Na sala de emergências, médicos acertam mais que IA ao preverem que pacientes críticos vão morrer
Agência PáginaUm 
A investigação consistiu em perguntar para médicos emergencistas se eles se surpreenderiam caso o paciente recém-atendido na sala de emergência viesse a falecer em um ano. Foto Crédito: Freepik.
A primeira impressão de um médico em um pronto-socorro pode ser mais precisa do que modelos de inteligência artificial na hora de prever se um paciente grave tem alto risco de morrer em um ano. É o que revela um estudo feito com 725 adultos atendidos no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (FM-USP). A pesquisa, intitulada “The Physician Surprise Question in the Emergency Department: prospective cohort study” e publicada no BMJ Supportive & Palliative Care, teve participação do professor Júlio César Garcia de Alencar, que também pertence à Faculdade de Odontologia da USP, campus de Bauru, com apoio da FAPESP. O trabalho comparou a avaliação de médicos emergencistas com um sistema de IA chamado qSOFA, que analisa dados como pressão arterial e frequência respiratória. Enquanto os profissionais acertaram em 79,2% dos casos, o modelo computacional teve desempenho inferior.
Os médicos responderam a uma pergunta simples: “Você se surpreenderia se este paciente morresse em um ano?”. A resposta, baseada apenas na observação rápida do paciente e em informações limitadas da triagem, mostrou-se um indicador confiável.
Cuidados paliativos na emergência
O estudo também sugere que a “pergunta surpresa” pode ajudar a identificar pacientes que precisariam de cuidados paliativos já no pronto-socorro. Em 20% dos casos, os médicos previram que a morte em um ano não seria uma surpresa – sinalizando a necessidade de um acompanhamento mais humanizado desde o primeiro atendimento.
Os pesquisadores destacam, porém, que mais estudos são necessários antes de aplicar mudanças na rotina das emergências. O próximo passo será testar intervenções baseadas em cuidados paliativos para esses pacientes.
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