Previsão de aprendizado de máquina de parâmetros de pontuações de alerta precoce em enfermarias gerais

Em caso de doença ou lesão, os pacientes são avaliados clinicamente e atendidos inicialmente em ambulatórios de medicina aguda, pronto-socorros e cirurgias. Se houver indicação médica, os cuidados e o tratamento também podem ser prestados no hospital. Dependendo da gravidade da doença e do problema médico principal, estes cuidados são prestados em enfermarias hospitalares, que são atendidas principalmente por disciplinas especializadas específicas e lhes são atribuídas sob a forma de departamentos clínicos, por exemplo.

Como parte da internação, o tratamento e os cuidados são geralmente fornecidos pela equipe médica através de rondas nas enfermarias. No entanto, as rondas nas enfermarias são verificações pontuais de valores medidos individuais em horários predefinidos.

Equipe de enfermagem qualificada executa os planos de tratamento acordados e verifica o estado geral do paciente várias vezes ao dia. Em contraste com a monitorização médica intensiva, contudo, não há monitorização contínua e, portanto, um agravamento da condição de um paciente nem sempre é imediatamente aparente. Além disso, além das complicações conhecidas das condições existentes, também podem ocorrer complicações novas ou inesperadas.

Embora a monitorização em cuidados não intensivos se baseie na monitorização descontínua, incidentes e complicações podem por vezes ser fatais, especialmente se não houver resposta imediata a uma deterioração do estado do paciente. Mesmo que existam sistemas de alerta precoce, como pontuações, a sua capacidade de reação é limitada, em parte devido à frequência com que são recolhidos.

Além das limitações específicas do paciente no monitoramento de pacientes internados, como a cooperação do paciente no sentido de automonitoramento, limitações médicas, como a frequência da pesquisa, há também limitações econômicas, como a disponibilidade de pessoal que pode ser destacado para monitoramento mais frequente.

Embora existam abordagens telemédicas para a monitorização, a sua implementação é muitas vezes limitada tanto do ponto de vista económico como pela formação adicional necessária, por exemplo.

Mesmo que os valores limite sejam (ou possam ser) definidos para os dados medidos (sinais vitais, parâmetros laboratoriais, impressão clínica e outros), se estes forem excedidos ou não alcançados, uma consequência, por ex. uma etapa de terapia, só pode ser iniciada retrospectivamente. Nesta situação, uma alteração fisiopatológica já está tão avançada que em muitos casos um mecanismo de compensação deixa de funcionar adequadamente e se transforma numa situação de descompensação. Nesta situação, os pacientes afetados numa enfermaria hospitalar correm potencialmente perigo mortal.

Uma forma de evitar os perigos descritos acima poderia ser a utilização de uma combinação reduzida de métodos de monitorização em comparação com a monitorização em cuidados intensivos. Ao mesmo tempo, a utilização da inteligência artificial permite a avaliação automatizada dos dados recolhidos, podendo assim levar à previsão de alterações nos parâmetros, o que permite um alerta precoce, ou seja, antes da ocorrência de descompensação fisiopatológica.