UTI Inteligente do Futuro

A dor é um problema de saúde nacional crítico, com quase 50% dos pacientes de terapia intensiva experimentando dor significativa na Unidade de Terapia Intensiva (UTI). A subavaliação da resposta à dor é uma das principais barreiras para o tratamento adequado da dor em pacientes críticos, associada a muitos desfechos negativos, como dor crônica após a alta, ventilação mecânica prolongada, permanência mais longa na UTI e maior risco de mortalidade. No entanto, muitos pacientes internados em UTI são incapazes de relatar a intensidade da dor devido a condições clínicas, dispositivos de ventilação e alteração do estado de consciência. Atualmente, escalas comportamentais de dor são utilizadas para avaliar a dor em pacientes não verbais. Infelizmente, essas escalas exigem administração manual repetitiva por enfermeiros sobrecarregados. Além disso, trabalhos anteriores sugerem que os enfermeiros que cuidam de pacientes quase sedados em ambientes de cuidados intensivos apresentam uma variabilidade considerável nas classificações de intensidade da dor. Além disso, as ferramentas manuais de avaliação da dor carecem da capacidade de monitorar a dor de forma contínua e autônoma. Juntos, esses desafios apontam para uma necessidade crítica de desenvolver sistemas de reconhecimento de dor objetivos e autônomos.

O delírio é outra complicação comum da hospitalização que representa problemas de saúde significativos em pacientes hospitalizados. É mais prevalente em pacientes de UTI cirúrgica com taxas de diagnóstico de até 80%. É caracterizada por alterações na cognição, nível de atividade, consciência e estado de alerta. O delirium geralmente leva a mudanças no nível de atividade e estado de alerta que representam riscos adicionais à saúde, incluindo risco de queda, mobilização inadequada, sono perturbado, controle inadequado da dor e emoções negativas. Todos esses efeitos são difíceis de monitorar em tempo real e contribuem ainda mais para a piora das habilidades cognitivas do paciente, inibem a recuperação e retardam o processo de reabilitação. Embora cerca de um terço dos casos de delirium possam se beneficiar da intervenção, detectar e prever o delirium ainda é muito limitado na prática. As avaliações atuais de Delirium precisam ser realizadas por profissionais de saúde treinados, consomem tempo e consomem muitos recursos. Devido aos recursos necessários para completar a avaliação, o delirium é frequentemente avaliado duas vezes ao dia, apesar da natureza transitória do estado da doença, que pode ir e vir sem ser detectado entre as avaliações. Juntos, esses obstáculos demonstram uma extrema necessidade de detecção autônoma de delirium em tempo real.

Os investigadores levantam a hipótese de que o modelo proposto seria capaz de alavancar dados de acelerômetro, eletromiografia e vídeo com o objetivo de quantificar autonomamente as expressões faciais do paciente, como dor, caracterizar atividades funcionais e estado de delírio. Racionalizar que a quantificação autônoma de pistas visuais e a detecção de delirium pode reduzir a carga de trabalho da enfermeira e permitir o monitoramento em tempo real da dor e do delirium. A detecção precoce do delirium oferece aos pacientes a melhor chance de bons resultados no tratamento do delirium.