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IA e ferramentas de triagem podem indicar o declínio cognitivo precoce

por Redação
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Um novo programa piloto está aproveitando os recursos das ferramentas de triagem digital baseadas em inteligência artificial (IA) para a detecção precoce de comprometimento cognitivo no ambiente de cuidados primários, tais como o Alzheimer e as demências relacionadas à doença. Elas representam um desafio para os médicos à medida que o número de pessoas com essas doenças, cuidadores e sistemas de saúde aumentam.

Atualmente, o Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrame (NINDS, na sigla em inglês) estima que a demência afeta mais de 6 milhões de pessoas nos EUA e 55 milhões em todo o mundo. Atualmente, não existem tratamentos conhecidos para prevenir ou interromper a progressão da doença.

O diagnóstico precoce da doença de Alzheimer e outras demências permanece na vanguarda dos esforços para minimizar o impacto dessas doenças neurodegenerativas. Mas desafios como o aumento da expectativa de vida e os riscos do envelhecimento, juntamente com as complexidades no diagnóstico e tratamento resultantes de patologias cerebrais mistas, dificultam a detecção precoce.

Ferramentas para enfrentar esses desafios, como diagnósticos de sangue, modelos de análise preditiva e estruturas para diferenciar a doença de Alzheimer de outras demências, foram desenvolvidas e algumas são usadas no ambiente clínico. Mas isso não pode resolver alguns dos maiores obstáculos à detecção precoce: acesso aos cuidados para pacientes e treinamento para médicos de cuidados primários.

Um novo programa piloto da Escola de Medicina da Universidade de Indiana e da Indiana University Health, em colaboração com o Davos Alzheimer’s Collaborative (DAC), procura resolver esses problemas usando ferramentas de triagem digital.

Jared Brosch, médico neurologista da Indiana University Health e professor assistente de neurologia clínica na Escola de Medicina da Universidade de Indiana, e Phyllis Ferrell, chefe global de envolvimento externo para a doença de Alzheimer da farmacêutica Eli Lilly & Company e diretora da iniciativa DAC Healthcare System Preparedness, falou recentemente ao site HealthITAnalytics sobre o piloto como um modelo para mudar o cuidado cognitivo de reativo para proativo.

A importância da detecção precoce de deficiência cognitiva

Permitir a detecção precoce, gerar insights acionáveis para intervenções e identificar pacientes que podem se beneficiar de terapias emergentes são aspectos fundamentais para melhorar os resultados de tratamento. Mas estes dependem de uma triagem ampla e de uma compreensão precisa do que uma triagem deve procurar: sinais de comprometimento cognitivo leve que aparecem muito antes da doença.

“A demência é um estágio muito tardio [da doença] que geralmente começa com comprometimento cognitivo leve”, explicou Phyllis. “Normalmente, demência significa que você tem uma deficiência funcional significativa. Muitas vezes, com Alzheimer e as demências relacionadas, você obtém esse modelo mental de alguém que está muito, muito atrasado em sua doença.”

A demência é a sintomatologia latente presente nesta fase da doença, pelo que o projeto-piloto visa detectar precocemente a deficiência cognitiva para ajudar a retardar o aparecimento da doença em fase avançada. No entanto, ela observou que a abordagem clínica atual significa que a maioria das pessoas é identificada quando atinge os estágios posteriores do Alzheimer e das demências relacionadas.

“E, no entanto, sabemos que o comprometimento cognitivo e alguns dos sintomas podem ser detectados muito mais cedo”, afirmou Phyllis. “Sabemos agora que a patologia da doença de Alzheimer realmente começa no cérebro dez a 20 anos antes mesmo de os sintomas começarem. Mas costumávamos não ser capazes de ver isso porque você só podia ver em um cérebro vivo, e não havia muitas pessoas vivas que se ofereceram para biópsias cerebrais. Então, você teria que fazer uma biópsia cerebral ou fazer uma autópsia.”

Agora, as inovações em imagens médicas, exames de sangue e outros diagnósticos baseados em biomarcadores permitem que os médicos observem a patologia no cérebro que indica a presença da doença anos antes do surgimento dos sintomas.

Apesar desses avanços, no entanto, muitos desafios ainda impedem a detecção precoce do comprometimento cognitivo no ambiente clínico, apontou Brosch. Ele explicou que a função cognitiva e o comprometimento estão em um processo contínuo.

