Um estudo multicêntrico feito pela Universidade de Oxford (Inglaterra) em parceria com a Universidade Estadual de Londrina (UEL) e a Pontifícia Universidade Católica (PUC) Londrina utilizou recursos de Inteligência Artificial (IA), como aprendizado de máquina, métodos estatísticos e big data, para personalizar o atendimento a pacientes com Transtorno Depressivo Maior (TDM), nome técnico para o tipo mais comum de depressão. O estudo chegou à conclusão que, levando em conta as preferências e características do paciente associadas a recursos tecnológicos preditivos, é possível escolher o tratamento farmacológico mais adequado para a depressão, além de melhorar os sintomas da doença e da ansiedade com o auxílio da IA.

Trata-se do projeto “Tratamento Individualizado com Antidepressivos para Depressão Unipolar Combinando Escolhas Individuais, Riscos e Big Data (Petrushka)”, coordenado internacionalmente pelo professor do Departamento de Psiquiatria e do Laboratório de Psiquiatria de Precisão de Oxford, Andrea Cipriani e que envolveu pesquisadores do Reino Unido, Canadá e Brasil. A participação da UEL é conduzida pelo coordenador da disciplina de Psiquiatria do Departamento de Clínica Médica, o professor Marcos Liboni.

Dificuldade na prescrição

O problema central abordado pelo projeto é o fato de que pacientes de TDM (Depressão Unipolar) tendem a abandonar a primeira prescrição farmacológica no tratamento, o que pode acarretar consequências indesejadas como anos de depressão persistente e tentativas frustrantes com outros medicamentos. A dificuldade da prescrição precisa para cada paciente tem muitas causas e, uma delas, é a etiologia complexa e a sintomatologia heterogênea da depressão.

É aí que entra a Petrushka (acrônimo do nome do projeto), uma ferramenta web que visa personalizar o tratamento da depressão permitindo a tomada de decisão compartilhada entre paciente e médico em tempo real. A partir de modelos de predição, que combinam métodos estatísticos, aprendizado de máquina e dados clínicos dos pacientes para identificar quais antidepressivos são mais eficazes, o aplicativo indica uma lista de três possíveis remédios, resultante das associações entre as preferências do paciente em evitar determinados efeitos adversos e características particulares (como idade, sexo, etnia, gravidade da depressão, maus-tratos na infância e comorbidades). A lista de remédios recomendados serve de base para a escolha final pelo médico com o paciente.

“A decisão pelo tratamento vem de uma maneira horizontal. Hoje, muitas vezes, o paciente já vem municiado de informações sobre a doença e os tratamentos disponíveis ao pesquisar na internet e até nas plataformas de IA. Médico e paciente podem decidir juntos quais as melhores opções. Costumo dizer que o médico deve funcionar como um alfaiate, porque procura trazer o que o paciente precisa segundo as medidas e necessidades dele”, ilustra Liboni.

Para aferir o potencial da ferramenta nesse ensaio clínico, um grupo de pacientes – grupo controle – foi submetido ao tratamento padrão (baseado na seleção isolada do médico), com os remédios comumente utilizados, sem a utilização dos recursos da Petrushka. Em outro grupo, com o mesmo número de indivíduos, foram consideradas as análises do aplicativo.

Resultados

Os resultados do estudo são animadores. Após oito semanas de uso do medicamento apontado pelo aplicativo, 17% dos participantes do grupo Petrushka interromperam o uso do antidepressivo, enquanto que 27% do grupo de tratamento padrão desistiram do medicamento inicialmente prescrito. O risco de interromper o uso do antidepressivo durante as primeiras oito semanas foi reduzido para aproximadamente 40% nos pacientes que fizeram uso da ferramenta tecnológica.

Outro bom indicador obtido foi na pontuação média da depressão, pois, após 24 semanas, o grupo Petrushka pontuou 7,1 e, no grupo de cuidados habituais, a marca foi de 9,2 – para esse parâmetro, quanto menor a unidade, melhor. Da mesma forma, na avaliação da pontuação média da ansiedade, a pontuação do grupo submetido à ferramenta on-line foi de 4,6, enquanto que a do grupo controle foi de 5,8 (também nesse item, quanto menor, melhor).

