Uso da Inteligência Artificial para Gerenciar o Fluxo de Pacientes no Serviço de Emergência durante a Pandemia de COVID-19: Um Estudo Prospectivo e de Centro Único

CONTEXTO: Durante a pandemia de doença do coronavírus 2019 (COVID-19), o cálculo do número de leitos necessários no serviço de emergência (SE) para pacientes com vs. sem suspeita de COVID-19 representou um verdadeiro problema de saúde pública. Na França, o Hospital Universitário Amiens Picardy (APUH) desenvolveu um projeto de Inteligência Artificial (IA) chamado "Previsão do Caminho do Paciente no Serviço de Emergência" (3P-U) para prever os desfechos dos pacientes. MATERIAIS: Usando o modelo 3P-U, realizamos um estudo prospectivo e de centro único de pacientes que atenderam ao SE do APUH em 2020 e 2021. O objetivo era determinar o número mínimo e máximo de leitos necessários em tempo real, de acordo com o modelo 3P-U. Resultados: Um total de 105.457 pacientes foram incluídos. A área sob a curva característica de operação do receptor (AUROC) para o 3P-U foi de 0,82 para todos os pacientes e 0,90 para os casos inequívocos. Especificamente, 38.353 (36,4%) pacientes foram sinalizados como "provavelmente liberados", 18.815 (17,8%) foram sinalizados como "provavelmente admitidos", e 48.297 (45,8%) pacientes não puderam ser sinalizados. Com base no número mínimo de leitos predito (apenas para casos inequívocos) e no número máximo de leitos (todos os pacientes), a administração do hospital coordenou a conversão de enfermarias em unidades dedicadas à COVID-19. DISCUSSÃO E CONCLUSÕES: O AUROC do modelo 3P-U está no meio da faixa relatada na literatura para classificadores semelhantes. Ao considerar a faixa de números de leitos necessários, o desperdício de recursos (por exemplo, tempo e leitos) poderia ser reduzido. O estudo conclui que a aplicação de IA poderia ajudar a melhorar consideravelmente a gestão dos recursos hospitalares durante pandemias globais, como a COVID-19.