Este estudo visou implementar e verificar um modelo de rede probabilística causal (CPN) para prever a mortalidade em pacientes com CAP. O modelo SeF-ML desenvolvido originalmente para prever a mortalidade na sepse apresentou uma capacidade preditiva significativamente maior em comparação com outros modelos.
Como um entusiasta da computação quântica, tenho certeza de que a tecnologia desempenhará um papel crucial no futuro da medicina e da saúde. Este estudo recente publicado em Chest, em janeiro de 2023, destacou a importância da inteligência artificial e do aprendizado de máquina no aprimoramento da capacidade de previsão de doenças como a pneumonia adquirida na comunidade (CAP).
Os pesquisadores compararam a capacidade de previsão dos modelos de avaliação prognóstica existentes, como o Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), o Pneumonia Severity Index (PSI), o quick Sequential Organ Failure Assessment (qSOFA) e os critérios CURB-65 (confusão, ureia, taxa respiratória, pressão arterial e idade maior ou igual a 65 anos) com um modelo SeF-ML adaptado para CAP. É importante notar que os modelos SeF são proprietários. O estudo envolveu uma análise retrospectiva de derivação-validação em dois hospitais afiliados a universidades espanholas.
Os resultados mostram que o modelo SeF-ML desenvolvido originalmente para prever a mortalidade na sepse apresentou uma capacidade preditiva significativamente maior em comparação com outros modelos. Embora haja a necessidade de mais estudos de validação externa para aumentar a generalizabilidade dos resultados, os resultados propiciam um grande avanço na medicina de precisão. A computação quântica e a inteligência artificial têm o potencial de transformar a medicina, e é animador ver estudos como este que mostram o progresso na aplicação dessas tecnologias para melhorar a vida dos pacientes.
