De acordo com pt.wedoany.com-Paul Young, vice-diretor do Instituto de Pesquisa Médica da Nova Zelândia (Medical Research Institute of New Zealand) e co-responsável clínico da UTI do Hospital Wellington (Wellington Hospital), recebeu 5 milhões de dólares do Conselho de Pesquisa em Saúde da Nova Zelândia (HRC) para liderar um grande ensaio clínico chamado REVOLUTION, que testará em unidades de terapia intensiva de 50 hospitais na Nova Zelândia e na Austrália se a inteligência artificial pode ajudar médicos a melhorar a taxa de sobrevivência de pacientes em suporte de vida.
Este estudo, intitulado "Ensaio Randomizado Utilizando Limiares de Oxigênio Personalizados para Avaliação", é o primeiro ensaio global a avaliar se o tratamento guiado por IA baseado em aprendizado de máquina pode melhorar a taxa de sobrevivência em UTIs, com previsão de recrutar mais de 24.000 pacientes. Young afirmou que, mesmo que apenas uma redução modesta no número de mortes seja confirmada, o protocolo poderia salvar centenas de milhares de vidas anualmente em UTIs ao redor do mundo.
O comunicado do Conselho de Pesquisa em Saúde (HRC) destacou que, se o ensaio for bem-sucedido, poderá estabelecer um padrão internacional para o uso seguro e rigoroso de modelos derivados de IA na tomada de decisões clínicas. Este financiamento é um dos dois subsídios planejados anunciados pelo HRC, totalizando 10 milhões de dólares, além de 38 subsídios para projetos, totalizando 46,8 milhões de dólares. Ensaios clínicos são uma prioridade fundamental do governo, e este ano os fundos também apoiaram oito ensaios clínicos nacionais, incluindo um projeto chamado SENSAI, que investiga um sistema de notificação precoce por smartwatch para intervenções em asma.
Young explicou que o oxigênio é a terapia mais amplamente utilizada em cuidados intensivos, mas há evidências crescentes de que os níveis ideais de oxigenação variam entre os pacientes. O objetivo do ensaio é transformar os cuidados intensivos de um modelo "tamanho único" para um modelo de cuidado personalizado por meio do aprendizado de máquina. Ele afirmou que, se bem-sucedido, este estudo pode mudar fundamentalmente a forma como a oxigenoterapia é administrada em UTIs ao redor do mundo, melhorando os resultados de milhares de pacientes críticos anualmente, ao mesmo tempo que demonstra como a IA pode ser integrada de forma segura e eficaz aos cuidados clínicos de rotina, potencialmente abrindo caminho para o uso de tratamentos personalizados em outras áreas da medicina.
A equipe de pesquisa primeiro utilizará os dados do recentemente concluído ensaio Mega-ROX para otimizar o modelo de aprendizado de máquina. O ensaio Mega-ROX, o maior ensaio de UTI do mundo, envolveu 40.003 pacientes em 137 UTIs de 14 países, também financiado pelo HRC. O modelo combinará esses dados com informações pessoais submetidas pelos médicos quando os pacientes são admitidos na UTI, para avaliar os benefícios ou danos individuais de níveis mais altos ou mais baixos de oxigenação em pacientes em suporte de vida. Em seguida, os pesquisadores compararão a oxigenoterapia personalizada, onde os médicos decidem os níveis de oxigênio com a ajuda do aprendizado de máquina, com o método padrão sem assistência de IA.
Young destacou que a limitação de ensaios como o Mega-ROX é que eles só podem medir o efeito médio do tratamento em uma população, e aplicar essa média a pacientes individuais assume um benefício uniforme, o que pode não refletir a realidade clínica. O ensaio REVOLUTION, por outro lado, usará aprendizado de máquina para identificar os alvos de oxigenação mais prováveis de beneficiar cada paciente.
Das 50 UTIs envolvidas, 12 estão na Nova Zelândia, com previsão de contribuir com cerca de 7.000 pacientes. A Austrália também já obteve financiamento para recrutar os demais pacientes de suas UTIs locais. O ensaio deve começar o recrutamento em 2028, com participantes sendo pacientes adultos que necessitam de suporte de vida não planejado na UTI.
Stacey Pene, Diretora de Investimentos e CEO Interina Conjunta do Conselho de Pesquisa em Saúde (HRC), afirmou que o ensaio preenche a lacuna entre pesquisa e prática clínica em nível nacional, com potencial para transformar fundamentalmente a forma como os resultados de ensaios clínicos são traduzidos em cuidados ao paciente, combinando aprendizado de máquina com dados de alta qualidade de ensaios clínicos randomizados.
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