Os investigadores dizem que a inteligência artificial (IA) pode ser capaz de identificar o risco de recaída do álcool após o tratamento.
A IA pode ajudar a detectar o risco de recaída do alcoolismo
Por Robert Preidt HealthDay Repórter
Repórter HealthDay
TERÇA-FEIRA, 19 de Abril de 2022 (HealthDay News) -- A inteligência artificial (IA) pode ser capaz de identificar alcoólicos em risco de recaída após o tratamento, dizem os investigadores.
Os doentes voltam frequentemente a beber muito durante e após o tratamento, e podem necessitar de múltiplas tentativas antes de conseguirem abstinência a longo prazo do uso não saudável de álcool.
A IA pode permitir aos prestadores de cuidados e aos pacientes prever recaídas de consumo e ajustar o tratamento antes que estas ocorram, descobriram os investigadores da Universidade de Yale.
Num novo estudo, os investigadores utilizaram dados clínicos e uma forma de IA chamada aprendizagem mecânica para desenvolver modelos de previsão de recaídas entre pacientes num programa de tratamento ambulatório.
Dados de mais de 1.300 adultos dos EUA num ensaio clínico de 16 semanas de tratamentos em 11 centros foram utilizados para desenvolver e testar os modelos de previsão.
Os pacientes foram atribuídos aleatoriamente a uma das nove combinações de medicação ou terapia comportamental, e os dados sobre a forma como se saíram foram utilizados para "treinar" os algoritmos de aprendizagem da máquina.
O objectivo era criar um conjunto de modelos que pudessem prever recaídas de consumo excessivo (quatro ou mais bebidas por dia para as mulheres e cinco ou mais para os homens) em três momentos diferentes: durante o primeiro mês de tratamento, durante o último mês de tratamento, e entre sessões de tratamento semanais ou bissemanais.
Liderados por Walter Roberts, professor assistente de psiquiatria na Escola de Medicina de Yale, os investigadores descobriram que os modelos resultantes tiveram um bom desempenho na previsão de recaídas, e são susceptíveis de serem mais precisos do que os clínicos na identificação de pacientes que estão em risco de voltar a beber muito e que poderiam beneficiar de intervenções adicionais durante o tratamento.
Os resultados do estudo foram publicados a 14 de Abril na revista Alcoholism: Investigação Clínica e Experimental.
Nos modelos, a informação mais importante para a previsão de recaída incluía factores como os níveis de enzimas hepáticas e a idade em que começou a dependência do álcool, e as pontuações dos pacientes em inquéritos de auto-relatos, tais como os relacionados com os comportamentos de consumo de álcool e sintomas psicológicos.
Todos estes factores podem ser obtidos de forma relativamente fácil e pouco dispendiosa durante o tratamento do alcoolismo, observaram os autores do estudo.
Disseram também que os modelos mostraram diferenças na importância de factores preditivos específicos entre homens e mulheres, consistentes com pesquisas anteriores mostrando diferenças de sexo nas ligações ao consumo nocivo de álcool.
Mais informações
Para mais informações sobre o tratamento de problemas relacionados com a bebida, ver o U.S. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism.
