Chama-se GALENO a nova ferramenta que apoia a decisão de médicos na administração rigorosa e personalizada de fármacos durante anestesias e foi desenvolvido por um consórcio que inclui o Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC. A plataforma, que resultou do projeto homónimo (GALENO - Modelação e controlo para administração personalizada de fármacos) concluído no final do ano passado, está em fase de testes em dois hospitais públicos do Grande Porto. A equipa que ao longo dos últimos 15 anos tem dedicado especial atenção a esta área de investigação, continua a desenvolver novos resultados teóricos e práticos para aplicação em ambiente clínico.

Na administração de fármacos em anestesia geral (seja para uma cirurgia ou para outro tipo de procedimentos clínicos) o clínico analisa vários sinais fisiológicos do paciente, bem como as suas características próprias, mas é a sua experiência e a posologia indicada, baseada no modelo médio populacional publicado na literatura que indica qual a quantidade de fármaco a ser administrada em cada situação. Por isso mesmo, é consensual entre os anestesistas a necessidade de um sistema de apoio personalizado à decisão.

Foi para desenvolver um tal sistema, baseado em estratégias de modelação e algoritmos de controlo para a administração individualizada de fármacos, que teve início, em 2010, o projeto GALENO. Este trabalho de investigação contou com o contributo do LIAAD no que diz respeito aos sistemas de alarme. A equipa de investigadores, composta por João Gama e Raquel Sebastião, desenvolveu “o algoritmo OLARD - OnLine tuned Algorithm for Recovery Detection - para a deteção em tempo real do ponto de recuperação do bloqueio neuromuscular após um bolus inicial de fármaco. Na vertente relacionada com alterações da profundidade de anestesia, utilizaram-se mecanismos de esquecimento num algoritmo de deteção de mudanças para identificar alterações no índice bispectral”, explica Raquel Sebastião.

Além do INESC TEC, o projeto GALENO proposto pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP), envolveu ainda o Centro de Investigação e Desenvolvimento Matemática e Aplicações (CIDMA-UA), o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento em Lisboa (INESC ID), bem como o Hospital de Santo António (Centro Hospitalar do Porto) e o Hospital Pedro Hispano (Unidade Local de Saúde de Matosinhos).

Para a plataforma GALENO foram desenvolvidos novos modelos para administração de fármacos utilizados em anestesia geral, nomeadamente para o controlo do bloqueio neuromuscular e para a profundidade de anestesia. “A plataforma GALENO dedicada à administração personalizada de fármacos, em estudos de simulação e em ambiente clínico, integra estes modelos, mas também algoritmos de controlo previamente desenvolvidos e sistemas de alarme”, acrescenta a investigadora do LIAAD.

Hospitais de Santo António e Pedro Hispano já utilizam a ferramenta

O protótipo está, neste momento, a ser utilizado com regularidade nos blocos operatórios do Hospital de Santo António e do Hospital Pedro Hispano em procedimentos de anestesia geral, e as suas diversas componentes e potencialidades estão em fase de validação por parte dos clínicos. A ferramenta não está ainda finalizada, sendo que poderá ser “melhorada, acrescentando novos modelos e algoritmos de controlo”, afirma Raquel Sebastião.

A expectativa é que a plataforma capte o interesse do corpo clínico, para assim “dirigir a sua implementação em módulos para diversas aplicações”, revela a investigadora. Além disso, o GALENO está preparado para ser utilizado por outros grupo de investigação que pretendam testar em simulação os seus próprios modelos e controladores. “Considerando a metodologia seguida, a plataforma GALENO pode ser facilmente adaptada para casos de sedação ou cuidados intensivos”, afirma Raquel Sebastião.

Apesar de o projeto, financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) estar concluído, alguns dos elementos que fizeram parte da equipa estão a dar continuidade ao trabalho de investigação no âmbito da modelação, variabilidade intra e inter individual dos pacientes, bem como de algoritmos de controlo robustos para seguimento de referência dedicados ao ambiente clínico de aplicação.