Fisioterapia Intensiva e Máquina de Aprendizagem Generativa

A busca pelos temas de ventilação mecânica e IA e os impactos tecnológicos na fisioterapia intensiva revela avanços significativos na prática clínica de fisioterapeutas intensivistas. Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) têm sido integrados à ventilação mecânica, principalmente para auxiliar no processo de desmame de pacientes e melhorar os resultados clínicos. 

Modelos de IA são capazes de prever o sucesso do desmame de ventiladores, utilizando grandes volumes de dados (big data) para gerar insights e tomar decisões mais precisas, o que pode reduzir complicações associadas ao uso prolongado de ventilação  .

Esses avanços tecnológicos trazem benefícios diretos para os fisioterapeutas intensivistas, que podem contar com sistemas de apoio à decisão baseados em IA para monitorar e ajustar a ventilação de forma mais eficiente. Além disso, o uso de big data tem permitido que as decisões durante a ventilação sejam mais personalizadas, melhorando a monitorização dos pacientes e contribuindo para a redução da mortalidade e da duração da ventilação .

Essa combinação de IA e big data oferece uma nova era para a prática clínica, transformando o papel do fisioterapeuta intensivista, e todos os outros profissionais de saúde, ao torná-lo cada vez mais um gestor de dados críticos em tempo real, o que exige uma adaptação contínua a essas novas ferramentas e a aquisição de novas habilidades tecnológicas.

Avanços recentes em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) impactaram significativamente a prática da ventilação mecânica, particularmente em unidades de terapia intensiva (UTIs), beneficiando fisioterapeutas e outros profissionais de saúde envolvidos no atendimento ao paciente.

 Os estudos de Kwong et al., 2018 e Liu et al., 2022 que utilizam a IA para Desmame da Ventilação Mecânica mostram o bom uso dessa tecnologia. Modelos de IA, como aqueles baseados no aprendizado de máquina, estão sendo usados para prever resultados bem-sucedidos de desmame. Esses modelos utilizam grandes quantidades de dados do paciente para identificar fatores-chave que influenciam o sucesso do desmame, como testes de respiração espontânea (SBT) e prontidão para extubação. Estes estudos mostraram que o desmame assistido por IA, pode reduzir o tempo de intubação e melhorar a tomada de decisões clínicas, resultando em melhores resultados para pacientes difíceis de desmamar 

Jia et al., 2021 utilizou o uso de IA no Apoio à Decisão Clínica. Os sistemas de apoio à decisão que utilizam IA estão sendo integrados aos ambientes de UTI para ajudar fisioterapeutas e médicos em tempo real. Esses sistemas analisam conjuntos de dados complexos, ajustando as configurações do ventilador e os níveis de oxigenação, personalizando assim as estratégias de ventilação e aprimorando o atendimento ao paciente 

A integração de ferramentas de IA no gerenciamento de ventilação permite que os fisioterapeutas se concentrem mais na interpretação de dados críticos, aprimorando seu papel em ambientes de UTI. Ao alavancar o big data, os sistemas de IA oferecem insights em tempo real que ajudam a adaptar os protocolos de tratamento às necessidades individuais dos pacientes, reduzindo a duração da ventilação e melhorando os resultados gerais do paciente (Lin et al., 2021).

Dessa forma, a IA e o big data estão revolucionando as práticas de ventilação mecânica em UTIs, capacitando os fisioterapeutas com ferramentas de tomada de decisão mais eficientes que melhoram os resultados do paciente e reduzem as complicações.

Essas tecnologias que estão causando maior impacto na fisioterapia intensiva envolvem principalmente sistemas automatizados e dispositivos que auxiliam na mobilização precoce, além de técnicas de suporte à ventilação mecânica e monitoramento fisiológico em tempo real.

Dispositivos como camas rotacionais automáticas e plataformas de mobilização precoce ajudam na movimentação dos pacientes imobilizados. Essas tecnologias permitem que fisioterapeutas iniciem a reabilitação muscular de forma segura, mesmo em pacientes que ainda estão ventilados mecanicamente, minimizando o risco de complicações relacionadas à imobilidade, como atrofia muscular e trombose venosa profunda.

A IA está sendo integrada aos ventiladores para ajudar no processo de desmame (retirada gradual do ventilador). Sistemas automatizados, como o INTELLiVENT-ASV, ajustam os parâmetros de ventilação em tempo real, de acordo com as necessidades respiratórias do paciente. Esses sistemas conseguem identificar a prontidão para extubação, facilitando decisões clínicas precisas e reduzindo o tempo de ventilação (Fot et al., 2017).

Dispositivos de Estimulação Neuromuscular Elétrica (NMES) são usados para estimular os músculos dos pacientes que não conseguem se mover por conta própria. O NMES ajuda a manter a massa muscular e a prevenir a fraqueza muscular adquirida na UTI, promovendo a recuperação funcional mais rápida quando o paciente começa a ser mobilizado ativamente.

A utilização de big data em conjunto com IA permite o monitoramento contínuo e a análise de grandes volumes de dados vitais, como sinais respiratórios e cardíacos. Esse tipo de tecnologia permite que os fisioterapeutas e médicos ajustem as intervenções de maneira personalizada e em tempo real, garantindo uma resposta mais rápida às mudanças no estado do paciente (Jia et al., 2021).

