A resistência antimicrobiana é um desafio crescente e alarmante na saúde global, responsável por cerca de 1,2 milhão de mortes ao ano e custando ao menos £180 milhões anualmente ao Sistema Nacional de Saúde (NHS) do Reino Unido. Uma das consequências mais graves da resistência antimicrobiana é a septicemia, uma condição fatal que ocorre quando infecções na corrente sanguínea se tornam resistentes aos antibióticos. Reconhecendo a urgência deste problema, pesquisadores estão empregando a inteligência artificial (IA) para revolucionar o diagnóstico e o manejo de pacientes em unidades de terapia intensiva (UTIs).
Em um estudo interdisciplinar publicado na revista PLOS Digital Health, o grupo de pesquisa demonstrou como a IA e o aprendizado de máquina podem ser usados para realizar triagens no mesmo dia em pacientes de UTI. Este avanço tecnológico é valioso em ambientes com recursos limitados, apresentando uma alternativa custo-efetiva aos métodos tradicionais de teste.
Os métodos convencionais de avaliação em UTIs são demorados e dependem de testes laboratoriais que exigem a cultura de bactérias, um processo que pode levar até cinco dias. Dado que os pacientes de UTI frequentemente sofrem de doenças que ameaçam suas vidas, a rapidez no diagnóstico é crucial para um tratamento eficaz. O acesso rápido a essas informações permite que os clínicos tomem decisões informadas mais rapidamente, incluindo a administração apropriada de antibióticos, que é diretamente relacionada a resultados positivos para o paciente.
O Dr. Davide Ferrari, autor do estudo da King’s College London, destacou a importância deste avanço: "Nosso estudo fornece evidências adicionais sobre os benefícios da IA na saúde, desta vez em relação aos problemas críticos de resistência antimicrobiana e infecções na corrente sanguínea." Essa inovação surge em um momento crucial, enquanto o NHS investe em recursos compartilhados de dados, facilitando um cuidado ao paciente mais colaborativo e eficiente.
A Dra. Lindsey Edwards, especialista em microbiologia do King’s College London, também ressaltou a importância de diagnósticos rápidos: "Pacientes com uma infecção resistente a medicamentos frequentemente chegam à UTI em estado crítico e podem não sobreviver o tempo suficiente para que os padrões ouro de diagnóstico determinem com que estão infectados." Nesse contexto, os clínicos são obrigados a prescrever antibióticos de amplo espectro em um modo "cego", o que pode afetar adversamente o microbioma do paciente e até aumentar a resistência do patógeno ao medicamento.
Os resultados do estudo, que utilizou dados de 1.142 pacientes do Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust, são promissores. A pesquisa pavimenta o caminho para estudos adicionais envolvendo mais de 20.000 indivíduos e explora o uso de Aprendizado de Máquina em um contexto multi-hospitalar.
Referência:
Ferrari, D. (2024, November 1). AI tackles huge problem of antimicrobial resistance in intensive care. Medical Xpress. https://medicalxpress.com/news/2024-11-ai-tackles-huge-problem-antimicrobial.html