IA sinaliza doentes cardíacos em risco de perder autonomia

Para muitos doentes idosos com insuficiência cardíaca, sair vivo do hospital não é o fim da provação. Na Universidade de Juntendo, no Japão, uma equipa liderada pela professora auxiliar Kanji Yamada quis saber quais deles voltariam para casa e, depois, perderiam lentamente a capacidade de viver sozinhos. Acompanharam 6 382 doentes com 65 anos ou mais que tinham sido internados por insuficiência cardíaca, tinham recebido fisioterapia e eram independentes antes do internamento.

A maioria das ferramentas de prognóstico faz apenas uma pergunta: o doente vai morrer ou voltar a ser internado? A equipa de Yamada construiu um modelo baseado no XGBoost, um método de aprendizagem automática que combina muitas regras de decisão, e alimentou-o com 77 preditores candidatos. Os dados mais determinantes foram medidos pelos fisioterapeutas na altura da alta: a velocidade máxima da marcha, a Short Physical Performance Battery (um conjunto de testes de equilíbrio, marcha e posição de pé), a força de preensão manual e o Índice de Barthel, uma escala de tarefas da vida diária. A fragilidade antes do internamento, medida com o Kihon Checklist, completou o quadro. O modelo foi avaliado através de um método de «exclusão aninhada de um centro de cada vez», que o testa em centros de que não aprendeu.

Os resultados são claros num ponto. Dos doentes, 2 076 sofreram um declínio funcional e 928 morreram no espaço de um ano, enquanto 3 378 mantiveram a sua independência. A versão do modelo com dez variáveis «superou significativamente» as pontuações baseadas na fragilidade. A velocidade da marcha e a fragilidade antes do internamento estavam entre os preditores mais influentes, à frente da fração de ejeção, a medida de como o coração bombeia o sangue. O modelo também distribuiu os doentes por quatro grupos de risco. O mais impressionante era um grupo de 1 732 doentes com uma probabilidade de 89 % de sobreviver ao ano, mas com uma taxa de declínio funcional de 57 %. Por outras palavras, muitas das pessoas mais expostas ao risco de perder a autonomia não eram as mais expostas ao risco de morrer.

«Poder viver de forma independente é tão importante para muitos doentes como o tempo de vida», afirma Yamada. «Em vez de perguntar apenas se um doente vai sobreviver, temos de perguntar se vai conseguir manter a vida que valoriza depois da alta.»

Para os clínicos, a promessa prática é uma lista mais curta de doentes que precisam de ajuda. A equipa propõe que a identificação do grupo de baixa mortalidade e elevado declínio possa ajudar as equipas a dar prioridade a uma reabilitação mais intensiva em ambulatório ou no domicílio após a alta. Os investigadores também construíram um protótipo de aplicação web que estima o risco individual na alta e simula a forma como uma velocidade de marcha mais rápida poderia alterá-lo. Os autores são claros: trata-se de um protótipo, e continuam a ser necessários estudos de implementação para mostrar se as decisões orientadas pelo modelo melhoram efetivamente os resultados dos doentes. Não é indicado um calendário para a utilização clínica.