DEPLOYR: Conectando Aprendizado de Máquina e Saúde

O aprendizado de máquina (ML) tem um potencial enorme na saúde, mas transformar essa pesquisa em uso prático pode ser complicado. Muitas vezes, os modelos que os pesquisadores criam não chegam até o cuidado real dos pacientes. Os hospitais estão começando a montar sistemas para ajudar a aplicar modelos de ML confiáveis de um jeito que se encaixe no trabalho diário deles.

Um desses sistemas se chama DEPLOYR. Ele foi criado para ajudar hospitais a pegar modelos de ML feitos por pesquisadores e usá-los nos processos de atendimento a pacientes de forma rápida e eficiente. O DEPLOYR permite a implementação e o monitoramento em tempo real desses modelos dentro dos sistemas comuns de prontuário eletrônico (EMR).

#O que é o DEPLOYR?

O DEPLOYR é uma estrutura técnica que ajuda instituições de saúde a implementar modelos de aprendizado de máquina. Ele funciona integrando esses modelos aos sistemas de EMR, permitindo que os profissionais de saúde acessem previsões úteis exatamente na hora que precisam. O sistema tem várias características importantes:

• Iniciação de Inferência: O DEPLOYR pode começar a fazer previsões com base nas ações realizadas no EMR. Por exemplo, quando um médico solicita um exame, o DEPLOYR pode analisar automaticamente os dados necessários e fornecer previsões sobre os resultados.

• Coleta de Dados em tempo real: O DEPLOYR coleta informações em tempo real para fazer previsões precisas. Essa função garante que o sistema use os dados mais atuais dos pacientes disponíveis.

• Integração de Feedback: Os resultados dos modelos podem ser comunicados imediatamente aos profissionais de saúde, permitindo que eles tomem decisões informadas sem sair do seu fluxo de trabalho normal.

• Monitoramento de Desempenho: O DEPLOYR rastreia como cada modelo funciona ao longo do tempo, facilitando a garantia de confiabilidade contínua no atendimento ao paciente.

#A Necessidade de Aprendizado de Máquina em Tempo Real na Saúde

Ter acesso a dados de pacientes em tempo real pode mudar a forma como a saúde funciona. Com modelos de ML, os hospitais podem analisar os dados dos pacientes rapidamente para informar melhor as decisões. Isso pode incluir:

• Prevendo Riscos: Analisando dados atuais, os modelos de ML podem ajudar os médicos a prever problemas de saúde potenciais antes que eles apareçam.

• Melhorando o Uso de Recursos: Os hospitais podem gerenciar recursos de forma mais eficiente, identificando os pacientes que podem se beneficiar de testes ou tratamentos específicos.

No entanto, muitas vezes há uma lacuna entre a pesquisa e a aplicação prática. Muitos modelos parecem ótimos no papel, mas não funcionam bem em ambientes de saúde reais. Essa lacuna pode deixar ferramentas valiosas sem uso.

#Superando Desafios na Implementação

Para encaixar com sucesso os modelos de ML nos fluxos de trabalho da saúde, vários desafios precisam ser enfrentados. Habilidades preditivas fortes são necessárias, mas não são a única exigência para uso prático. Aqui estão alguns fatores importantes:

1. Ações Claras a Partir das Previsões: Os modelos precisam fornecer insights acionáveis para os profissionais de saúde. Por exemplo, se um modelo prevê um risco de uma determinada condição, deve haver uma recomendação de curso de ação.

2. Equidade nas Previsões: É essencial que novos modelos não impactem negativamente grupos de pacientes que já são desprivilegiados. O objetivo é melhorar o cuidado para todos, e não apenas para alguns.

3. Viabilidade Técnica: Devem existir sistemas para apoiar as necessidades técnicas de implementação de modelos de ML dentro dos fluxos de trabalho hospitalares existentes. Isso geralmente envolve colaboração entre quem entende os modelos e as equipes de TI que conhecem os sistemas de dados do hospital.

Enquanto algumas instituições de saúde têm dado passos para desenvolver suas estruturas de implantação de modelos, muitas outras enfrentam obstáculos específicos relacionados aos seus sistemas.

#Como Funciona o DEPLOYR

O DEPLOYR foi desenvolvido através da colaboração entre cientistas de dados e especialistas em TI em uma grande instituição médica. Ele visa facilitar a implementação de modelos de aprendizado de máquina diretamente no sistema de EMR do hospital. Veja como funciona:

#Fontes de Dados

O DEPLOYR precisa de dados tanto para treinamento quanto para fazer previsões.

• Dados de Treinamento: Para o treinamento do modelo, o DEPLOYR usa dados de um armazém de dados clínicos. Isso inclui informações de milhões de pacientes ao longo de vários anos.

