Usando o aprendizado de máquina para melhorar a segurança do paciente em casa ou em ambientes remotos para adultos

Feske-Kirby K, Whittington J, McGaffigan P. Usando o aprendizado de máquina para melhorar a segurança do paciente em casa ou em ambientes remotos para adultos . Boston: Institute for Healthcare Improvement; 2022. (Disponível em www.ihi.org)

O objetivo principal do projeto de inovação do IHI descrito neste relatório foi avaliar o uso de análise preditiva, especificamente aprendizado de máquina, para melhorar a segurança do paciente por meio de abordagens emergentes e existentes para prever riscos, como tecnologias e ferramentas de suporte à decisão. Foi dada atenção específica a como a análise preditiva e o aprendizado de máquina podem auxiliar no monitoramento da deterioração do paciente no ambiente doméstico para adultos com 18 anos ou mais.

Este relatório discute os principais motivos pelos quais os esforços para desenvolver e implementar novas tecnologias de análise preditiva na área da saúde encontram inúmeras barreiras, como complicações de mineração e proteção de dados, fluxo de trabalho diário e falta de interoperabilidade, preocupações com precisão, sobrecarga da força de trabalho e falta de conhecimento especializado relevante, além de questões relacionadas à equidade em saúde, como dados tendenciosos.

Recomendações para abordar essas barreiras e outras considerações de segurança também são apresentadas, incluindo a necessidade de um propósito claro para novas tecnologias, ênfase no fluxo de trabalho diário e na interoperabilidade, e o desenvolvimento de barreiras de qualidade e segurança para dar suporte ao desenvolvimento e à integração de ferramentas de aprendizado de máquina ou sistemas de monitoramento remoto de pacientes.