Inteligência Artificial na ponta: como o machine learning pode prever doenças crônicas na Atenção Primária

Algoritmos de Machine Learning integrados ao Prontuário Eletrônico do Paciente prometem revolucionar o diagnóstico e a prevenção de doenças como diabetes, insuficiência cardíaca e DPOC na Atenção Primária, mas dependem de dados de qualidade e infraestrutura robusta

Uma pesquisa mostra como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) — ou Aprendizado de Máquina — podem se tornar aliados poderosos dos profissionais da saúde da atenção primária. O estudo, que analisou a aplicação desses algoritmos integrados aos Prontuários Eletrônicos do Paciente (PEP), aponta um caminho promissor para o diagnóstico precoce de doenças crônicas como diabetes, insuficiência cardíaca e doenças renais.

A Atenção Primária à Saúde (APS) é o primeiro contato do paciente com o sistema de saúde, sendo crucial na gestão de condições de longo prazo e na promoção da saúde. Com o aumento da expectativa de vida, cresce também a prevalência de doenças crônicas. É neste cenário que a IA entra como uma ferramenta de apoio.

O Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) armazena um grande volume de dados clínicos. O que os algoritmos de Machine Learning fazem é "aprender" com esses dados, identificando padrões complexos que seriam difíceis de notar pela análise humana.

"A integração da Inteligência Artificial (IA) aos Prontuários Eletrônicos de Paciente (PEP) representa uma solução promissora para esses desafios, promovendo a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões complexos." (Trecho do artigo)

A pesquisa, que revisou estudos publicados entre 2019 e 2024, destacou vantagens significativas na aplicação do ML na saúde primária: