Uma equipe de pesquisa da Escola de Medicina Icahn do Mount Sinai desenvolveu recentemente uma ferramenta de inteligência artificial chamada NutriSight™ que pode ajudar a prever se pacientes críticos em ventilação mecânica correm risco de desnutrição, auxiliando assim os médicos no ajuste oportuno dos planos nutricionais. A pesquisa foi publicada online na revista Nature Communications em 17 de dezembro.

O estudo indica que a primeira semana após a intubação é um período crítico para o fornecimento de suporte nutricional adequado, durante o qual as necessidades do paciente mudam rapidamente. O Dr. Ankit Sakuja, coautor sênior do estudo e professor associado de medicina e inteligência artificial, afirmou: “Muitos pacientes em ventilação mecânica na Unidade de Terapia Intensiva (UTI) não recebem a nutrição necessária durante a primeira semana crítica. Suas necessidades mudam rapidamente e são facilmente negligenciadas. Queríamos explorar uma maneira simples e oportuna de identificar quem tem maior probabilidade de estar desnutrido, para que os médicos possam intervir precocemente.”

A ferramenta de IA NutriSight™ prevê a probabilidade de pacientes desenvolverem desnutrição entre o 3º e o 7º dia de suporte ventilatório, analisando dados de rotina da UTI, como sinais vitais, resultados de exames laboratoriais, registros de medicação e alimentação. O modelo foi treinado e validado usando grandes conjuntos de dados anonimizados de UTIs da Europa e dos Estados Unidos, e atualiza as previsões a cada quatro horas com base nas condições do paciente.

Dados de pesquisa mostram que a desnutrição é comum nos estágios iniciais do tratamento em UTI. No terceiro dia, aproximadamente 41% a 53% dos pacientes estavam desnutridos; no sétimo dia, essa proporção se manteve entre 25% e 35%. O modelo é dinâmico e interpretável, mostrando como fatores comuns, como pressão arterial, níveis séricos de sódio ou estado de sedação, afetam o risco de subnutrição.

O Dr. Girish N. Nadkarni, coautor sênior do estudo e chefe do Departamento de Inteligência Artificial e Saúde Humana da Escola de Medicina Icahn do Mount Sinai, afirmou: “A importância de nossas descobertas reside no fato de que, pela primeira vez, é possível identificar quais pacientes correm risco de desnutrição precocemente na UTI e adaptar o tratamento às suas necessidades individuais. Isso representa um avanço significativo no fornecimento de informações mais precisas para que os médicos tomem decisões nutricionais adequadas.”

Os pesquisadores enfatizaram que essa ferramenta preditiva de IA não se destina a substituir o julgamento clínico, mas sim a servir como um sistema de alerta precoce para auxiliar na orientação de intervenções nutricionais oportunas. O próximo passo da equipe é conduzir um estudo prospectivo multicêntrico para verificar se as intervenções baseadas nessa previsão podem, de fato, melhorar os resultados dos pacientes. Eles também planejam explorar a integração criteriosa das previsões em sistemas de prontuário eletrônico e expandir o escopo das previsões para objetivos nutricionais personalizados mais amplos. Esta pesquisa oferece um novo caminho tecnológico para alcançar o manejo nutricional preciso de pacientes críticos por meio de ferramentas de inteligência artificial.