A aplicação da inteligência artificial (IA) na área da saúde é cada vez mais relevante, e um campo em que pode ser especialmente útil é na gestão hospitalar. Em particular, a previsão de internações hospitalares em pacientes com insuficiência cardíaca (IC) congestiva é uma área de grande interesse, pois pode ajudar a reduzir a carga tanto para os pacientes quanto para o sistema de saúde.
Um estudo recente examinou 23 estudos que usaram métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para prever a hospitalização em pacientes com IC. Os resultados mostraram que os algoritmos de IA podem prever com sucesso a (re)admissão hospitalar de 30 dias, com valores de área sob a curva (AUC) variando de 0,61 a 0,79. Também foi demonstrado que os algoritmos podem prever internações em períodos de tempo mais longos, de 6 meses a 3 anos, com uma AUC variando de 0,65 a 0,78.
Esses resultados indicam que a IA pode desempenhar um papel fundamental na gestão hospitalar, prevendo com precisão a admissão hospitalar, permitindo que os médicos e a equipe do hospital planejem melhor os recursos e forneçam intervenções oportunas. Além disso, a implementação de algoritmos de IA para o gerenciamento de pacientes com IC pode ajudar a reduzir o ônus financeiro do sistema de saúde, reduzindo o número de internações hospitalares não planejadas.
Em conclusão, a aplicação da IA na previsão de internações em pacientes com IC tem o potencial de melhorar significativamente a gestão hospitalar e reduzir a carga tanto para os pacientes quanto para o sistema de saúde. É necessário continuar pesquisando e aprimorando os modelos atuais para garantir sua aplicabilidade clínica no futuro.