Algoritmo de Sepse da Epic: ampla adoção não garante bom desempenho

O Epic Sepsis Model é um algoritmo proprietário integrado ao prontuário eletrônico Epic e utilizado em centenas de hospitais norte-americanos para identificação precoce de pacientes com sepse.

Pesquisadores da Universidade de Michigan realizaram uma avaliação independente envolvendo 38.455 internações e 27.697 pacientes adultos.

• O algoritmo identificou apenas cerca de um terço dos pacientes com sepse.
• Aproximadamente 88% dos alertas emitidos eram falsos positivos.
• O desempenho observado foi significativamente inferior ao previamente divulgado.
• O elevado número de falsos positivos pode contribuir para fadiga de alertas.

• Soluções de IA amplamente utilizadas podem apresentar desempenho diferente quando aplicadas em diferentes populações e contextos assistenciais.
• A incorporação institucional de uma solução de IA não elimina a necessidade de supervisão humana, monitoramento contínuo e avaliação crítica do seu desempenho.

• A implementação de uma solução de IA representa o início do processo de governança.
• Supervisão humana permanece essencial.
• O monitoramento contínuo é indispensável.
• Evidência científica independente agrega valor à tomada de decisão institucional.

Este caso reforça princípios relacionados à supervisão humana, conhecimento das limitações das soluções utilizadas, monitoramento contínuo e priorização da segurança do paciente.

Wong A, Otles E, Donnelly JP, et al. External Validation of a Widely Implemented Proprietary Sepsis Prediction Model in Hospitalized Patients. JAMA Internal Medicine. 2021.