Inteligência artificial
Protocolos de Emergência Desatualizados Prontos para Serem Modernizados por Machine Learning
New dados da Universidade de Osaka mostrou que as capacidades de machine learning, que aumentam rapidamente, podem agora se estender a situações de emergência. Uma equipe de pesquisadores demonstrou que a tecnologia pode agora auxiliar efetivamente na determinação de candidatos adequados para o Ácido Tranexâmico, reduzindo as taxas de mortalidade entre pacientes com trauma.
O que é o Ácido Tranexâmico (TXA)?
A maioria dos medicamentos são simplesmente tratamentos para algum tipo de condição. Alguns, porém, podem ser verdadeiramente salvadores de vidas. Um deles é o Ácido Tranexâmico, ou ‘TXA’. Em seu nível mais simples, o TXA é administrado a pacientes para interromper sangramentos extensos, tipicamente decorrentes de algum tipo de trauma.
Olhand o mais a fundo, o TXA funciona reduzindo e prevenindo sangramentos contínuos ao promover a formação de coágulos no corpo. Ele consegue isso ao impedir a formação de uma enzima conhecida como plasmina, que atua na degradação da proteína essencial para a coagulação – fibrina.
Normalmente, a presença de plasmina é benéfica, pois impede a coagulação excessiva e uma série de doenças (por exemplo, AVCs, embolia pulmonar, trombose venosa profunda, infarto do miocárdio, etc.) que podem resultar. No entanto, em uma situação de emergência onde o sangramento precisa ser controlado, a capacidade do TXA de impedir sua formação é crucial.
Salvando Vidas em Situações de Emergência com Machine Learning
Seja um paramédico de linha de frente trabalhando para estabilizar um paciente na parte traseira de uma ambulância em movimento, ou uma enfermeira trabalhando ao lado de uma equipe de profissionais de saúde em uma sala de emergência, o TXA continua sendo uma ferramenta importante para controlar sangramentos descontrolados resultantes de trauma. É importante reconhecer, porém, que o TXA não é adequado para todos os pacientes, pois frequentemente vem acompanhado de efeitos colaterais graves, tornando a decisão de sua administração difícil.
Reconhecendo que o TXA não é universalmente benéfico devido aos potenciais efeitos colaterais, o estudo mencionado focou em identificar subgrupos específicos de pacientes com trauma que provavelmente se beneficiariam do tratamento com TXA. No futuro, essa capacidade de identificar candidatos pode desempenhar um papel importante na modernização dos protocolos existentes para determinar a elegibilidade para a administração.
Usando técnicas de machine learning, os pesquisadores analisaram dados de mais de 50.000 pacientes do Japan Trauma Data Bank para identificar oito fenótipos distintos de trauma (agrupamentos baseados em características observáveis). Eles então examinaram o impacto do TXA nesses fenótipos em relação à mortalidade hospitalar. Os achados revelaram que certos subgrupos mostraram uma redução significativa na mortalidade quando tratados com TXA, enquanto outros não se beneficiaram.
O estudo destaca as diversas apresentações dos pacientes com trauma, cujas lesões variam amplamente em tipo e gravidade, dificultando a previsão da eficácia do tratamento em nível individual. O objetivo desta pesquisa é aprimorar o cuidado personalizado para pacientes com trauma, melhorando assim a qualidade geral do atendimento e as taxas de sobrevivência nessa população de alto risco. Essa abordagem de tratamento específico para o paciente pode levar a um uso mais eficaz do TXA nos cuidados de trauma, reduzindo efeitos colaterais desnecessários e otimizando os resultados – tudo graças ao machine learning.
Machine Learning: Um Catalisador Central em Tecnologias Disruptivas
Este estudo é o mais recente de uma crescente série de exemplos que destacam como subconjuntos de inteligência artificial, como o machine learning, podem se sobressair como um catalisador central ou “tecnologia‑base” em quase qualquer setor – uma constatação que foi enfatizada nas ‘Big Ideas 2024’ da Ark Invest.
Grande parte disso se deve à capacidade da IA de processar e reconhecer padrões em vastas quantidades de dados. Ela pode fazer isso de forma mais eficiente que qualquer ser humano e está avançando cada vez mais rápido.
Especialistas em Machine Learning
Embora possa levar algum tempo até que o machine learning seja usado na prática para determinar se um paciente deve receber TXA, já existem várias empresas trabalhando para desenvolver ainda mais a tecnologia. De fato, algumas já começaram a incorporá‑la em outras facetas da saúde que são igualmente importantes.
*Os números fornecidos abaixo estavam corretos no momento da escrita e estão sujeitos a alterações. Qualquer investidor potencial deve verificar as métricas*
1. NVIDIA
(NVDA
)
(NVDA )
| Capitalização de Mercado | P/L Futuro 1 Ano | Lucro por Ação (EPS) |
| 2,179,359,750,000 | 38.31 | $11.94 |
A NVIDIA tem estado na vanguarda do desenvolvimento de IA, aproveitando sua poderosa tecnologia de GPU para avançar diversos setores, incluindo a saúde. Na área da saúde, as plataformas de IA da NVIDIA são usadas para acelerar a descoberta de medicamentos, a imagiologia médica e a análise genética. Por exemplo, suas GPUs permitem o processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados para tarefas como diagnósticos por imagem, ajudando a identificar doenças a partir de raios‑X e ressonâncias magnéticas com maior precisão e velocidade.
A NVIDIA colabora com instituições de pesquisa e organizações de saúde para desenvolver ferramentas de IA que preveem doenças, melhoram os resultados dos pacientes e reduzem os custos de saúde. Por meio dessas iniciativas, a NVIDIA aprimora aplicações de saúde existentes e abre novos caminhos para diagnosticar e tratar doenças usando o poder da IA.
No momento da escrita, a NVDA estava listada pela maioria dos analistas como um ‘Strong Buy’
2. Powerful Medical
O produto/serviço principal da Powerful Medical é conhecido como PMCardio. Esta é uma plataforma projetada para auxiliar profissionais de saúde na análise, interpretação, diagnóstico e tratamento de eventos cardíacos.
Ela usa machine learning para analisar ECGs e compará‑los com um vasto banco de dados de registros de pacientes. Isso permite que o PMCardio detecte infartos do miocárdio, também chamados de “ataques cardíacos”, e outras anomalias com precisão e rapidez.
A plataforma destaca‑se por sua capacidade de fornecer diagnósticos precisos no ponto de contato inicial, o que é crucial para intervenções oportunas em emergências cardiovasculares. A tecnologia do PMCardio é particularmente significativa porque ajuda a suprir a lacuna crítica na detecção de condições cardíacas que podem não ser aparentes por métodos diagnósticos tradicionais.
Ao integrar IA em suas operações, o PMCardio oferece aos profissionais de saúde uma ferramenta poderosa que melhora a coordenação do cuidado, simplifica o processo de triagem e garante a detecção precoce e precisa de eventos cardíacos potencialmente ameaçadores à vida. Esse avanço na tecnologia médica destaca o potencial da IA para revolucionar o campo dos diagnósticos cardiovasculares, aprimorando a capacidade de prever e tratar doenças cardíacas de forma eficaz.
Em 1º de março de 2024, o PMCardio conseguiu garantir €7,5 milhões em financiamento do Conselho Europeu de Inovação para continuar desenvolvendo suas ferramentas de diagnóstico baseadas em IA, demonstrando seu potencial para mitigar uma das principais causas de morte no mundo.
