Médicos superam inteligência artificial em prognósticos de recuperação de pacientes em emergências

Um estudo recente realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP) revelou que a impressão inicial de médicos emergencistas sobre a probabilidade de recuperação de pacientes é mais precisa do que modelos preditivos de inteligência artificial (IA). A pesquisa, que envolveu setecentos e vinte e cinco adultos, mostrou uma taxa de acerto de 79,2% na avaliação dos profissionais, destacando a importância do olhar clínico na sala de emergência.

Os médicos foram questionados sobre se se surpreenderiam caso um paciente atendido falecesse em um ano. Os resultados foram comparados com o escore preditivo Quick Sequential Organ Failure Assessment (qSOFA), que utiliza variáveis clínicas limitadas para avaliar a gravidade do paciente. O professor Júlio César Garcia de Alencar, coautor do estudo, enfatizou que a avaliação se baseou principalmente na experiência e no conhecimento dos médicos, com informações limitadas sobre a saúde prévia dos pacientes.

Além de comparar a eficácia entre humanos e máquinas, o estudo introduziu a "pergunta surpresa" como uma nova ferramenta de triagem para cuidados paliativos na emergência. Essa abordagem já havia mostrado eficácia em grupos específicos, como pacientes em hemodiálise. No estudo, 20% dos médicos indicaram que não se surpreenderiam se os pacientes admitidos falecessem em um ano, sugerindo a necessidade de integrar cuidados paliativos na sala de emergência.

O próximo passo da pesquisa será investigar a implementação de intervenções baseadas em cuidados paliativos para pacientes em estado crítico. Alencar ressaltou que mais estudos são necessários antes de qualquer mudança nas práticas atuais, visando melhorar a assistência a pacientes e suas famílias em situações de terminalidade.