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Ferramenta de Inteligência Artificial consegue prever quanto tempo paciente vai esperar por transplante de rim

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Fonte

Jornal da Unesp

Data

sábado, 4 setembro 2021 06:30

Áreas

Bioinformática. Computação. Inteligência Artificial. Medicina.

Pesquisadores do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu (HC-FMB) da Universidade Estadual Paulista (Unesp) têm aplicado recursos de inteligência artificial a um conjunto de dados produzidos pelo Sistema Único de Saúde relacionados ao transplante de rim. A experiência resultou na criação de duas ferramentas que dão maior previsibilidade a questões fundamentais para os pacientes com indicação para transplante, tais como tempo de espera na lista de transplante ou o risco de morte por COVID-19. A experiência positiva tem estimulado a criação de um laboratório de ciência de dados aplicado à saúde na instituição.

Para o Dr. Luis Gustavo Modelli, nefrologista que coordena o Programa de Transplantes de Órgãos Sólidos do HC-FMB, a área da saúde aproveita pouco a possibilidade de utilizar e processar os dados produzidos no SUS para empregá-los em áreas como análise preditiva, solução de problemas ou produção de pesquisas científicas. “Em outras áreas, esses recursos são aplicados cotidianamente. O sistema bancário já há algum tempo usa algoritmos para a análise das solicitações de crédito dos clientes. Peças de publicidade são dirigidas a públicos específicos usando estratégias parecidas. Na saúde, infelizmente, ainda precisamos trilhar esse caminho”, ponderou o especialista.

E, efetivamente, o médico tem buscado trilhar esse caminho. Nos últimos meses, o Dr. Luis Gustavo Modelli desenvolveu, em parceria com colegas, duas ferramentas de análise preditiva que combinam uma grande volume de dados históricos, algoritmos e técnicas de machine learning para fazer previsões com o máximo de precisão possível.

À espera do transplante

Atualmente, é difícil fazer estimativas sobre o tempo que um paciente deverá esperar até que chegue o momento de receber um novo rim. A principal razão, explica o médico, é porque a fila não funciona por ordem de chegada, mas por compatibilidade entre o doador e o receptor. No modo como funciona o sistema, critérios como a compatibilidade, o tempo de espera e a condição de saúde do paciente somam pontos, e com estes pontos cria-se uma espécie de ranking que determina quem recebe o órgão que estiver disponível.

Para desenvolver uma ferramenta que seja capaz de prever quanto tempo deve durar essa espera, o trabalho coletou informações dos últimos 17 anos de pacientes na fila de espera para transplante de rim, disponíveis na Base de Dados da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo (SES). Ao todo, quase 50 mil registros de doadores falecidos foram incluídos no levantamento. Partindo destas informações, a ferramenta conseguiu estimar o tempo de espera do indivíduo para receber o transplante no estado com uma precisão superior a 70%. Os doadores vivos representam cerca de 20% do total dos transplantes de rim do país, mas não são incluídos na base da secretaria porque a escolha não obedece aos mesmos critérios.

Para prever aproximadamente em quanto tempo o novo rim chegará, o paciente precisa incluir alguns dados pessoais como idade, sexo, presença de diabetes, tipo sanguíneo, local de residência e antígenos de histocompatibilidade (HLA). Uma vez inseridos os dados, a ferramenta mostra na hora a previsão do tempo de espera. Segundo o nefrologista do HC-FMB, essa informação é importante para o médico, uma vez que pode orientar de forma mais precisa o tratamento, e para o próprio paciente, que muitas vezes precisa se deslocar para as sessões de diálise. Existem atualmente 144 mil pacientes em diálise no Brasil.

Além de prever o tempo de espera com precisão satisfatória, a ferramenta, batizada de Keros, confirmou algumas premissas empíricas, como a de que crianças e pessoas vacinadas contra hepatite B precisam aguardar menos tempo para receberem o transplante. Isso ocorre porque os órgãos infantis, que tem uma dimensão menor, só podem se adaptar ao organismo de outras crianças. Já indivíduos vacinados tornam-se aptos a também receber um rim de alguém que fosse portador dessa doença. O artigo detalhando a metodologia usada na elaboração do Keros foi publicado na revista cientifica PLOS One.

A próxima etapa do projeto é ampliar a análise para incorporar também dados coletados em todo o Brasil. Esta etapa terá apoio da Coordenação Geral do Sistema Nacional de Transplantes (CGSNT) do Ministério da Saúde, que gerencia o maior programa público de transplante de órgãos do mundo. Para o Dr. Luis Gustavo Modelli, isso permitiria fazer a previsão do tempo de espera individualizada para cada estado, e analisar também a equidade desse sistema.

Acesse a ferramenta Keros.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Jornal da Unesp.

Fonte: Marcos do Amaral Jorge, Jornal da Unesp. Imagem: Shutterstock.

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