ANÁLISE PREDITIVA EM CIRURGIA GERAL: MODELOS AVANÇADOS E O FUTURO DA PREVENÇÃO DE COMPLICAÇÕES PÓS-OPERATÓRIAS - de Mello Leoni, Ana Carolina; Furukawa, Bruna; Cardoso de Oliveira, Júlio Cezar; Rodrigues Ferreira, Pedro Henrique; Machado Maran, Fernanda; Alves Colombo, Gustavo; Henrique Vilani, Matheus; Carlos Lopes Assunção, Robner; Luisa Facciulo, Bruna; Coradi Burille, Bernardo; Brosda Packer, Amanda; de Souza Domingos, Tatiane; et al. (Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, 2024)
A análise preditiva de complicações pós-operatórias em cirurgia geral emergiu como uma ferramenta de grande relevância para melhorar a segurança do paciente e otimizar o uso de recursos hospitalares. Por meio da integração de técnicas avançadas de aprendizado de máquina e modelos estatísticos, é possível prever, com maior precisão, quais pacientes estão em risco de desenvolver complicações graves, como infecções, tromboembolismo venoso e falência de órgãos. Este artigo oferece uma revisão crítica da literatura sobre os principais métodos de análise preditiva, incluindo regressão logística, florestas aleatórias, máquinas de vetor de suporte (SVM) e redes neurais, bem como das variáveis preditivas mais relevantes, como idade, comorbidades pré-existentes, estado nutricional e características intraoperatórias. Também discutimos as aplicações clínicas desses modelos, que incluem a personalização dos cuidados, a melhoria da alocação de recursos e a redução de custos hospitalares. Embora os modelos preditivos apresentem benefícios significativos, a implementação clínica enfrenta desafios importantes, como a qualidade dos dados, a generalização dos modelos para diferentes contextos e a interpretabilidade das previsões. Concluímos que, apesar desses desafios, a análise preditiva representa uma fronteira promissora na medicina perioperatória, com potencial para melhorar substancialmente os desfechos cirúrgicos, desde que acompanhada de esforços tecnológicos e éticos adequados.