O modelo de IA foi batizado VSAIL (sigla em inglês para modelo de Probabilidade para Tentativas de Suicídio e Ideação suicida Vanderbilt).

Ele foi testado por uma equipe liderada por Colin Walsh, professor de Informática Biomédica, Medicina e Psiquiatria da Universidade Vanderbilt. Um artigo científico que descreve os testes foi publicado na revista científica Jama Network Open.

O modelo VSAIL analisa informações de rotina de registros eletrônicos de saúde para calcular o risco de uma possível tentativa de suicídio de um paciente nos próximos 30 dias.

O estudo usou a IA a partir de duas abordagens: a primeira envolvia alertas pop-up automáticos, que interrompiam o fluxo de trabalho do médico. A outra era um sistema mais passivo, que simplesmente exibia informações de risco no prontuário eletrônico do paciente.

No novo estudo, quando os pacientes identificados como de alto risco pelo VSAIL compareciam às consultas nas clínicas de neurologia de Vanderbilt, os seus médicos recebiam de forma aleatória os alertas interruptivos ou não-interruptivos. A pesquisa concentrou-se em pacientes de clínicas de neurologia já que certas condições neurológicas estão associadas ao aumento do risco de suicídio.

Os dados indicam que os alertas automáticos foram muito mais eficazes. Eles incitaram os médicos a fazer avaliações de risco de suicídio 42% das vezes. Já o sistema passivo, em comparação com apenas 4% com o sistema passivo.

“A maioria das pessoas [77%] que morrem por suicídio consultou um prestador de cuidados de saúde no ano anterior à sua morte, muitas vezes por razões não relacionadas com a saúde mental”, disse Walsh, em comunicado.

“Mas a triagem universal não acontece em todos os ambientes. Desenvolvemos o VSAIL para ajudar a identificar pacientes de alto risco e estimular conversas focadas durante a triagem.”

O estudo considerou dados 7.732 visitas de pacientes durante seis meses. Nessas visitas, foram gerados, no total, 596 alertas de triagem. Durante o período de acompanhamento de 30 dias, nenhum paciente em nenhum dos grupos de alerta presentou episódios de ideação suicida ou tentativa de suicídio.

“Os sistemas de saúde precisam de equilibrar a eficácia dos alertas interruptivos contra as suas potenciais desvantagens”, disse Walsh. “Mas estes resultados sugerem que a detecção automatizada de riscos combinada com alertas bem concebidos poderia ajudar-nos a identificar mais pacientes que necessitam de serviços de prevenção do suicídio”.

Deu em Galileu