Software prevê chances de sucesso em tratamento de lesões em nervos do braço

Plataforma online analisa dados de pacientes e ajuda médicos na escolha do tratamento baseado na previsão de sucesso da recuperação

Lesões no plexo branquial prejudicam funcionamento de membros superiores Foto: Pexels

Médicos e profissionais da saúde poderão contar com uma segunda opinião informatizada para casos de recuperação de lesões do plexo branquial, que atingem os nervos responsáveis pelo movimento e sensibilidade dos braços, antebraços e mãos, provocando fraqueza, perda de sensibilidade e dor. É o que pretende o projeto iniciado no mestrado da pesquisadora Luciana de Abud de Melo, do Instituto de Matemática e Estatística da USP. Utilizando dados de pacientes do Instituto de Neurologia Deolindo Couto (INDC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro, a plataforma criada tem como objetivo informar de forma rápida se os resultados para o tratamento escolhido serão ou não satisfatórios ao paciente, aumentando as chances e a qualidade da recuperação.

Acidentes automobilísticos são uma das principais formas de desenvolver lesões no plexo branquial, atingindo principalmente jovens economicamente ativos. Com a demora da identificação dos sintomas e no encaminhamento para centros especializados, muitos pacientes acabam tendo sua recuperação comprometida.

Modelos de prognósticos clínicos não são novidade no estudo de lesões neurológicas, mas nunca foram utilizado no caso de lesões do plexo branquial. Esses modelos permitem uma análise detalhada e rápida de grandes quantidades de dados, identificando padrões e correlações difíceis de serem identificadas com outro método. Foram criados quatro modelos prognósticos com base nos objetivos de recuperação: ausência de dor e forças satisfatórias avaliadas sobre abdução do ombro, flexão do cotovelo e rotação externa do ombro. Todos os dados utilizados foram coletados de pacientes do Instituto de Neurologia da UFRJ e gerenciados pelo software Neuroscience Experiment System (NES), desenvolvido pelo Neuromat, grupo de pesquisa do IME que trabalha o uso da computação em neuromedicina. A precisão dos modelos foi avaliada entre 77% e 88%.

Predizer a probabilidade de recuperação insatisfatória ou satisfatória nem sempre é o que basta para analisar uma boa chance de melhora. Para trazer um resultado completo, o sistema também busca trazer quais fatores influenciaram para um resultado negativo ou positivo. Questões como idade, tipo de acidente ou medida paliativa utilizada interferem na decisão do programa e são importantes elementos da análise clínica. “Como se trata de um domínio clínico, uma simples resposta ‘boas chances de recuperação’ ou ‘má chance de recuperação’ não seria suficiente, sendo necessário que retornasse também quais os fatores clínicos do paciente que levaram ao resultado final. Dessa forma o profissional da saúde pode avaliar se o resultado do modelo faz sentido clinicamente falando ou não”, completa a pesquisadora.

 

Exemplo de página do site que estará disponível para médicos do INDC Foto: USPCodeLab

 

Para desenvolvimento do sistema, Luciana trabalhou com mineração de dados e aprendizado de máquinas de forma que o desempenho do software se aperfeiçoe com a experiência e com a análise das informações adicionadas. No caso dos modelos propostos, quanto mais dados sociodemográficos e clínicos do paciente, melhor a análise feita. Luciana comenta que atualmente, a principal aplicação prática dos seus estudos é o uso das ferramentas dentro do laboratório do INDC. “Ao chegar um novo paciente, o profissional da saúde irá realizar os exames físicos e preencher os questionários da mesma forma que sempre foi feito, mas com a diferença de que ele irá passar esses dados para os meus modelos, que retornarão a predição do estado de recuperação desses pacientes, juntamente com os atributos do paciente que levaram a este resultado”, conclui.

Acessibilidade para médicos

Para desenvolver um produto com interface simples e amigável que pudesse ser utilizada pelos profissionais da saúde, o Neuromat contratou o USPCodeLab para cuidar do projeto baseado nas ferramentas produzidas pelo estudo. O site, com previsão de conclusão para 2019, busca integrar os modelos propostos com o NES, plataforma do Neuromat, onde estão armazenados os dados dos pacientes. “O site é a forma como estamos apresentando para os médicos as informações relevantes para eles escolherem se vão ou não tratar os pacientes” conta Renato Cordeiro Ferreira, mestrando do IME e coordenador do UCL.

O USPCodeLab é um projeto de extensão dos cursos de tecnologia da universidade que busca estimular a inovação via desenvolvimento de produtos web e mobile. O grupo desenvolve projetos para alunos da universidade, com o objetivo de formar engenheiros de software e introduzir programação para interessados. Além de produzir oficinas e grupos avançados de estudo, o USPCodeLab também trabalha com estímulo à pesquisa sobre o tema.

 

Projeto de extensão auxilia na formação de novos engenheiros de software na universidade Foto: Divulgação

 

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