Um homem com histórico de arritmia cardíaca é admitido em um pronto-socorro na Virgínia, com sintomas de dor no peito e batimento cardíaco irregular. Com base em fatores como idade, frequência respiratória, pressão sanguínea, e contagem de plaquetas, os médicos são capazes de determinar a probabilidade de ele sobreviver sob cuidados intensivos. Eles fazem isso com a ajuda de uma pontuação de gravidade da doença da unidade de terapia intensiva (UTI), o mais comum deles é o sistema APACHE. APACHE - Avaliação de fisiologia aguda e saúde crônica - foi originalmente projetado no início dos anos 1980 como uma ferramenta de previsão, em seguida, apresentando o risco de mortalidade em cuidados intensivos em um formato simplificado.

Com os sinais vitais e os níveis séricos verificados, o homem tem um risco estimado de 7 por cento, sugerindo uma probabilidade relativamente baixa de morrer durante sua permanência na UTI. O hospital usará essa pontuação para avaliar posteriormente seu próprio desempenho, e comparar resultados de pacientes semelhantes com os de outros hospitais.

No entanto, o paciente era australiano e levado para uma unidade de tratamento intensivo em Perth, a pontuação APACHE centrada nos EUA pode ter se mostrado menos útil, com suas chances de sobrevivência uma questão mais complexa, disse Jesse Raffa, um cientista pesquisador do Instituto de Engenharia Médica e Ciência (IMES) e desenvolvedor-chefe de um novo sistema de pontuação conhecido como Escore Global de Severidade de Doenças de Código Aberto, ou GOSSIS.

"Seria difícil dizer se um modelo desenvolvido em pacientes americanos é relevante para tal paciente na Austrália, "Raffa diz." O que estamos tentando fazer é criar algo mais apropriado internacionalmente. "

Com GOSSIS, Raffa e um grupo de colaboradores estão procurando coletar e incorporar dados hospitalares de vários países, criando assim um escore de gravidade da doença verdadeiramente universal na UTI para ser usado em uma variedade de ambientes. Raff e o grupo - co-pesquisadores Alistair Johnson, Tom Pollard, David Pilcher, e Omar Badawi, aconselhado pelo cientista pesquisador principal Leo Anthony Celi e parte do Laboratório de Fisiologia Computacional, liderado pelo professor Roger Mark no IMES, que, junto com os hospitais participantes, são chamados coletivamente de Consórcio GOSSIS - visa também fornecer um sistema melhor calibrado do que os modelos mais antigos. O financiamento inicial para o GOSSIS foi fornecido pela Philips Healthcare e pelo National Institutes of Health.

"O uso principal do APACHE é para os hospitais monitorarem como estão indo, "Raffa diz." E a calibração é importante para o benchmarking, ou comparando as estatísticas de sobrevivência com as de outros hospitais, e depois avaliar o desempenho relativo. "

Embora os hospitais geralmente tenham uma ideia de suas próprias taxas de mortalidade de pacientes, Raffa diz, modelos de previsão bem calibrados muitas vezes faltam, tornando difícil a comparação com seus pares. "Quando você tem uma abordagem sistemática - um algoritmo validado - isso leva a um benchmarking mais preciso do seu centro."

Quase 45 hospitais dos EUA contribuem atualmente com dados para APACHE IV, uma iteração recente do APACHE. Em contraste, no início de 2019, Existem conjuntos de dados prontos para GOSSIS para unidades de cuidados intensivos na Argentina, Austrália, Nova Zelândia, Bangladesh, Índia, Nepal, Sri Lanka, Brasil, e 205 hospitais americanos. Combinado com os membros do consórcio internacional, o sistema GOSSIS fornecerá dados de um total de mais de 1, 000 instalações médicas.

Um benefício adicional proposto pelo GOSSIS:seu custo-benefício. Ao contrário das pontuações APACHE caras, muitas vezes difícil de obter para hospitais com menos recursos e que não podem ser considerados totalmente análogos aos relatórios de outros países, GOSSIS pode ser acessado, bem como adicionado a, gratuitamente - um benefício potencial para o sistema, com participação aumentada e mais ativa, o algoritmo em si tem a oportunidade única de ser atualizado regularmente, e melhorado.

"GOSSIS é uma iniciativa importante por vários motivos, "diz Celi." Acima de tudo é sua natureza de código aberto, que permite a avaliação e recalibração contínuas do algoritmo. Isso é difícil com sistemas de pontuação proprietários e normalmente seria acompanhado pelos fornecedores cobrando mais por esses serviços. O segundo motivo é a participação de um número muito maior de países tradicionalmente excluídos do desenvolvimento dessas pontuações. Ao fazer com que esses países contribuam com dados para treinar o algoritmo, é mais provável que o algoritmo funcione bem em sua população. "

Embora o GOSSIS esteja disponível para qualquer hospital em busca de acesso, os pesquisadores encorajam o maior número possível de unidades de terapia intensiva, no mundo todo, para fazer upload de seus dados.

"Ao contribuir com seus próprios dados de cuidados intensivos, hospitais garantem que estão bem representados no algoritmo. Muitas vezes, os hospitais estão coletando todos ou parte desses elementos de dados de qualquer maneira, particularmente se eles estiverem usando algum outro sistema de pontuação, "Raffa diz.

Ele acrescenta que a homogeneidade não será um pré-requisito para o upload de dados. "Reconhecemos que nem todos terão dados perfeitos, e escolhemos a abordagem que usamos com isso em mente. "

Badawi, chefe de ciência de dados de saúde e IA da Philips Patient Care Analytics, espera que o sistema tenha um grande impacto. "Daqui a 10 anos, imaginaríamos um grande consórcio de dados contribuídos de todas as regiões do globo, o que permitiria que uma variedade de modelos de risco de código aberto estivessem disponíveis em todos os países. "

Em seus estágios iniciais de adoção, A GOSSIS já está recebendo grande atenção da comunidade médica. Em 19 de fevereiro, Raffa e seus colegas receberam o prêmio Silver Medal por seu trabalho pela Society of Critical Care Medicine em San Diego. Refletindo sobre o prêmio, Raffa diz que foi homenageado, especialmente como cientista de dados, a ser reconhecido por uma organização de profissionais médicos.

“Ter a equipe reconhecida com este prêmio é uma honra, e acho que ilustra bem a ciência de dados, particularmente quando feito em colaboração com médicos, terá um papel importante no futuro da pesquisa clínica, "Raffa diz.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.