Estudo indica solução capaz de identificar tratamentos eficazes para dores crônicas por meio de inteligência artificial

Dores crônicas são aquelas que persistem por mais de três meses ou que acompanhem algum tipo de lesão que não se cure. Segundo um novo estudo realizado pela pure tech Kunumi e pesquisadores parceiros, essa é a principal causa de procura por serviços de saúde no mundo e representa aproximadamente 75% dos atendimentos em sistemas públicos e privados, causando sobrecarga no sistema. Os resultados obtidos a partir de um banco de dados vinculados às respostas de mais de 600 pacientes do Hospital das Clínicas, de São Paulo, sobre características de suas dores crônicas, buscam o desenvolvimento de uma solução que utiliza inteligência artificial para identificar tratamentos eficazes para cada caso.

O objetivo do estudo desenvolvido pela Kunumi em parceria com o Dr. Daniel Ciampi, especialista em Dor Crônica; Prof. Adriano Veloso, Coordenador do Laboratório de Inteligência Artificial da UFMG, e o Prof. Nivio Ziviani, especialista em Inteligência Artificial, é apoiar o diagnóstico médico e a compreensão clínica, realizando previsões capazes de identificar chances de melhora na sensação da dor crônica desde a primeira consulta.

Pacientes com dor crônica costumam usar cinco vezes mais os serviços de saúde do que pessoas saudáveis, o que gera uma despesa anual per capita três vezes maior do que o normal. Além disso, uma das consequências nos pacientes é torná-los incapazes de maneira provisória ou permanente, impactando diretamente na qualidade de vida e renda familiar.

A complexidade da trajetória dos pacientes afetados pela dor crônica no sistema de saúde tem alguns cenários desafiadores, como a dificuldade na integração das informações originárias de múltiplas consultas médicas. Essa ampliação de dados disponíveis em diferentes locais de atendimento, por exemplo, atrapalha o entendimento e histórico das características e origem da dor, comprometendo a assertividade no diagnóstico e tratamentos. Aproximadamente 40% dos pacientes não melhoram com tratamentos iniciais, pioram com o passar do tempo e gastam mais recursos públicos. A identificação correta do tratamento eficaz a partir das primeiras consultas é o maior desafio atualmente.

Diante desse cenário, o estudo reuniu um banco de dados vinculados às respostas dos pacientes sobre a dor, descrição de intensidade, características, frequência, duração e o que alivia a dor para desenvolver uma solução baseada em aprendizado de máquina. A solução é capaz de identificar os pacientes com maior probabilidade de não melhorarem com tratamentos convencionais a partir da primeira consulta, apoiar a decisão e atuação médica no cuidado com o paciente por meio da predição da probabilidade de sucesso de tratamentos convencionais para cada paciente. A tecnologia beneficia o sistema de saúde e o setor privado e gera melhora na qualidade de vida do indivíduo com encaminhamento para tratamentos mais responsivos e assertivos.

"Nosso objetivo é desenvolver uma ferramenta que possa ser utilizada até mesmo antes da primeira consulta, com um simples preenchimento das informações por meio de uma plataforma. Essa otimização do tempo pode impactar muito na qualidade do atendimento, diagnóstico adequado e liberação do sistema de saúde", comenta Gabriella Seiler, executiva da Kunumi.

*O estudo está em processo de post-print em: https://dl.acm.org/ .

Sobre a Kunumi

A Kunumi é uma pure-tech brasileira que busca repensar os desafios complexos da atualidade sob a ótica da ciência de dados para viabilizar um futuro mais equilibrado para a humanidade e para o planeta. A organização dedica-se a entender e solucionar os desafios de empresas, governos e da sociedade por meio de tecnologias emergentes disponíveis no presente e no futuro. No presente, a organização produz conhecimento e ferramentas de inteligência artificial (IA) e machine learning para acelerar a transformação de diferentes setores do mercado. No futuro, alia tecnologia e conhecimento científico para fomentar mudanças na busca por soluções de longo prazo.