Usando aprendizado de máquina para detectar comportamentos de risco em clínicas psiquiátricas

O objetivo deste estudo é detectar comportamentos de risco em pacientes de uma clínica psiquiátrica utilizando método de aprendizado de máquina. Comportamento de risco; É definido como comportamentos que são pessoalmente, socialmente e em termos de desenvolvimento indesejáveis ​​e colocam em risco a vida e a saúde. A segurança do paciente e a garantia de um ambiente seguro estão entre as principais funções dos profissionais de saúde. O suicídio é o fator de risco mais importante baseado em evidências, especialmente em indivíduos com doenças psiquiátricas, e é um dos fatores mais importantes que ameaçam a segurança do paciente. A tentativa de suicídio é uma situação de crise frequentemente encontrada nas clínicas. Sabe-se que a taxa de tentativas de suicídio aumenta de 5 a 10 vezes em pacientes hospitalizados. Em clínicas com pacientes internados, são frequentemente encontradas tentativas de suicídio, bem como outros comportamentos de risco.

Prevenir comportamentos de risco e proporcionar um ambiente seguro nas clínicas psiquiátricas é uma questão importante no nosso país e no mundo. Para detectar comportamentos de risco e garantir a segurança do paciente/colaborador, existem medidas de monitoramento de pacientes com câmeras em clínicas psiquiátricas no âmbito dos padrões de qualidade em saúde. Contudo, estas medidas não são suficientes para resolver completamente o problema. Nas clínicas psiquiátricas, o acompanhamento dos pacientes é feito por uma enfermeira que monitora constantemente as imagens das câmeras colocadas nas salas na tela do computador. O baixo número de enfermeiros, especialmente nos turnos noturnos, dificulta o monitoramento por câmeras durante os turnos noturnos e representa um problema em termos de segurança do paciente. O monitoramento constante dos monitores pelo enfermeiro reduz o tempo gasto com o paciente e aumenta a carga de trabalho. Além disso, quando o monitoramento da tela não é feito, comportamentos de risco não podem ser detectados. Portanto, novos métodos precisam ser desenvolvidos para garantir um ambiente seguro nas clínicas psiquiátricas. Nesse sentido, o método de aprendizado de máquina, cada vez mais utilizado em inteligência artificial e análise de dados, é um sub-ramo especializado de algoritmos de inteligência artificial que tenta derivar resultados/previsões significativos a partir de dados existentes. O método de aprendizado de máquina é frequentemente utilizado na área da saúde, e a psiquiatria é uma dessas áreas. O principal objetivo deste estudo é detectar comportamentos de risco e alto risco de pacientes tratados em uma clínica psiquiátrica usando método de aprendizado de máquina e garantir que os pacientes recebam tratamento em um ambiente mais seguro.