Essas tecnologias estão facilitando a mobilização segura e precoce de pacientes críticos e melhorando o manejo da ventilação mecânica, o que contribui diretamente para a redução de complicações e o aumento da eficácia no cuidado fisioterapêutico em ambientes intensivos.

Já as Ferramentas digitais estão sendo amplamente utilizadas no campo da fisioterapia intensiva, particularmente na previsão de desfechos clínicos e na tomada de decisões de tratamento em tempo real. 

Estas tecnologias ajudam a monitorar dados dos pacientes, prever resultados e melhorar a eficácia das intervenções. 

Algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais e árvores de decisão (Modelos de Machine Learning), são usados para prever desfechos como mortalidade e complicações. Esses modelos analisam grandes volumes de dados clínicos e fisiológicos para identificar padrões que ajudam na previsão de resultados em tempo real e melhoram a tomada de decisões no tratamento intensivo (Meiring et al., 2018).

As Redes Neurais Bayesianas oferecem previsões interpretáveis, facilitando a identificação de quais variáveis são mais importantes na previsão de desfechos, como mortalidade em UTIs. Essa abordagem melhora a compreensão clínica e o suporte à decisão baseado em dados(Popkes et al., 2019).

Ferramentas como sistemas de aprendizado de saúde conectados e inteligentes estão sendo usadas para integrar múltiplas fontes de dados de pacientes, permitindo que os resultados sejam ajustados em tempo real, com base em dados reportados diretamente pelos pacientes e na evolução clínica (Wysham et al., 2014).

Já alguns algoritmos com predição baseada em similitude de pacientes analisam grandes volumes de dados para identificar pacientes com características semelhantes e prever resultados com maior precisão. Esse tipo de análise personalizada permite ajustes no tratamento conforme a evolução do estado do paciente (Lee et al., 2015).

Essas ferramentas estão revolucionando a capacidade de fisioterapeutas e outros profissionais de saúde de prever desfechos e adaptar intervenções de forma mais precisa, o que melhora significativamente o cuidado ao paciente em ambientes intensivos.

Um outro avanço tecnológico é o uso da telefisioterapia que tem demonstrado grande potencial para melhorar o atendimento pós-alta hospitalar de pacientes. 

Através da telefisioterapia os pacientes continuam o processo de reabilitação em casa, sob a supervisão de fisioterapeutas, sem a necessidade de visitas frequentes a clínicas ou hospitais. Isso é particularmente útil para pacientes que passaram por cirurgias ortopédicas ou têm dificuldades de mobilidade (Fisher et al., 2023).

Com o uso de ferramentas de telemonitoramento, os fisioterapeutas podem avaliar remotamente o progresso dos pacientes e ajustar os planos de tratamento em tempo real, o que pode levar a melhores resultados e maior satisfação dos pacientes (Poelzl et al., 2021).

Melton et al., 2012 concluiu o impacto positivo na redução de readmissões hospitalares. Estes estudos indicam que o acompanhamento contínuo via telefone ou videoconferência após a alta reduz as taxas de readmissão, especialmente em pacientes com condições crônicas, ao garantir que eles sigam adequadamente as instruções de tratamento e reabilitação.

A telefisioterapia oferece flexibilidade, permitindo que os pacientes façam sessões em horários mais convenientes, o que aumenta a adesão ao tratamento e melhora a satisfação geral (Li et al., 2014).

Ela melhora o atendimento pós-alta ao proporcionar monitoramento contínuo, personalização do tratamento e redução de readmissões hospitalares, garantindo que os pacientes mantenham o progresso da reabilitação no conforto de suas casas.

Além de tudo isso, ocorre um temor sobre os avanços da tecnologia que está desempenhando um papel cada vez mais importante no cuidado hospitalar, especialmente com o uso de ferramentas de automação, telemonitoramento e inteligência artificial (IA). No entanto, a substituição totalmente do fisioterapeuta é improvável no futuro próximo, especialmente em ambientes hospitalares críticos justamente porque tecnologias de suporte necessitam do ser humano.

É sabido que os dispositivos como sistemas de IoT (Internet das Coisas) permitem o monitoramento remoto da mobilidade e funções dos pacientes, ajudando a melhorar o atendimento e a eficiência do cuidado fisioterapêutico. Contudo, essas ferramentas complementam o trabalho dos fisioterapeutas em vez de substituí-los, fornecendo dados para uma avaliação mais informada (Postolache et al., 2019).

Fisioterapeutas desempenham um papel vital na reabilitação, não apenas aplicando técnicas, mas ajustando tratamentos conforme a resposta do paciente, um fator difícil de ser replicado por máquinas. As tecnologias atuais, como ventiladores inteligentes, ajudam na tomada de decisões, mas não eliminam a necessidade de intervenção humana para ajustes personalizados (Swaminathan et al., 2019).

A interação humana permite ajustes e suporte emocional que a tecnologia, até o momento, não pode fornecer. Estudos mostram que a presença do fisioterapeuta é fundamental na comunicação, motivação e adaptação de programas de reabilitação, principalmente em pacientes críticos (Murray et al., 2015).

Embora a tecnologia ajude a melhorar e automatizar partes do cuidado, a substituição completa do fisioterapeuta é improvável devido à complexidade do cuidado humano, que requer ajustes e suporte contínuo que a IA ainda não consegue replicar totalmente.