Um ponto importante avaliado no estudo foi especificamente sobre as reações adversas, pois, durante a abordagem ao paciente, ele apontava, a partir de uma lista gerada pela Petrushka, quais eram os eventos menos tolerados, tais como diarreia, sonolência, boca seca e constipação. “A ferramenta disponibilizava 15 tipos de efeitos colaterais, e o paciente escolhia cinco que mais queria evitar. Desses cinco, ele classificava qual era a reação adversa que menos queria ter em relação às outras. Assim a ferramenta trazia a sugestão dos três medicamentos compatíveis com as preferências. Tudo isso era feito em tempo real, nos atendimentos, inclusive com a Inglaterra, porque era lá que os dados eram compilados e trabalhados estatisticamente”, explica o professor.

Nessa métrica, após oito semanas de uso do medicamento inicial, 9% dos participantes que se submeteram ao aplicativo interromperam o uso do antidepressivo indicado devido a eventos adversos, em comparação com 16% no grupo de tratamento padrão.

Impacto no SUS

Questionado sobre se a ferramenta Petrushka seria uma boa opção a ser adotada pelo SUS para melhorar o atendimento e reduzir custos, Liboni foi confiante: “Sim. Porque você conseguiria oportunizar medicamentos, avanços tecnológicos que já existem. O impacto na vida das pessoas, de todas as formas, inclusive a econômica, é muito maior se você oportunizar o tratamento”, diz o professor. Sobre o dia a dia da atenção primária à saúde, Liboni defende o aplicativo para agilizar o atendimento.

“O médico da atenção primária, o médico de referência que vai atender o paciente num primeiro momento em postos de saúde, muitas vezes, se vê obrigado a solucionar aquela demanda, e esse estudo profundo pode entregar um instrumento que auxilie o clínico geral a adequar a melhor opção terapêutica para o paciente”, relata o professor e complementa, fazendo uma abordagem mais ampla e conceitual sobre a condução da saúde: “Nós não deveríamos pensar na filosofia do mínimo, em condições mínimas, salários-mínimos etc. Nós deveríamos pensar no máximo, porque, oportunizando o melhor, você salva vidas, melhora a vida das pessoas, evita trabalho perdido etc.”, prescreve.

Sobre a importância da personalização no trato com os pacientes, o professor ressalta sua dimensão humana: “Quantas depressões existem? Milhões. Sabe por quê? Porque cada indivíduo é um indivíduo. O paciente nunca deve ser visto como um amontoado neurobiológico de reações químicas e biológicas. O ser humano tem uma complexidade imensa e uma profundidade que só quando você oferece uma escuta personalizada do seu histórico, você pode descobrir coisas que não estão nos livros, não estão nos protocolos”, defende Liboni.

Segundo o professor, é a primeira vez no mundo que é realizado um estudo multicêntrico, envolvendo três continentes e que utiliza o conceito de agregar tecnologias emergentes de IA na medicina. O projeto incluiu 520 adultos com TDM, recrutados de 47 unidades (centros de atenção primária bem como ambulatórios acadêmicos) do Reino Unido, do Brasil e do Canadá, entre idades de 18 a 74 anos com sintomas depressivos moderados a graves.

Pela UEL, cerca de 40 pacientes colaboraram com o estudo. O banco de dados no qual a Petrushka se baseou para fazer as predições foi produzido através de aprendizado de máquina e se constituiu de mais de 45 mil relatórios de pessoas tratadas ao redor do mundo com antidepressivos, de revistas e estudos publicados, de meta-análise, de highlights de congressos entre outras fontes.

Liboni registra que, no âmbito da UEL, a realização do trabalho só foi possível porque ele contou com a colaboração de colegas de equipe, alunos e residentes e, sobretudo, com a disponibilidade dos pacientes que confiaram no estudo.