John Wiederspan, enfermeiro anestesista na UW Medicine em Seattle, conhece bem como os erros podem ocorrer no ambiente de sala de cirurgia de alta pressão, especialmente durante emergências, quando a adrenalina e a urgência levam a uma administração apressada de medicamentos de emergência. Apesar dos esforços contínuos para a segurança do paciente, erros de medicação continuam comuns, afetando pelo menos 1 em cada 20 pacientes, com cerca de 1, 3 milhão de lesões e uma morte por dia apenas nos EUA, de acordo com a Organização Mundial da Saúde. Os erros de medicação frequentemente envolvem a administração do medicamento errado ou doses incorretas. Hospitais implementaram barreiras como etiquetas codificadas por cores e scanners de código de barras para minimizar os erros, mas eles persistem. A Dra. Kelly Michaelsen, anestesiologista e engenheira na UW Medicine e na Universidade de Washington, observou que 90% dos anestesistas admitem ter cometido erros de medicação em algum momento de suas carreiras. Ela imaginou que a IA poderia ajudar atuando como um segundo par de olhos para detectar erros em tempo real, considerando que cerca de 99% dos medicamentos utilizados pertencem a um conjunto limitado de 10 a 20 medicamentos. Seu foco era nos erros de troca de frascos, responsáveis por cerca de 20% dos erros de medicação, que ocorrem quando a etiqueta do frasco ou da seringa incorreta leva os pacientes a receberem drogas erradas. Um exemplo trágico foi a morte de uma mulher de 75 anos no Vanderbilt University Medical Center, que recebeu um medicamento paralisante em vez de um sedativo. Para prevenir tais erros, Michaelsen desenvolveu óculos inteligentes alimentados por IA, integrados com uma câmera, incorporados aos óculos de proteção usados durante as operações. Este sistema escaneia, lê e compara etiquetas em frascos e seringas, alertando os profissionais se houver incompatibilidades. Construir e treinar a IA levou mais de três anos, incluindo obtenção de aprovações para usar vídeos gravados da preparação de medicamentos e cenários simulados de erro para treinamento, devido às restrições éticas que impedem falhas deliberadas em pacientes reais. A IA demonstrou 99, 6% de precisão na detecção de troca de frascos.

Os próximos passos envolvem determinar a melhor forma de emitir alertas, com preferências por avisos sonoros, aguardando aprovação da FDA. O estudo foi financiado de forma independente. Wiederspan, que testou o dispositivo, é otimista quanto ao seu potencial de melhorar a segurança do paciente, embora observe que o headset no estilo GoPro atualmente seja volumoso, sugerindo que um formato menor aumentaria sua adoção. Defensores da segurança do paciente, como o Dr. Dan Cole, da UCLA Health, e Melissa Sheldrick, que perdeu seu filho devido a um erro de medicação, apoiam a promessa da IA, mas alertam que a tecnologia por si só não pode evitar todos os erros. Sheldrick enfatiza que erros muitas vezes resultam de múltiplos fatores, como comunicação deficiente e sistemas hospitalares fragmentados, e que a tecnologia deve ser vista como uma camada de suporte, não como uma solução infalível. Especialistas destacam que intervenções tradicionais que dependem do aumento da vigilância ou de listas de verificação muitas vezes aumentam a carga cognitiva dos profissionais sobrecarregados, com eficácia limitada. O Dr. Nicholas Cordella, da Boston University, aponta que câmeras habilitadas por IA fornecem monitoramento passivo, sem aumentar a carga de trabalho dos profissionais, potencialmente melhorando a segurança em ambientes agitados como salas de cirurgia e emergência. Olhando para o futuro, Michaelsen pretende ampliar a capacidade da IA para medir volumes de medicamentos em seringas, ajudando a evitar erros de dosagem, especialmente importante na pediatria, onde os tamanhos dos pacientes variam bastante e a diluição de medicamentos é comum. Wiederspan também imagina que a tecnologia possa ser adaptada para uso em salas de emergência e andares de hospitais, auxiliando na dispensação de medicamentos orais, que envolvem a gestão de diversos medicamentos por paciente. No entanto, a implementação mais ampla da IA nos hospitais levanta questões importantes sobre privacidade e segurança de dados, especialmente com dispositivos que possam captar rostos de pacientes ou informações sensíveis. Michaelsen garante que seu sistema apenas escaneia etiquetas de seringas e não armazena dados pessoais. Cordella frisa a necessidade de padrões claros, transparência e monitoramento para lidar com riscos à privacidade, além de alertar contra uma dependência excessiva da IA por parte dos profissionais, o que poderia diminuir a vigilância e negligenciar os procedimentos tradicionais de segurança. De modo geral, a tecnologia vestível alimentada por IA demonstra potencial promissor para reduzir erros de medicação em ambientes clínicos complexos, complementando as medidas de segurança existentes e ajudando os profissionais de saúde a melhorar os resultados dos pacientes, ao mesmo tempo em que reforça a importância de considerações éticas, práticas e de privacidade.