No entanto, o medo de um possível diagnóstico e a resistência ao rastreamento são os principais obstáculos que os médicos enfrentam ao promover o rastreamento e a detecção precoce. “As pessoas não querem necessariamente que as coisas sejam detectadas precocemente”, explicou Brosch. “Eles estão com medo [dos resultados]. Eles dizem: ‘Bem, isso é apenas um processo normal de envelhecimento?’ só não vou dizer nada sobre isso.’” Esses medos podem criar uma barreira que impede os pacientes de irem ao médico com queixas que possam ter relacionadas à sua função cognitiva, o que pode levar a um maior comprometimento cognitivo e o ADRD só sendo detectado quando é tarde demais para tratar com eficácia.

Outro desafio está dentro do próprio sistema de saúde e como ele é configurado, afirmou Brosch. “[Os médicos] estão sob muita pressão de tempo para atender as pessoas, para resolver um problema específico e depois seguir em frente e ver muito mais pessoas porque não há provedores suficientes e muitas pessoas precisam de ajuda”, ele disse, explicando ainda que os esforços atuais para combater este problema não são suficientes.

“O Medicare está tentando ajudar por meio do que é chamado de ‘Visita anual de bem-estar’ para seus beneficiários. Então, estamos falando de pessoas com mais de 65 anos, e isso não necessariamente ajuda as pessoas que estão desenvolvendo demências precoces”, acrescentou.

Phyllis corrobora essa avaliação, observando que o sistema de saúde não evoluiu no mesmo ritmo dos avanços do Alzheimer e das demências relacionadas à doença. “O sistema que temos hoje é projetado para os tratamentos que tivemos nos últimos 30 anos e, 30 anos atrás, a única coisa que podíamos fazer era esperar e ver se algo era realmente a doença de Alzheimer”, explicou ela. “Acho que o desafio que temos agora é que temos inovações [mais recentes] que nos permitem diagnosticar com mais precisão porque agora podemos ver a doença em um cérebro vivo.”

Existem também alguns tratamentos e modificações no estilo de vida que podem ter um impacto significativo nos resultados dos pacientes e na saúde geral do cérebro, se iniciados mais cedo ou mais tarde. “Existem coisas que podemos fazer pela saúde do cérebro hoje. Portanto, todo esse conceito de ‘não quero falar com ninguém sobre [minhas preocupações] porque não há nada que eu possa fazer’ não é mais o caso, mas o sistema ainda foi projetado para isso”, disse Phyllis.

Uma maneira de promover uma abordagem mais proativa a essas questões é tornar a triagem eficaz e acessível no ambiente de atenção primária.

Ferramentas de triagem digital na atenção primária

Por meio do projeto piloto, Universidade de Indiana e o Davos Alzheimer’s Collaborative visam reforçar a detecção precoce de comprometimento cognitivo na atenção primária por meio de educação clínica e ferramentas de triagem digital.

Brosch indicou que mostrar aos médicos de cuidados primários porque a detecção precoce é crítica, quais ferramentas eles podem usar para facilitá-la e quais tratamentos e modificações no estilo de vida podem ajudar os pacientes com declínio cognitivo é um componente importante do piloto. A partir daí, os médicos podem utilizar a triagem digital para avaliar os pacientes durante os cuidados de rotina.

“O que fizemos foi digitalizar e permitir que os médicos de cuidados primários usassem um tablet que entregam aos pacientes quando chegam ao consultório e eles dizem: ‘Ei, estamos fazendo este teste rápido de triagem cognitiva . Levará apenas alguns minutos. Basta seguir as instruções neste tablet’”, explicou Brosch.

O teste em si, Linus Health Core Cognitive Evaluation, é composto por um questionário baseado no estilo de vida e uma avaliação cognitiva digital, que pede aos pacientes que se lembrem de três palavras não relacionadas, concluam o teste do desenho do relógio e repitam as três palavras. A ferramenta então usa inteligência artificial (IA) para detectar sinais sutis de comprometimento cognitivo e gera uma pontuação.

“[Usando essa pontuação] eles conseguem um semáforo verde, amarelo ou vermelho. E o médico pode dar uma olhada rápida e decidir: ‘o que eu faço com isso?’”, afirmou Brosch. “’Essa pessoa é verde; eles são bons para ir. Vou falar com eles sobre seu estilo de vida’ ou ‘É amarelo; talvez eu deva encaminhá-los a alguém para fazer um mergulho mais profundo para descobrir se realmente há um problema aqui’, ou se estiver vermelho, ‘Talvez eu deva encaminhá-los diretamente a um de nossos especialistas para testes adicionais, diagnóstico  e tratamento.’”

