Pesquisadores desenvolvem método baseado em IA para diagnosticar infecções pulmonares mais rapidamente

Pesquisadores desenvolvem método baseado em IA para diagnosticar infecções pulmonares mais rapidamente

As infecções pulmonares, como a pneumonia, estão entre as principais causas de morte em todo o mundo – mas são notoriamente difíceis de diagnosticar.

Agora, pesquisadores da UC San Francisco encontraram uma maneira de identificar essas infecções em pacientes gravemente enfermos, combinando a análise generativa de registros médicos por IA com um biomarcador para infecções do trato respiratório inferior.

Num estudo observacional de adultos gravemente doentes, a combinação fez um diagnóstico correto em 96% das vezes e diferenciou entre causas infecciosas e não infecciosas de insuficiência respiratória com mais precisão do que os médicos da UTI. Os autores estimaram que este modelo, se disponível quando os pacientes foram incluídos, poderia ter reduzido o uso inadequado de antibióticos em mais de 80%.

“Desenvolvemos um método que produz resultados muito mais rapidamente do que a cultura e que poderia ser facilmente implementado na clínica”, disse o Dr. Chaz Langelier, professor associado de medicina e autor sênior do estudo publicado em 16 de dezembro.Comunicação da natureza.

Estamos confiantes de que isso poderá levar a um diagnóstico mais rápido e reduzir o uso desnecessário de antibióticos.”

Chaz Langelier, Professor Associado de Medicina, Universidade da Califórnia – São Francisco

Uma característica importante do modelo é o biomarcador que a equipe de Langelier desenvolveu em 2023. Eles descobriram que se trata de um gene que modula a inflamação, chamadoFABP4pode ajudar a diagnosticar a infecção, pois é menos expressa nas células do sistema imunológico em comparação com as células pulmonares normais.

O presente estudo examinou dados de dois grupos de pacientes gravemente enfermos: 98 foram recrutados antes da pandemia de COVID-19 e a maioria tinha infecções bacterianas; 59 foram recrutados durante a pandemia e a maioria teve infecções virais, incluindo COVID-19.

Primeiro eles testaram cada método individualmente –FABP4Biomarcadores ou IA – e descobrimos que cada um deles fazia o diagnóstico correto cerca de 80% das vezes. Os pesquisadores então compararam os resultados do modelo com os diagnósticos dos médicos que internaram os pacientes na unidade de terapia intensiva do hospital.

Esses médicos prescreveram antibióticos para tratar pneumonia para a maioria desses pacientes, enquanto o modelo de biomarcador mais IA era muito mais razoável no diagnóstico de pneumonia.

Para testar ainda mais a precisão do modelo, a equipe comparou a forma como a IA analisava os registros médicos com a forma como três médicos diferentes especializados em medicina interna e doenças infecciosas os analisavam. A IA foi realizada pelo GPT4 em uma plataforma de privacidade desenvolvida na UCSF.

Ambos receberam aproximadamente o mesmo número de diagnósticos corretos, mas a IA deu mais ênfase aos relatórios radiológicos das radiografias de tórax, enquanto os médicos se concentraram nas anotações clínicas.

“Quase mostrou uma diferença cultural se você puder dizer isso sobre uma IA”, disse Natasha Spottiswoode, MD, DPhil, professora assistente de medicina, uma das primeiras autoras do artigo. “Isso mostra como a IA pode complementar o trabalho dos médicos.”

A equipe publicou seus prompts de IA no artigo e incentivou os médicos a experimentá-los em suas próprias plataformas de IA compatíveis com HIPAA.

“É incrivelmente fácil de usar, você não precisa ser um bioinformático”, disse Hoang Van Phan, PhD, ele próprio um bioinformático e primeiro autor do artigo.

A equipe está validando o modelo como um teste clínico. Em seguida, voltam-se para a sepse, a principal causa de morte hospitalar, que também é notoriamente difícil de determinar.

Fontes: