O Singapore General Hospital (SGH), em parceria com a DXC Technologies, desenvolveu uma solução de inteligência artificial denominada "Augmented Intelligent Infectious Diseases" (AI2D), que visa otimizar as prescrições de antibióticos, reduzir o abuso de antibióticos e selecionar os antibióticos mais adequados para cada paciente . O modelo AI2D foi treinado usando dados não identificados de 8.000 pacientes, abrangendo vários tipos de infecção, como pneumonia e sete antibióticos comumente usados. Os editores de Downcodes lhe darão uma compreensão aprofundada desta inovação que visa combater a crise global de resistência aos antibióticos.
A construção do modelo AI2D baseia-se em dados clínicos não identificados de aproximadamente 8.000 pacientes com SGH de 2019 a 2020, incluindo raios X, sintomas clínicos, sinais vitais e tendências de resposta a infecções, abrangendo sete antibióticos intravenosos de amplo espectro comumente usados. A equipe de pesquisa conduziu um estudo preliminar de validação do modelo de IA em 2023, comparando-o com 2.000 casos de pneumonia.
No estudo, a SGH e a DXC observaram que a AI2D conseguiu reduzir em um terço o número de casos que necessitavam de revisão (de 2012 para 624). O modelo de IA também aumentou a probabilidade de identificação de casos que requerem intervenção em quase 12% dos casos revisados, em comparação com apenas 4% da revisão manual tradicional. Além disso, o tempo de análise de um determinado caso foi reduzido de 20 minutos para revisão manual para “menos de um segundo”.
A pesquisa mostra que o modelo de IA é 90% preciso para determinar se antibióticos são necessários em casos de pneumonia. O estudo revelou também que em quase 40% destes casos, as prescrições de antibióticos podem ser desnecessárias.
A SGH disse que a pneumonia é responsável por 20% de todas as infecções nos seus hospitais e é o tipo de infecção para a qual os antibióticos são prescritos com mais frequência. O tempo médio de internação dos pacientes varia de dois a nove dias, e o governo custa até S$ 5.000 (aproximadamente US$ 3.500) por internação hospitalar subsidiada. De acordo com uma auditoria de uso de antibióticos de 2018, o Hospital SGH descobriu que 20% a 30% dos antibióticos intravenosos de amplo espectro eram redundantes, enquanto cerca de 30% das infecções adquiridas em hospitais em Cingapura são consideradas resistentes aos antibióticos de amplo espectro.
Em resposta a este problema global, os hospitais estão a estabelecer programas de gestão antimicrobiana para prevenir o uso excessivo de antibióticos e identificar quando são recomendados antibióticos de espectro estreito mais apropriados. O uso da automação e da inteligência artificial pode fornecer melhores insights em tempo real no momento da prescrição, ajudando a identificar e priorizar casos que necessitam de revisão.
A equipe de pesquisa está atualmente conduzindo um estudo comparativo em 200 pacientes hospitalizados com SGH para testar a eficácia do modelo de IA na redução do uso de antibióticos e desenvolverá modelos semelhantes para infecções do trato urinário no futuro.
O sucesso do projecto AI2D proporciona uma nova ideia para resolver o problema global da resistência aos antibióticos. O uso da tecnologia de inteligência artificial para determinar com precisão a necessidade de medicação antibiótica pode não apenas controlar efetivamente o abuso de antibióticos, mas também reduzir custos médicos e melhorar a eficiência médica. O editor do Downcodes espera que o AI2D possa ser aplicado a mais campos de doenças no futuro e beneficiar mais pacientes.