Ele explicou que a ferramenta digital ajuda a analisar mais nuances que podem se correlacionar com o declínio cognitivo que a abordagem tradicional de papel e caneta não pode mostrar, como quanto tempo o paciente levou para desenhar o relógio, a forma do relógio desenhado em comparação com um círculo, quão bem seus números foram colocados e como suas mãos pareciam ao completar o teste.

De acordo com Phyllis, essa abordagem não apenas permite que o comprometimento cognitivo seja potencialmente detectado mais cedo, mas também pode ajudar a aliviar os desafios de recursos. À medida que a população envelhece e vive mais, a demanda por cuidados cognitivos cresce, mas o número de neurologistas e outros especialistas pode não crescer da mesma forma. “Temos uma população que envelhece rapidamente, então precisamos fazer as coisas de maneira diferente, pois temos mais pessoas completando 65 anos”, disse ela. “Você não pode continuar empurrando essas pessoas para nossos recursos mais caros.”

Atualmente, Brosch tem uma longa lista de espera de pacientes que precisam ser atendidos, como muitos outros especialistas da área.

“Portanto, a beleza dessas avaliações cognitivas digitais é que elas permitem o que chamamos de mudança de tarefas, o que significa que você pode retirar uma tarefa de um recurso mais caro e colocá-la em um recurso mais barato”, explicou Phyllis. “E isso não significa que essas pessoas não chegarão eventualmente a [Brosch]. Significa apenas que aqueles que realmente precisam chegar lá chegarão, e podemos tranquilizar aqueles que estão bem e provavelmente não precisam fazer avaliações adicionais e mais caras.”

Essa mudança de tarefas é um componente essencial para melhorar o fluxo de pacientes, mas há mais do que simplesmente fornecer novas ferramentas aos médicos. Mudanças de infraestrutura também são necessárias, afirmou Brosch. “Somos um sistema maior e isso nos permitiu fazer algumas coisas do ponto de vista da infraestrutura para tornar isso bem-sucedido”, disse ele. “E uma dessas coisas é que temos uma função de enfermagem que é completamente nova. Chamamos essa enfermeira de ‘Navegador de Saúde do Cérebro’.”

“Se [um paciente é] um amarelo ou um vermelho em seu semáforo, eles são, automaticamente em alguns casos, ou subjetivamente, com base na preferência do médico, enviados para esta enfermeira que é treinada para fazer alguns testes neuropsicológicos mais aprofundados. Então, novamente, estamos mudando de tarefa e fazendo com que essa pessoa faça um mergulho mais profundo que não envolva ter que esperar para consultar um neurologista, um geriatra ou um neuropsicólogo”, continuou Brosch.

Isso ajuda a agilizar o processo e direcionar os pacientes para que possam ser atendidos o mais rápido possível no ambiente clínico mais apropriado. No entanto, existem várias barreiras para alavancar essas avaliações cognitivas, sejam elas digitais ou não, observou Phyllis.

Uma que se aplica especificamente ao contexto do piloto é que a triagem de pacientes com essas novas ferramentas não é o que muitos médicos estão acostumados a fazer. Além disso, os pacientes geralmente não querem discutir o declínio cognitivo ou porque essas conversas são importantes. É aqui que entra a componente educativa do projeto.

Mas outros fatores menos óbvios também desempenham um papel. “Existem barreiras em torno de códigos de cobrança e coisas que deveriam ser realmente fáceis de corrigir, mas não são”, explicou Phyllis. “[Essas questões são] sobre como esses testes são reembolsados e como garantir que não gastemos mais tempo do médico do que o necessário para garantir que essas triagens sejam feitas.”

O projeto piloto da Universidade de Indiana está ajudando a gerar dados que podem ser apresentados ao Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA (HHS) e aos Centros de Serviços Medicare e Medicaid (CMS) para ajudar a desenvolver soluções acionáveis. Mas algumas das outras barreiras são mais específicas do sistema de saúde ou do clínico. Para combatê-los, Phyllis e Brosch descreveram como a abordagem do piloto pode ser adaptada.

