Previsão de readmissão hospitalar para pacientes cirúrgicos usando modelos de aprendizado profundo com dados de sensores de smartwatch e anel inteligente
Sobre o estudo
As readmissões hospitalares são uma medida importante da qualidade e segurança da assistência à saúde. Esses eventos criam um ônus substancial para pacientes, famílias e sistemas de saúde, pois podem aumentar os custos, prolongar o tempo de recuperação e levar a complicações pós-operatórias mais graves. Prever quais pacientes estão em maior risco de readmissão continua sendo difícil, uma vez que muitas complicações começam silenciosamente e não são facilmente identificadas em avaliações clínicas de rotina. Este estudo tem como objetivo avaliar se a inteligência artificial (IA) pode ajudar a prever readmissões hospitalares em pacientes cirúrgicos, analisando dados fisiológicos e comportamentais coletados antes e depois da cirurgia. Para isso, os participantes usarão dispositivos vestíveis - especificamente um smartwatch e um anel inteligente - capazes de monitorar continuamente biomarcadores de saúde, como frequência cardíaca, eletrocardiograma (ECG), saturação de oxigênio, padrões de sono, tendências de pressão arterial, composição corporal por meio de bioimpedância e indicadores de estresse. Esses dispositivos são fornecidos por meio de uma parceria tecnológica e patrocínio da Samsung, que apoia o estudo com tecnologias avançadas de saúde. Este é um estudo de coorte prospectivo, unicêntrico, realizado no principal hospital terciário do estado do Amazonas. Aproximadamente 225 a 300 adultos submetidos a cirurgias eletivas de médio ou grande porte serão convidados a participar ao longo de um período de 25 meses. Todos os participantes fornecerão consentimento informado. Após a inscrição, o estudo coletará informações demográficas, avaliações pré-operatórias, questionários de sono validados, índices de comorbidade, como o Índice de Comorbidade de Charlson, exames laboratoriais, testes de função pulmonar, dados intraoperatórios e pós-operatórios, e informações sobre a alta hospitalar. Os participantes serão monitorados continuamente usando dispositivos vestíveis durante sua estadia no hospital - incluindo as primeiras 48 horas na unidade de terapia intensiva, quando aplicável - e por 30 dias após a alta hospitalar. Esses dados fisiológicos serão integrados com informações clínicas e laboratoriais para criar um conjunto de dados abrangente. O objetivo principal é desenvolver e testar modelos de inteligência artificial capazes de prever a readmissão hospitalar em 30 dias após a cirurgia eletiva. Tanto abordagens de aprendizado profundo quanto técnicas clássicas de aprendizado de máquina serão avaliadas. Ao analisar grandes volumes de dados fisiológicos contínuos, esses modelos podem identificar sinais precoces de deterioração pós-operatória que, de outra forma, passariam despercebidos. Se bem-sucedido, este estudo pode melhorar o cuidado pós-operatório, apoiar intervenções clínicas mais precoces, reduzir complicações e ajudar as equipes de saúde a fornecer caminhos de recuperação mais seguros para pacientes cirúrgicos.