Previsão de Complicações Associadas à Transfusão (PRETRACO)

Atualmente, cerca de 350.000 concentrados de glóbulos vermelhos são produzidos a partir de doações de sangue na Áustria todos os anos.

Além do efeito principal de substituir o sangue perdido, os concentrados de glóbulos vermelhos também têm muitos efeitos indesejáveis ​​- desde compatibilidades de grupos sanguíneos, que são facilmente evitáveis ​​devido aos cuidados, até efeitos colaterais relacionados ao armazenamento, principalmente problemas de terapia intensiva como resultado de transfusões maciças, a efeitos em todo o sistema, como TRALI, TACO e TRIM.

Antes de serem administrados aos pacientes, os concentrados de glóbulos vermelhos passam por um extenso processo de garantia de qualidade no qual um grande número de parâmetros é coletado. Antes do uso em pacientes, por exemplo, são realizados testes à beira do leito e testes para outras incompatibilidades com uma amostra de sangue do paciente pretendido. Com a implementação do Patient Blood Management (PBM) nos últimos anos, o uso de concentrados de hemácias tornou-se mais direcionado - o número de transfusões está diminuindo na maioria dos países desenvolvidos. No entanto, ainda é possível sofrer eventos adversos relacionados à transfusão (TRAE). Assim, a atividade de pesquisa ativa para reduzir esses TRAEs continua a ser necessária.

Até o momento, no entanto, não se sabe quais pacientes apresentaram eventos adversos relacionados à transfusão. Apesar das amplas medidas de hemovigilância e testes pré-transfusionais, ainda não é possível prever qual paciente individual responderá a uma transfusão com um evento adverso típico, como hipotensão, hemólise, insuficiência renal ou TRALI. Parece compreensível que as características do paciente, bem como as características da unidade administrada, possam desempenhar um papel nisso. Em particular, é concebível que uma combinação de características da unidade de sangue e características do paciente possa determinar uma complicação no decurso da administração. Por esse motivo, parece atraente usar métodos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para prever quaisquer complicações.