Adaptando a implementação para suportar diversos fluxos de trabalho clínico

O projeto usa uma estrutura de implementação ágil, uma abordagem que se concentra em ser flexível e se adaptar continuamente a novas informações e contribuições dos participantes do piloto. Ao alavancar uma abordagem de implementação ágil, aqueles que executam o piloto podem obter insights em tempo real e garantir que o projeto evolua ao longo do tempo.

“Como projeto piloto, cada clínica que usa implementação ágil também está personalizando seu próprio fluxo de trabalho”, explicou Brosch. “Descobrimos, e acreditamos, que um fluxo de trabalho não serve para todos, e queremos que nossos médicos responsáveis por suas clínicas realmente opinem sobre como [a ferramenta] é implementada.”

Ao permitir que os médicos decidam se a ferramenta é usada no início ou no final de uma visita ao paciente ou se o teste é aplicado por um assistente médico ou pelo próprio médico, a abordagem de implementação ágil ajudou a reforçar a aceitação e adesão do médico sem interromper a clínica fluxos de trabalho, ele indicou.

“Uma coisa que sempre dizemos é que quando você vê um sistema de saúde, você vê um sistema de saúde”, afirmou Phyllis, observando que a IU está implementando o piloto em seis de suas configurações clínicas, e cada uma encontrou um fluxo de trabalho ligeiramente diferente mais efetivo. “Acho que isso é muito importante para nós quando pensamos em soluções”, continuou ela. “Como você dá às pessoas as partes da solução que são obrigatórias, que devem ser cumpridas? E então, onde você permite a adaptação local para que diferentes sistemas, diferentes configurações possam personalizar o que funciona para eles?”

Assim, os líderes do programa não são os únicos responsáveis pela adaptação à medida que o piloto avança. Em vez disso, os médicos em cada local de implementação tiveram um papel na formação do programa desde o lançamento do piloto. Em vez de entregar aos médicos um protocolo de implementação pré-determinado, as equipes de atendimento foram solicitadas a ajudar a codesenhar o projeto.

“[A implementação ágil do piloto] é uma via de mão dupla”, disse Brosch. “Não são apenas os médicos que precisam se adaptar. São os médicos que fornecem feedback e permitem a modificação do software, e descobrimos que Linus conseguiu melhorar a confiabilidade de seu software por meio dessa implementação na vida real.”

Usando o software, os médicos estão obtendo alguns insights inesperados sobre as necessidades e desejos de seus pacientes. Frequentemente, os médicos ficam surpresos quando os pacientes que eles conhecem há algum tempo pontuam no vermelho, o que Phyllis afirmou falar da sensibilidade das avaliações cognitivas digitais padronizadas quando combinadas com as observações dos médicos sobre seus pacientes.

“Temos alguns sites que estão em áreas muito ricas, um dos quais só vemos pessoas com 65 anos ou mais”, explicou Brosch. “Também temos alguns que estão em áreas de baixa renda e baixa escolaridade, e é interessante ver que, se você pegar um sinal amarelo no semáforo em uma área de baixa escolaridade e baixa renda, pode ser porque essa pessoa teve audição deficiente, ou não entenderam a palavra, ou não entenderam as instruções.”

O médico pode avaliar esse resultado com base no conhecimento do paciente, o que pode ajudar na tomada de decisões clínicas sobre como proceder com diferentes pacientes, acrescentou.

Outra descoberta destacada pelo projeto é que alguns pacientes não são tão resistentes a conversas e triagens sobre comprometimento cognitivo quanto os médicos esperavam, o que Phyllis apontou que pode indicar que os pacientes valorizam o conhecimento de informações sobre a saúde do cérebro se sentirem que há algo eles podem fazer para lidar com isso.

À medida que o piloto continua, Brosch e Phyllis esperam que essas percepções, juntamente com o feedback dos médicos, possam tornar as ferramentas digitais mais rápidas e eficientes e ajudar a lidar significativamente com a carga de Alzheimer e as demências relacionadas à doença.

“Estamos muito entusiasmados por fazer parte deste projeto, porque se você olhar para a comunidade de pesquisa quando se trata de Alzheimer e demência, trata-se de detectar precocemente, tratar precocemente, e essas são realmente as chaves absolutas em todos os isso”, disse Brosch. “Se pudermos ajudar a desenvolver ferramentas, e mesmo se um piloto for um fracasso, o que não acho que será, mas mesmo que seja, estamos aprendendo algo sobre detecção precoce e como modificar nosso sistema de saúde para ser ainda melhorar.”

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