Um novo modelo de machine learning desenvolvido por pesquisadores das universidades Carnegie Mellon, Florida International e Santa Clara, nos EUA, pode prever com alto grau de precisão a ocorrência de derrames cerebrais ainda no momento da triagem dos pacientes. Segundo o estudo publicado em fevereiro no Journal of Medical Internet Research, o AVC é uma das condições médicas mais comuns e perigosas que são mal diagnosticadas.
Os erros atingem particularmente pessoas negras, hispânicas, mulheres, idosos em Medicare e pessoas em áreas rurais dos EUA. A falta de sintomas característicos do AVC, como problemas de fala, queda facial e fraqueza nos membros, pode levar a um diagnóstico equivocado. Além disso, alguns desses sintomas podem ser confundidos com outras condições diversas, como convulsões, enxaquecas, distúrbios psiquiátricos e intoxicação por drogas e álcool.
Coleta de dados e treinamento do modelo
Para desenvolver o algoritmo de previsão de AVC, os pesquisadores reuniram mais de 143 mil registros individuais de pacientes já internados em hospitais de cuidados intensivos da Flórida entre os anos de 2012 e 2014. Eles também usaram informações da pesquisa anual American Community Survey conduzida pelo Bureau do Censo dos EUA, que incluem idade, gênero, raça e condições médicas existentes.
Após a etapa de pré-processamento de dados e treinamento do modelo, a avaliação revelou um percentual de 84% de acertos na previsão de derrames, mostrando-se mais preciso e sensível do que a maioria das escalas existentes. A pesquisa considerou o modelo de previsão “com alta sensibilidade e especificidade razoável”.
Complemento útil para sistemas de pontuação existentes
Embora o modelo de previsão não possa ser considerado um “padrão-ouro” para diagnosticar AVC, ele é um complemento útil para sistemas de pontuação existentes, especialmente em hospitais com pouca disponibilidade de recursos e ferramentas diagnósticas. O grande diferencial é que as variáveis usadas pelo modelo já são coletadas no dia a dia por provedores e pagadores.
Este texto foi gerado pela IA do GerAI e recebeu curadoria humana de Manoela Meneses, do JOR, para garantir sua qualidade e relevância.
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