Aos poucos, estamos cada vez mais dependentes das máquinas, que tornam a nossa vida mais simples. Certo é que estamos a assistir a uma nova revolução industrial. Desta feita, pautada pela evolução de tecnologias como a robótica, a inteligência artificial e machine learning, atualmente o centro das atenções a nível mundial. Esta é uma realidade também crescente em contexto de saúde. Seja nos Cuidados Hospitalares, nos Cuidados de Saúde Primários ou na realização de análises clínicas de rotina.
Mas será mesmo possível assegurar a qualidade e segurança do paciente recorrendo à Inteligência Artificial no apoio à Colheita de Sangue?
Vamos explorar neste artigo como a inteligência artificial está a revolucionar a área da colheita de amostras sanguíneas.
Mas será mesmo possível assegurar a qualidade e segurança do paciente recorrendo à Inteligência Artificial no apoio à Colheita de Sangue?
Vamos explorar neste artigo como a inteligência artificial está a revolucionar a área da colheita de amostras sanguíneas.
De que forma pode a inteligência artificial ajudar na colheita de sangue?
A colheita de sangue integra a primeira fase de todo o procedimento laboratorial - a fase pré-analítica. Apesar das três fases (pré-analítica, analítica e pós-analítica) serem de extrema importância é nesta que ocorre o maior número de erros.
O principal objetivo da utilização da inteligência artificial na medicina laboratorial é reduzir o número de erros, melhorando a eficácia e o sucesso do processo. Desde a confirmação positiva do paciente, à identificação automática dos tubos de colheita, à deteção dos acessos e até à automatização da punção.
O principal objetivo da utilização da inteligência artificial na medicina laboratorial é reduzir o número de erros, melhorando a eficácia e o sucesso do processo. Desde a confirmação positiva do paciente, à identificação automática dos tubos de colheita, à deteção dos acessos e até à automatização da punção.
Identificação do paciente
Nesta etapa, o erro está maioritariamente associado à ausência de identificação ou à identificação incorreta do utente, o que pode resultar em graves consequências para a sua saúde.
Esta identificação pode ser realizada recorrendo ao uso da biometria, ou seja, através de características físicas e comportamentais de cada indivíduo, como impressões digitais, padrões vocais ou análise do rosto, entre outras. O processo é feito através da recolha de dados biométricos, processamento, extração de características, passando pela classificação, avaliação e decisão.
De acordo com Clark M. Product Manager na Bayometric, o reconhecimento das veias da palma da mão e impressões digitais apresenta uma maior precisão.
Apesar de ainda muito limitada, e de levantar questões como a privacidade dos dados, estima-se um crescimento futuro na utilização destas ferramentas para melhor identificação do paciente.
Esta identificação pode ser realizada recorrendo ao uso da biometria, ou seja, através de características físicas e comportamentais de cada indivíduo, como impressões digitais, padrões vocais ou análise do rosto, entre outras. O processo é feito através da recolha de dados biométricos, processamento, extração de características, passando pela classificação, avaliação e decisão.
De acordo com Clark M. Product Manager na Bayometric, o reconhecimento das veias da palma da mão e impressões digitais apresenta uma maior precisão.
Apesar de ainda muito limitada, e de levantar questões como a privacidade dos dados, estima-se um crescimento futuro na utilização destas ferramentas para melhor identificação do paciente.
Identificação automática dos tubos de colheita
A identificação dos tubos é, atualmente, realizada através de uma etiqueta com um código de barras. A sua leitura permite rastrear todo o percurso do utente e da respetiva amostra de sangue, bem como os exames laboratoriais a processar.
Os dispositivos já desenvolvidos com o auxílio da inteligência artificial permitem identificar o utente, verificar a prescrição médica e selecionar e etiquetar os tubos de colheita, efetuando um check out automático no final do processo.
Estudos realizados com estes dispositivos permitem prever um tempo de colheita entre 3 e 5 minutos e sem erros no que toca à identificação. Apresentam ainda como principais vantagens a diminuição de amostras perdidas, mal identificadas, bem como de erros nas proporções amostra/anticoagulante.
Deteção dos acessos e automatização da punção
A deteção dos acessos varia mediante a experiência do profissional de saúde, bem como as características anatómicas de cada indivíduo.
De acordo com um estudo publicado na revista Nature Machine Intelligence, por um grupo de engenheiros da Universidade de Rutgers, em New Jersey (EUA), demonstrou de que forma é possível aliar a inteligência artificial à punção.
