Inteligência artificial e câmeras aumentam a segurança cirúrgica
Nas condições de alto estresse que frequentemente são encontradas em salas de cirurgia, emergências e unidades de terapia intensiva, podem acontecer erros de medicação, especialmente causados por troca de seringas e frascos.
Agora, um sistema de câmeras vestíveis desenvolvido pela Universidade de Washington (UW) usa inteligência artificial para ajudar a evitar problemas como esses – câmeras vestíveis são dispositivos pequenos e leves, que podem ser presos a roupas, óculos ou outros acessórios, sendo capazes de gravar vídeos e transmitirem em tempo real.
“Prevenir um erro de medicação é uma ideia muito poderosa”, disse Kelly Michaelsen, professora da Escola de Medicina da UW, especialmente quando se sabe que a frequência dos erros de administração de medicamentos – especialmente medicamentos injetados – é preocupante.
Pesquisas mostram que pelo menos 5% dos pacientes são vítimas de erros evitáveis nesses ambientes, e que o processo de entrega de medicamentos é uma causa importante desses erros, que podem causar até mesmo mortes. Nos Estados Unidos, estima-se que anualmente mais de um milhão de pacientes são afetados por problemas desse tipo, que custam bilhões de dólares.
O sistema foi treinado com vídeos coletados em 418 cirurgias – esses vídeos mostravam a retirada de medicamentos de seus frascos e a passagem para seringas; aos vídeos foram adicionados dados que identificavam o conteúdo dos frascos e seringas.
A coleta dos vídeos “foi um trabalho particularmente desafiador, porque a pessoa na sala de cirurgia está segurando uma seringa e um frasco, e não se vê nenhum desses objetos completamente”, disse Shyam Gollakota, um dos envolvidos no projeto e professor da Escola de Ciência da Computação e Engenharia da UW.
A Profa. Michaelsen disse que no futuro se poderá pensar em comercializar a tecnologia, mas que ainda são necessários mais testes antes de sua implantação em grande escala. Já o Prof. Gollakota acrescentou que as próximas etapas envolverão treinar o sistema para detectar erros mais sutis, como retirar o volume errado de medicamento.
Michaelsen e Gollokota apresentaram o sistema em artigo publicado em 22 de outubro no Digital Medicine, journal do grupo Nature – participaram do estudo professores das universidades Carnegie Mellon e Makerere, Uganda.
Concluindo, pode-se dizer que sistemas como esse representam uma ferramenta promissora para a área da saúde, com potencial para melhorar muito a forma como os cuidados são prestados. No entanto, é importante que sua implementação seja feita de forma cuidadosa, levando em consideração os aspectos éticos e técnicos envolvidos.
*Vivaldo José Breternitz é Doutor em Ciências pela Universidade de São Paulo, professor, consultor e diretor do Fórum Brasileiro de Internet das Coisas.
