Protocolos de Emergência Desatualizados Prontos para ser Modernizados por Aprendizado de Máquina

Novos dados da Universidade de Osaka mostraram que as capacidades rapidamente crescentes do aprendizado de máquina podem agora se estender a situações de emergência. Uma equipe de pesquisadores demonstrou que a tecnologia pode agora ajudar efetivamente a determinar candidatos apropriados para Ácido Tranexâmico, reduzindo as taxas de mortalidade entre pacientes traumatizados.

O que é Ácido Tranexâmico (TXA)?

A maioria dos medicamentos é simplesmente um tratamento para algum tipo de condição. Alguns, no entanto, podem ser verdadeiramente salvadores de vidas. Um deles é o Ácido Tranexâmico, ou ‘TXA’. Em seu nível mais simples, o TXA é dado a pacientes para parar o sangramento extensivo, geralmente decorrente de algum tipo de trauma.

Olhando mais a fundo, o TXA funciona reduzindo e prevenindo o sangramento contínuo, promovendo a formação de coágulos dentro do corpo. Ele alcança isso impedindo a formação de uma enzima conhecida como plasmina que trabalha para quebrar a proteína essencial para a coagulação – fibrina.

Normalmente, a presença de plasmina é uma coisa boa, pois evita a coagulação excessiva e uma série de doenças (por exemplo, acidentes vasculares cerebrais, 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 Aprendizado de Máquina

Seja um paramédico na linha de frente trabalhando para estabilizar um paciente na parte de trás 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 permanece uma ferramenta importante para gerenciar o sangramento descontrolado resultante de trauma. É importante reconhecer, no entanto, que o TXA não é apropriado para todos os pacientes, pois é frequentemente acompanhado de efeitos colaterais graves, tornando a determinação para entrega uma decisão difícil.

Reconhecendo que o TXA não é universalmente benéfico devido a possíveis efeitos colaterais, o estudo mencionado anteriormente demonstrou que a tecnologia pode agora ajudar a identificar subgrupos específicos de pacientes traumatizados que mais provavelmente se beneficiarão 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 entrega.

Usando técnicas de aprendizado de máquina, os pesquisadores analisaram dados de mais de 50.000 pacientes no Japan Trauma Data Bank para identificar oito fenótipos de trauma distintos (agrupamentos com base em características observáveis). Eles então examinaram o impacto do TXA nesses fenótipos em relação à mortalidade hospitalar. As descobertas revelaram que certos subgrupos mostraram uma redução significativa na mortalidade quando tratados com TXA, enquanto outros não se beneficiaram.

O estudo destaca as apresentações diversificadas de pacientes traumatizados, cujos ferimentos variam amplamente em tipo e gravidade, tornando desafiador prever a eficácia do tratamento em uma base individual. O objetivo desta pesquisa é melhorar o cuidado personalizado para pacientes traumatizados, melhorando assim a qualidade geral do cuidado e as taxas de sobrevivência nesta população de alto risco. Esta abordagem para tratamento específico do paciente pode levar a um uso mais eficaz do TXA nos cuidados com trauma, reduzindo efeitos colaterais desnecessários e otimizando os resultados – tudo graças ao aprendizado de máquina.

Aprendizado de Máquina: Um Catalisador Central em Tecnologias Disruptivas

Este estudo é o mais recente em uma série crescente de exemplos que destacam como subconjuntos de inteligência artificial, como o aprendizado de máquina, podem se destacar como um catalisador central ou ‘tecnologia principal’ em quase qualquer setor – uma realização que foi destacada no ‘Big Ideas 2024’ da Ark Invest.

Muito disso é atribuído à capacidade da IA de processar e reconhecer padrões dentro de vastas quantidades de dados. Ela pode fazer isso mais eficientemente do que qualquer ser humano e está avançando mais rapidamente.

Especialistas em Aprendizado de Máquina

Embora possa levar algum tempo até que o aprendizado de máquina seja usado para determinar se um paciente deve receber TXA seja colocado em prática, existem várias empresas já trabalhando para desenvolver a tecnologia ainda mais. Na verdade, algumas já começaram a incorporá-la em outros aspectos da saúde que são igualmente importantes.

*Os números fornecidos abaixo eram precisos no momento da escrita e estão sujeitos a alterações. Qualquer investidor potencial deve verificar as métricas*

1. NVIDIA

(NVDA )

A NVIDIA tem estado à frente do desenvolvimento de IA, utilizando sua poderosa tecnologia de GPU para avançar em vários setores, incluindo a saúde. Na saúde, as plataformas de IA da NVIDIA são usadas para acelerar a descoberta de medicamentos, imagens médicas e análise genética. Por exemplo, seus GPUs permitem o processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados para tarefas como diagnósticos por imagem, ajudando a identificar doenças com mais precisão e velocidade a partir de radiografias e ressonâncias magnéticas.

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. Através dessas iniciativas, a NVIDIA melhora as aplicações de saúde existentes e abre novos caminhos para diagnosticar e tratar doenças usando o poder da IA.

No momento da escrita, a NVDA foi listada pela maioria dos analistas como uma ‘Compra Forte’

2. Powerful Medical

O produto/serviço principal da Powerful Medical é conhecido como PMCardio. Esta é uma plataforma projetada para ajudar profissionais de saúde a analisar, interpretar, diagnosticar e tratar eventos cardíacos.

Ele usa aprendizado de máquina 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 conhecidos como ‘ataques cardíacos’, e outras anormalidades com precisão e rapidez.

A plataforma se destaca por sua capacidade de fornecer diagnósticos precisos no ponto de contato inicial, o que é crucial para a intervenção oportuna em emergências cardíacas. A tecnologia do PMcardio é particularmente significativa porque ajuda a abordar a lacuna crítica na detecção de condições cardíacas que podem não ser aparentes por meio de métodos diagnósticos tradicionais.

Ao integrar a 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 letais. Este avanço na tecnologia médica destaca o potencial da IA para revolucionar o campo da diagnóstico cardiovascular, melhorando a capacidade de prever e tratar doenças cardíacas de forma eficaz.

Recentemente, em 1 de março de 2024, o PMcardio conseguiu garantir €7,5M em financiamento do Conselho Europeu de Inovação para continuar desenvolvendo suas ferramentas de diagnóstico baseadas em IA, mostrando seu potencial para mitigar uma das principais causas de morte no mundo.