Inteligência artificial pode detectar pacientes de COVID-19 com risco grave da doença

Por Alan Mozes

Uma equipe internacional projetou um programa de computador que prevê com precisão de até 80% que pacientes com COVID-19 desenvolverão doenças respiratórias graves.

Desenvolvido por pesquisadores norte-americanos e chineses, o programa de inteligência artificial (IA) foi testado em dois hospitais da China com 53 pacientes diagnosticados em janeiro com COVID-19. A nova ferramenta é considerada experimental e agora está em teste.

O objetivo é ajudar os médicos a fazer o melhor uso de recursos limitados, identificando desde cedo quais pacientes provavelmente precisarão de leitos hospitalares e quais poderão ser enviados para casa para autocuidado. Em teoria, também poderia ajudar na administração direta de tratamento agressivo, mesmo na ausência inicial de sintomas graves.

"Dos que apresentam sintomas, 80% - talvez até 85% - terão doenças leves; cerca de 15% a 17% terão doenças graves e precisarão ser hospitalizados; e outros 3% a 5% precisarão de tratamento intensivo, geralmente devido à Síndrome do Desconforto Respiratório Agudo [SDRA]", disse o co-autor do estudo, Dr. Megan Coffee, professora assistente clínica de doenças infecciosas e imunologia na NYU Grossman School of Medicine, em Nova York.

A SDRA é uma condição potencialmente mortal na qual o fluido vaza para os pulmões, dificultando a respiração. Coffee disse que pelo menos dois terços dos pacientes com COVID-19 que precisam de tratamento em uma unidade de terapia intensiva hospitalar desenvolvem SDRA, que é o "processo subjacente que leva à morte em muitos casos".

Mas Coffee observou que o COVID-19 começa levemente em todos, com tosse, febre e dor de estômago.
"Uma pequena porcentagem continuará, cinco a dez dias depois, a desenvolver doenças muito graves e algumas exigirão intubação. Nem sempre é claro quem", disse ela. "Às vezes, alguém na casa dos 30 anos sem histórico médico tem doenças mais graves do que alguém na casa dos 70 anos com vários problemas médicos".

Então, o objetivo, disse Coffee, era desenvolver uma versão de inteligência artificial de um "clínico mestre" - o que significa um médico muito experiente que lida com uma doença conhecida.
Trabalhando com pesquisadores de dois hospitais de Wenzhou, na China, a equipe da NYU desenvolveu um modelo de computador baseado no tipo de "análise preditiva" usada para prever a atividade do mercado de ações e os padrões de votação.

Eles forneceram informações relevantes ao paciente, como resultados de exames de sangue e pulmões, padrões de dor e febre musculares, respostas imunes, idade e sexo.
Para sua surpresa, os pesquisadores descobriram que os fatores em que a maioria dos médicos provavelmente se concentraria - como status pulmonar, idade e sexo - não foram úteis na previsão de resultados.

Então o que foi?

Os preditores mais precisos foram elevações leves em uma enzima hepática chamada alanina aminotransferase (ALT); dores musculares profundas; e níveis mais altos de hemoglobina, a proteína que facilita o transporte de oxigênio no sangue por todo o corpo.
"Esse é o valor dessa abordagem para procurar o que nós, como clínicos, podemos não perceber", disse Coffee.

Embora o programa precise ser validado em populações maiores, ela disse que seria fácil lançar se testes futuros encontrarem precisão semelhante.

A ferramenta pode ser "muito útil", disse a Dra. Maria Luisa Alcaide, pesquisadora da Sociedade de Doenças Infecciosas da América, que revisou os resultados.

"O que está acontecendo com o COVID-19 é que os casos aumentaram significativamente até o ponto em que as UTIs de alguns hospitais estão sobrecarregadas. E por razões que não são bem compreendidas, nem todo mundo que fica muito doente se encaixa no perfil de uma pessoa idosa com condições subjacentes", observou ela.

Quanto melhores os médicos forem capazes de prever quem o fará, mais cuidadosamente eles poderão acompanhá-los e seus cuidados, disse Alcaide, que também é professor associado de doenças infecciosas na Universidade de Miami.

Mas o método foi testado apenas em uma amostra muito pequena de pacientes e agora centenas de milhares estão infectados, apontou ela.

"É improvável que esta pequena amostra seja representativa de todos os pacientes com COVID-19. Alguns desses preditores podem ser importantes. Mas nós ainda não sabemos. Outros marcadores podem vir a ser mais importantes. Então, isso realmente precisa ser validado com mais pacientes", disse Alcaide.

Os resultados são divulgados online na edição de 30 de março de 2020 da revista Computers, Materials & Continua.