Um novo estudo do Centro Médico da Universidade Vanderbilt mostra que alertas clínicos acionados por inteligência artificial (IA) podem ajudar médicos a identificar pacientes em risco de suicídio, potencialmente melhorando os esforços de prevenção em ambientes médicos de rotina.

Uma equipe liderada por Colin Walsh, MD, MA, professor associado de Informática Biomédica, Medicina e Psiquiatria, testou se seu sistema de IA, chamado modelo Vanderbilt de Probabilidade de Tentativa e Ideação de Suicídio (VSAIL), poderia efetivamente levar médicos em três clínicas de neurologia do VUMC a avaliar pacientes quanto ao risco de suicídio durante consultas regulares na clínica.

O estudo, relatado no JAMA Network Open , comparou duas abordagens: alertas pop-up automáticos que interrompiam o fluxo de trabalho do médico versus um sistema mais passivo que simplesmente exibia informações de risco no prontuário eletrônico do paciente.

O estudo descobriu que os alertas interruptivos foram muito mais eficazes, levando os médicos a realizar avaliações de risco de suicídio em conexão com 42% dos alertas de triagem, em comparação com apenas 4% com o sistema passivo.

O suicídio vem aumentando nos EUA há uma geração e estima-se que ceife a vida de 14,2 em 100.000 americanos a cada ano, tornando-se a 11ª principal causa de morte no país. Estudos mostram que 77% das pessoas que morrem por suicídio têm contato com prestadores de cuidados primários no ano anterior à sua morte.

Os apelos para melhorar a triagem de risco levaram os pesquisadores a explorar maneiras de identificar os pacientes que mais precisam de avaliação. O modelo VSAIL, que a equipe de Walsh desenvolveu na Vanderbilt, analisa informações de rotina de registros eletrônicos de saúde para calcular o risco de tentativa de suicídio de um paciente em 30 dias. Em testes prospectivos anteriores, onde os registros de pacientes VUMC foram sinalizados, mas nenhum alerta foi disparado, o modelo provou ser eficaz na identificação de pacientes de alto risco , com um em cada 23 indivíduos sinalizados pelo sistema relatando posteriormente pensamentos suicidas.

No novo estudo, quando pacientes identificados como de alto risco pelo VSAIL compareceram para consultas nas clínicas de neurologia da Vanderbilt, seus médicos receberam, de forma aleatória, alertas interruptivos ou não interruptivos. A pesquisa se concentrou em clínicas de neurologia porque certas condições neurológicas estão associadas ao aumento do risco de suicídio .

Os pesquisadores sugeriram que sistemas semelhantes poderiam ser testados em outros ambientes médicos.

"O sistema automatizado sinalizou apenas cerca de 8% de todas as visitas de pacientes para triagem", disse Walsh. "Essa abordagem seletiva torna mais viável para clínicas movimentadas implementar esforços de prevenção ao suicídio."

O estudo envolveu 7.732 visitas de pacientes ao longo de seis meses, gerando 596 alertas de triagem no total . Durante o período de acompanhamento de 30 dias, em uma revisão dos registros de saúde do VUMC, nenhum paciente em nenhum dos grupos de alerta randomizados apresentou episódios de ideação suicida ou tentativa de suicídio. Embora os alertas interruptivos tenham sido mais eficazes para estimular triagens, eles poderiam contribuir potencialmente para a "fadiga de alerta" — quando os médicos ficam sobrecarregados com notificações automatizadas frequentes. Os pesquisadores observaram que estudos futuros devem examinar essa preocupação.

"Os sistemas de assistência médica precisam equilibrar a eficácia dos alertas interruptivos com suas desvantagens potenciais", disse Walsh. "Mas esses resultados sugerem que a detecção automatizada de riscos combinada com alertas bem projetados pode nos ajudar a identificar mais pacientes que precisam de serviços de prevenção ao suicídio."