Um novo modelo de inteligência artificial (IA) ajuda a prever quais pacientes com câncer podem necessitar de serviços de saúde mental durante o tratamento, de acordo com estudo de Nunez et al publicado na Communications Medicine.
“Pacientes com câncer muitas vezes têm necessidades psicossociais não atendidas. A detecção precoce de quem necessita de encaminhamento para um conselheiro ou psiquiatra pode melhorar o seu atendimento”, observam os autores.
O trabalho utilizou o processamento de linguagem natural para prever quais pacientes irão consultar um conselheiro ou psiquiatra a partir da análise do prontuário de consulta oncológica inicial. “Acreditamos que este é o primeiro uso de inteligência artificial para prever resultados psiquiátricos a partir de documentos médicos não psiquiátricos”, afirmam os pesquisadores.
Este estudo prognóstico retrospectivo utilizou dados de 47.625 pacientes do BC Cancer. Foram analisados prontuários de consultas oncológicas iniciais usando modelos de linguagem tradicional e neural para prever se os pacientes consultariam um conselheiro ou psiquiatra nos 12 meses seguintes à consulta oncológica inicial.
Os melhores modelos alcançaram uma precisão equilibrada (área sob a curva característica de operação do receptor) de 73,1% (0,824) para prever a consulta com um psiquiatra e 71,0% (0,784) para a consulta com um conselheiro. Palavras e frases diferentes são importantes para prever cada resultado.
“Estes resultados sugerem que o processamento de linguagem natural pode ser usado para prever as necessidades psicossociais de pacientes com câncer a partir do prontuário inicial de consulta oncológica, permitindo a discussão precoce entre oncologista e seu paciente sobre essa necessidade. Pesquisas futuras poderiam estender este trabalho para prever as necessidades psicossociais de pacientes em outros cenários”, concluíram os autores.
Referência: Nunez, JJ., Leung, B., Ho, C. et al. Predicting which patients with cancer will see a psychiatrist or counsellor from their initial oncology consultation document using natural language processing. Commun Med 4, 69 (2024). https://doi.org/10.1038/s43856-024-00495-x