Desta forma, foi desenvolvido um dispositivo robótico portátil de transiluminação. Este é constituído por imagens de infravermelhos próximo e ultrassons, e permite a identificação, classificação e avaliação da profundidade das veias. Este dispositivo consegue então, de forma autónoma, introduzir agulhas e cateteres para extrair sangue ou administrar fármacos.
Segundo os investigadores da Universidade de Rutgers, um dos motivos para o seu desenvolvimento foi o facto de, em cerca de 20 % dos procedimentos de acesso a veias e outros vasos sanguíneos, ocorrerem problemas. E, esta percentagem aumenta no caso de pessoas com acessos difíceis, seja por estes serem vasos sanguíneos de baixo calibre ou porque colapsaram. Isto ocorre, nomeadamente, em doentes pediátricos, idosos, portadores de patologias crónicas e traumatizados, bem como em indivíduos com histórico de consumo de drogas injetáveis. Nestes casos, salientam os investigadores, a taxa de precisão da primeira punção é inferior a 50 % e são frequentemente necessárias pelo menos cinco tentativas. Obviamente, isto gera atrasos na prestação de cuidados e acarreta um enorme desconforto para os pacientes. Ora, com a introdução da robótica e da inteligência artificial na colheita de sangue, é, portanto, possível melhorar a eficácia da punção.
De acordo com um estudo publicado na revista Nature Machine Intelligence, por um grupo de engenheiros da Universidade de Rutgers, em New Jersey (EUA), demonstrou de que forma é possível aliar a inteligência artificial à punção.
Desta forma, foi desenvolvido um dispositivo robótico portátil de transiluminação. Este é constituído por imagens de infravermelhos próximo e ultrassons, e permite a identificação, classificação e avaliação da profundidade das veias. Este dispositivo consegue então, de forma autónoma, introduzir agulhas e cateteres para extrair sangue ou administrar fármacos.
Segundo os investigadores da Universidade de Rutgers, um dos motivos para o seu desenvolvimento foi o facto de, em cerca de 20 % dos procedimentos de acesso a veias e outros vasos sanguíneos, ocorrerem problemas. E, esta percentagem aumenta no caso de pessoas com acessos difíceis, seja por estes serem vasos sanguíneos de baixo calibre ou porque colapsaram. Isto ocorre, nomeadamente, em doentes pediátricos, idosos, portadores de patologias crónicas e traumatizados, bem como em indivíduos com histórico de consumo de drogas injetáveis. Nestes casos, salientam os investigadores, a taxa de precisão da primeira punção é inferior a 50 % e são frequentemente necessárias pelo menos cinco tentativas. Obviamente, isto gera atrasos na prestação de cuidados e acarreta um enorme desconforto para os pacientes. Ora, com a introdução da robótica e da inteligência artificial na colheita de sangue, é, portanto, possível melhorar a eficácia da punção.
Resultados da inteligência artificial no apoio à colheita de sangue
Recorrendo a voluntários, modelos e animais, a equipa de Rutgers conseguiu demonstrar a precisão com que o robô localiza os vasos sanguíneos e consegue inserir cateteres ou agulhas. Um resultado que, afirmam os investigadores, contribui para a redução do tempo necessário para a realização do procedimento, quando comparado com profissionais de saúde especializados. Adicionalmente, registaram-se ainda aumento das taxas de sucesso na colheita de sangue ou na inserção de cateteres, especialmente no caso de estar perante vasos sanguíneos de difícil acesso.
Assim sendo, este tipo de dispositivo roborizado pode ajudar a reduzir as complicações e a melhorar a eficiência dos procedimentos, quando comparado com os métodos tradicionais. Além disso, pode tornar-se particularmente útil quando os recursos especializados são limitados, pois permite efetuar os procedimentos quase sem supervisão humana.
Assim sendo, este tipo de dispositivo roborizado pode ajudar a reduzir as complicações e a melhorar a eficiência dos procedimentos, quando comparado com os métodos tradicionais. Além disso, pode tornar-se particularmente útil quando os recursos especializados são limitados, pois permite efetuar os procedimentos quase sem supervisão humana.
Este é mais um claro exemplo de como a inteligência artificial pode assumir uma crescente importância na saúde. Além de melhorar as taxas de sucesso na colheita de sangue, a universalização da aplicação deste tipo de tecnologia no dia a dia permite, ainda, libertar os profissionais. Estes ficarão disponíveis para atuar nas áreas mais críticas dos cuidados de saúde e onde a intervenção humana pode, efetivamente, fazer a diferença no diagnóstico e tratamento.
Imagem de Martin Yarmush e Alvin Chen via Rutgers University - Robot Uses Artificial Intelligence and Imaging to Draw Blood
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