• Dados em Tempo Real: Para previsões, o DEPLOYR coleta dados diretamente do EMR. Isso permite que os modelos façam previsões em tempo real com base nas informações mais atuais.

#Iniciação de Previsões

O DEPLOYR pode iniciar previsões de duas maneiras principais:

1. Gatilhos Baseados em Eventos: Esses gatilhos são ativados por ações específicas no EMR. Por exemplo, quando um clínico aprova uma solicitação de exame, o modelo automaticamente faz previsões sobre os resultados esperados.

2. Gatilhos Baseados em Tempo: Esses gatilhos rodam em intervalos regulares. Por exemplo, um modelo pode avaliar todos os pacientes em uma UTI a cada quinze minutos, verificando sinais de deterioração.

#Integrando Previsões de Volta ao Fluxo de Trabalho

O DEPLOYR integra suas previsões de volta ao EMR de duas maneiras principais:

• Integração Passiva: Isso acontece sem interromper o fluxo de trabalho normal. Por exemplo, resultados previstos podem ser exibidos em colunas separadas nas listas ou cronogramas de pacientes.

• Integração Ativa: Esse tipo de integração envolve alertas que requerem a atenção do profissional de saúde. Alertas ativos podem informar clínicos quando ações imediatas podem ser necessárias com base nas previsões do modelo.

#Monitoramento e Avaliação do Desempenho do Modelo

Uma vez que os modelos estão em uso, é crucial monitorar sua eficácia. O DEPLOYR inclui ferramentas para rastreamento contínuo de desempenho:

• Extratores de Rotulagem: Esses componentes coletam os resultados reais do atendimento ao paciente após o modelo fazer suas previsões. Isso permite que o sistema compare resultados previstos com resultados reais.

• Métricas de Desempenho: O DEPLOYR rastreia medidas de desempenho padrão, como precisão e exatidão, para avaliar o quão bem cada modelo está funcionando ao longo do tempo.

• Análise de Distribuição: O sistema também monitora mudanças nos dados subjacentes ao longo do tempo para detectar quaisquer problemas potenciais que possam impactar o desempenho.

#Implantação Silenciosa

Antes que um modelo entre em uso diário, o DEPLOYR permite "testes silenciosos". Isso significa que o sistema pode avaliar como o modelo se comporta em tempo real sem interromper imediatamente o fluxo clínico. Testes silenciosos podem identificar problemas com o desempenho do modelo que podem não ser evidentes em fases de teste anteriores.

#Avaliação Prospective do Impacto

No fim das contas, a melhor forma de avaliar a eficácia de um modelo de ML é mensurar seu impacto direto no atendimento ao paciente. O DEPLOYR apoia desenhos de estudo que ajudam a medir esse impacto, seja através de randomização ou outros métodos. Isso proporciona uma visão mais clara de como o modelo muda os resultados para os pacientes.

#Aplicações do Mundo Real do DEPLOYR

O DEPLOYR tem sido usado para desenvolver e implantar diversos classificadores de ML que preveem resultados diagnósticos laboratoriais. Essas aplicações ilustram como a estrutura opera em ambientes do mundo real. Alguns exemplos incluem:

• Previsões de Hemograma Completo (CBC): Modelos foram treinados para prever níveis específicos de componentes sanguíneos, como hematócrito ou hemoglobina, quando um clínico solicita um CBC.

• Previsões de Painel Metabólico: Modelos similares preveem resultados de painéis metabólicos, ajudando a orientar clínicos em tempo real.

• Previsões de Nível de Magnésio: Um modelo voltado para prever níveis de magnésio pode ajudar a ajustar o tratamento para os pacientes.

Esses modelos foram testados e monitorados quanto ao desempenho usando dados históricos e dados de EMR em tempo real.

#Conclusão

O DEPLOYR demonstra como o aprendizado de máquina pode ser integrado de forma eficaz em ambientes de saúde. Ao permitir previsões e monitoramento em tempo real, ele fecha a lacuna que muitas vezes existe entre pesquisa e atendimento ao paciente. A estrutura permite que as instituições implantem e avaliem modelos de ML de forma flexível, abrindo caminho para melhorar o atendimento ao paciente através da tomada de decisões baseadas em dados.

À medida que hospitais e sistemas de saúde reconhecem cada vez mais o valor de usar dados para informar suas práticas, estruturas como o DEPLOYR serão essenciais para facilitar essa transição. Ao promover uma abordagem colaborativa entre pesquisadores e equipes de TI, o DEPLOYR garante que as ferramentas desenvolvidas em ambientes de pesquisa possam ser traduzidas com sucesso em melhorias significativas no cuidado ao paciente.