Dados do Trabalho
Título
Ultilização de Inteligência Artifical para o diagnóstico de anafilaxia
Resumo
INTRODUÇÃO: O diagnóstico de anafilaxia requer pronto reconhecimento e tratamento, devido à sua rápida progressão e gravidade. Por vezes, realizado por não especialistas, é subdiagnosticado e tratado erroneamente. A Inteligência Artificial (IA), especificamente modelos de linguagem de grande escala (Large Language Models - LLMs), pode fazer inferências com alta confiabilidade e ser um importante auxiliar no reconhecimento dos critérios diagnósticos em anafilaxia.
MÉTODOS: Baseados nos critérios clínicos para anafilaxia propostos pela WAO (World Allergy Organization), especialistas e cientistas de dados criaram regras para que as versões 3.5 e 4.0 do LLM GPT reconhecessem, em texto livre, os casos de anafilaxia, justificando a sua resposta e indicando a probabilidade de acerto. Foram avaliados 50 casos clínicos de anafilaxia, 50 casos com diagnósticos diferenciais e 50 casos aleatórios anonimizados.
RESULTADOS: Dos textos analisados pelo LLM GPT, ambas as versões tiveram 100% de acerto (probabilidade >0.5) nos 50 casos com diagnóstico confirmado de anafilaxia. A versão 3.5 apontou com 100% de acerto os casos com outros diagnósticos aleatórios. Dos 50 casos de diagnósticos diferenciais, a versão 3.5 apontou como diagnóstico de anafilaxia 18 casos e a versão 4.0 apenas 8. A sensibilidade do LLM GPT para o diagnóstico de anafilaxia foi de 100% para ambas as versões, com especificidade de 82% para a versão 3.5 e 92% para a versão 4.0. O Valor preditivo positivo foi de 0,735 e 0,86 para as versões 3.5 e 4.0 respectivamente, e o valor preditivo negativo foi de 100% em ambas as versões.
CONCLUSÃO: O uso da Inteligência artificial, sobretudo a versão 4.0 do GPT, parece ser um instrumento promissor e com alta acurácia para auxiliar médicos no reconhecimento de casos de anafilaxia.
Área
Anafilaxia, Alergia a himenópteros e Alergia ao látex
Autores
Chayanne Andrade Araujo, Matheus Matos Machado, Fabiana Andrade Nunes, Joice Basílio Machado Marques, Fabio Cerqueira Lario, Dilvan Abreu Moreira, Luis Felipe Chiaverini Ensina