O International Journal of Gynecology and Obstetrics (IJGO) publicou, em julho, artigo de pesquisadores da Faculdade de Ciências Médicas (FCM) e Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) da Unicamp. O estudo objetivou criar e validar um modelo computacional usando algoritmos de aprendizado de máquina para auxiliar na tomada de decisão clínica e recomendação para identificar gestantes que necessitem de internação em UTI. Fabiano Miguel Soares, doutor pelo Programa de Pós-graduação em Tocoginecologia da FCM e enfermeiro no Caism, é o primeiro autor do estudo.

O artigo é fruto do trabalho desenvolvido no doutorado de Fabiano, orientado por Rodolfo Pacagnella e coorientado por Adriana Gomes Luz, docentes do Departamento de Tocoginecologia da FCM. “Esse estudo é a materialização do conceito de que a inteligência artificial (IA) pode auxiliar no processo decisório terapêutico dos médicos - no caso, a utilização de unidades de terapia intensiva”, afirma Fabiano.

No trabalho, os pesquisadores analisaram dados secundários coletados de aproximadamente 10 mil gestantes, entre 2009 e 2010, de 27 centros de referência obstétrica no Brasil. Essas mulheres tiveram morbidade materna severa - qualquer complicação inesperada durante o trabalho de parto e parto que leve a problemas de saúde substanciais a curto ou longo prazo para a mãe.

Nesse cenário, Fabiano aponta que a expertise dos profissionais de saúde ligados à FCM precisava ser traduzida em uma linguagem de programação para que o sistema de inteligência artificial pudesse ser ensinado a “pensar e resolver” os problemas propostos. “Por isso foi importante a parceria com os profissionais do IMECC, com conhecimento especializado em linguagens de programação e sistemas computacionais. Dessa forma, o sucesso do estudo foi construído pela união das habilidades dos dois grupos envolvidos”.

Modelos de IA, como o XGBoost utilizado na pesquisa, conseguem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos que podem não ser facilmente detectáveis por métodos tradicionais. “Isso permite uma predição mais precisa de quais gestantes de alto risco necessitam de internação em UTI, baseando-se em múltiplas variáveis clínicas e obstétricas. Assim, ajudam os profissionais de saúde a tomar decisões críticas com maior confiança e rapidez. Isso permite que os recursos sejam alocados de forma mais eficaz, priorizando gestantes que realmente necessitam de cuidados intensivos”, declara Rodolfo.

No entanto, os pesquisadores apontam ressalvas. “Para a sua aplicabilidade rotineira, são necessários ajustes e o desenvolvimento de outros estudos que transformem a ferramenta encontrada em algo mais fácil de ser replicada”, afirma o primeiro autor. O docente da FCM acrescenta: “apesar da aplicação da IA minimizar a variabilidade e os erros humanos na avaliação do risco, proporcionando uma análise mais objetiva e consistente, é essencial interpretar os resultados do modelo em conjunto com o julgamento clínico e outros fatores relevantes para garantir decisões apropriadas sobre a admissão na UTI”.

Para Rodolfo, a publicação no IJGO confere reconhecimento internacional à qualidade e relevância das pesquisas desenvolvidas na FCM e a Unicamp. “Esta visibilidade atrai financiamento, fomenta colaborações científicas e aprimora a formação de pesquisadores da área de ginecologia e obstetrícia em todo o mundo, inclusive, com resultados que podem ser diretamente aplicados na prática clínica”. “Me sinto realizado e orgulhoso, pois uma publicação desse nível é um prêmio de reconhecimento para a dedicação de todos envolvidos no projeto e permite de forma prática a disseminação do nosso trabalho para toda a comunidade científica, estimulando outros estudos que podem ser fundamentados a respeito do tema”, conclui Fabiano. 

Sobre o IJGO

O International Journal of Gynecology and Obstetrics publica artigos sobre todos os aspectos da pesquisa básica e clínica nas áreas de obstetrícia e ginecologia e assuntos relacionados, com ênfase em questões de interesse mundial. O IJGO é a publicação oficial da Federação Internacional de Ginecologia e Obstetrícia (FIGO).