A dor é algo que todos nós experimentamos em algum momento, e algumas pessoas sofrem com isso cronicamente. Mesmo assim, medir e tratar a dor continua sendo um dos problemas de saúde mais difíceis e complexos.
Junto com a Boston Scientific, uma empresa líder em
tecnologia de dispositivos médicos, nosso objetivo é mudar a forma como medimos
a dor. Temos uma equipe de neurocientistas, cientistas de dados, engenheiros,
linguistas, matemáticos, designers de dispositivos médicos e médicos que estão
usando inteligência artificial, a internet das coisas e computação em nuvem
para criar um novo parâmetro para médicos. O objetivo: ajudar a aliviar a dor
crônica em pacientes de forma mais precisa, personalizada e direcionada.
Tradicionalmente, a medição da dor é muito subjetiva.
Normalmente, os pacientes são solicitados a classificar sua dor em uma escala
de 0 a 10. No entanto, o que uma pessoa considera um alto nível de dor pode não
ser percebido da mesma forma por outra. Também existe uma suposição
desatualizada de que a dor aguda se comporta de forma semelhante a dor crônica,
apesar do fato de já haver mais de uma década de evidências mostrando mudanças
robustas nas estruturas neurais subjacentes (1, 2) e funções (3, 4, 5) durante
a transição da dor aguda para a dor crônica. O resultado tem sido um sistema de
medição imperfeito e um método padrão de longo prazo com muitas falhas para
avaliar a dor (6 - 10).
Nossa colaboração com a Boston Scientific visa transformar
esse problema crítico. Para isso, usamos biomarcadores coletados de até 1.700
pessoas inscritas em dois estudos clínicos atualmente em terapia de estimulação
da medula espinhal. Esses dados são coletados de pacientes por longos períodos
de até três anos. Eles incluem métricas que normalmente não estão disponíveis
durante as visitas à clínica ou que não podem ser avaliadas com frequência
suficiente em uma consulta médica, como questionários diários, dados de
movimento rastreados de relógios inteligentes, sensores de sono, monitores de
frequência cardíaca e registros de voz, todas coletadas enquanto os pacientes
levam sua vida normal.
Ao construir uma inteligência artificial que pode analisar e
extrair informações relevantes desses dados, estamos desenvolvendo um método
para medir objetiva e continuamente a dor crônica que pode ir além da pergunta
padrão na escala de medição de dor de 0 a 10. Acreditamos que isso pode ajudar
a estabelecer as bases para um controle mais eficaz da dor, o que pode ajudar a
melhorar a qualidade de vida do paciente e possivelmente reduzir a dependência
de medicamentos em algumas pessoas.
Avaliando o impacto das crises globais na dor crônica
Embora o surgimento da COVID-19 tenha interrompido muitos
ensaios clínicos e estudos de pesquisa em saúde importantes, o benefício de
nossa iniciativa é que foi projetada para trabalhar com pacientes em suas vidas
diárias, sem a necessidade de ir ao consultório médico. Nossa plataforma foi
projetada para coletar e analisar continuamente os biomarcadores que os
pacientes emitem em seus ambientes naturais, ao invés de somente nas visitas
presenciais à clínica, esporádicas e potencialmente onerosas.
Isso nos permitiu continuar nosso trabalho ininterruptamente
com uma vantagem importante: foi possível ver como uma grande crise global,
como a pandemia de COVID-19, poderia afetar uma série de outros fatores que
sabidamente influenciam a experiência de dor crônica de um paciente, como a
intensidade da dor, a qualidade do sono, os exercícios, os medicamentos e o
humor.
Como esses pontos de dados foram monitorados durante a
pandemia, nossa equipe desenvolveu modelos de IA que mapearam e correlacionaram
como as flutuações nesses fatores levaram a aumentos ou reduções na dor crônica
de um indivíduo. É claro que não existe uma solução única para todos quando
respondemos a um fator estressante, especialmente uma pandemia. Isso também é
verdade com a dor crônica: a dor de alguns pacientes piorou, acompanhada por
fatores como menor qualidade do sono ou menos exercícios e movimentos, enquanto
outros pacientes melhoraram seus níveis de dor graças a mais exercícios e foram
resilientes em seu humor e seus hábitos de sono. Outros permaneceram
inalterados, apesar dos fatores flutuantes.
A iniciativa pode ajudar a estabelecer as bases para os
médicos desenvolverem tratamentos mais personalizados para a dor à luz das
influências externas. Ela também demonstra o potencial para melhor medir e se preparar
para mudanças na dor crônica enfrentando eventos globais futuros.
Medindo objetivamente a dor crônica com IA e dados de
movimento
Parece intuitivo que medir quão bem e com que frequência um
indivíduo se move é um indicativo de quanta dor está sentindo. Mas com o método
de avaliação padrão atual, no qual os médicos questionam os pacientes sobre
como estão se movendo e como se sentem, pode ser difícil obter uma imagem
precisa. Por exemplo, um paciente pode se mover bem no dia em que vai ao médico
e se esquece de mencionar que na semana anterior teve dificuldade para sair da
cama. Ou talvez um paciente possa estar minimizando seus sintomas de dor
crônica e, na programação de consulta após a consulta, o médico pode não
perceber isso.
Como parte do nosso trabalho para construir uma plataforma
precisa para o gerenciamento da dor, demonstramos a capacidade dos algoritmos
de inteligência artificial para ajudar a medir a dor crônica com base na
análise de movimentos e ciclos de repouso dos dados rastreados por relógios
inteligentes dos pacientes. Isso é importante por alguns motivos:
• Permitir a medição da dor de forma objetiva e passiva e em
combinação com outros biomarcadores que podem ser avaliados no conforto da casa
de uma pessoa (como sono, fala, humor e uso de medicamentos) libera o paciente
da responsabilidade de fazer as medições.
• A avaliação da dor usando agregação e análise de
biomarcadores, como movimento, pode ajudar a estabelecer as bases para uma
medição mais precisa e objetiva da dor crônica e tem o potencial de ajudar a
eliminar a subjetividade e os vieses das perspectivas tanto do paciente quanto
do médico.
Ser capaz de quantificar objetivamente a dor pode ajudar a
resolver outros problemas que afetam nosso sistema de saúde. Por exemplo, o
fato de os médicos poderem prescrever com maior precisão quando e em que dose
os analgésicos precisam ser administrados pode ajudar a reduzir a possibilidade
de geração de vieses ou prescrição excessiva e potencialmente iniciar uma
dependência de opioides. E se algum dia conseguirmos integrar dispositivos
médicos, como estimuladores da medula espinhal, com inteligência artificial
para prever sinais de dor crônica - outro objetivo de nossa colaboração com a
Boston Scientific - poderíamos ajudar algumas pessoas a definir a quantidade de
analgésicos de que precisam diariamente, em vez de usar uma receita geral.
Nosso trabalho com a Boston Scientific baseia-se na visão de
IBM Research de criar uma plataforma digital de saúde para o tratamento mais
personalizado de doenças. Com a inteligência artificial, estamos criando
algoritmos e plataformas que podem coletar uma série de métricas e
biomarcadores não invasivos de pacientes que dão seu consentimento por meio de
canais específicos. Integrar a análise de biomarcadores como fala, movimento,
dor e sono em uma plataforma abrangente pode ajudar os médicos a obter uma
imagem mais holística e precisa da saúde de seus pacientes.
Jeff Rogers, IBM Research
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• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3799881/
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