Carga de trabalho de enfermagem: uso de inteligência artificial para o desenvolvimento de modelo classificador

Abstract

Objetivo: descrever o desenvolvimento de um modelo classificador preditivo da carga de trabalho de enfermagem, utilizando inteligência artificial. Método: estudo observacional retrospectivo, em fontes secundárias de registros eletrônicos de pacientes, com uso de aprendizado de máquina. A amostra por conveniência constituiu-se de 43.871 avaliações realizadas por enfermeiras assistenciais com o Sistema de Classificação de Pacientes de Perroca, as quais serviram como padrão ouro, e os dados clínicos do prontuário eletrônico de 11.774 pacientes, que constituíram as variáveis. Para a organização dos dados e a realização das análises, utilizou-se a plataforma de ciência de dados Dataiku ® . A análise dos dados ocorreu de forma exploratória, descritiva e preditiva. Estudo aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa da instituição campo do estudo. Resultados: o uso de inteligência artificial possibilitou o desenvolvimento do modelo classificador de avaliação da carga de trabalho de enfermagem, identificando as variáveis que mais contribuíram para a sua predição. O algoritmo classificou corretamente 72% das variáveis e a área sob a curva Receiver Operating Characteristic foi de 82%. Conclusão: houve o desenvolvimento de um modelo preditivo, demonstrando que é possível treinar algoritmos com dados do prontuário eletrônico do paciente para predizer a carga de trabalho de enfermagem e que as ferramentas da inteligência artificial podem ser efetivas para a automatização desta atividade.