Este estudo tem por premissa sintetizar a viabilidade da Inteligência Artificial (IA) após a validação de interpretação de teste de inibidor de Fator VIII. O teste até o momento da verificação era avaliado por um analista para classificação de resultado. Após a implantação de programa de análise foram conferidas ferramentas para determinação automática do resultado.

Estudo realizado em laboratório de apoio de grande porte com rotina semanal para testes de Inibidor de Fator VIII. Utilizado material de plasma citratado congelado pelo método coagulométrico em plataforma com sistema automatizado de processamento com software de inteligência artificial integrado que permite a criação de regras e algoritmos para os critérios de análise que determinam um resultado como ausente ou presente.

Foram avaliados 348 resultados de pacientes no período de 01/11/2023 a 27/06/2024. Para análise de resultados foram criados 3 parâmetros de avaliação: Coeficiente de Variação (CV), Coeficiente de Determinação (r2) e Diluição (D). Sendo considerados os seguintes valores de referência para valores normais (Ausência de Inibidor): CV menor que 20%, r2 maior que 0.980 e D com concentrações em 100%, 50% e 25%. Como alerta foi adicionada regra para que valores de Fator VIII inferiores a 10% não fossem interpretados pela (IA) pois os resultados de f baixos podem impactar em um alto CV causando resultados falso positivos. Desta forma foram encontrados 328 (94,25%) pacientes com Inibidor de Fator VIII ausente e 20 (5,75%) presentes, do total 1 paciente apresentou alerta com valor de Fator Inferior a 10% e seguiu com interpretação de resultado por analista.

Observando os resultados obtidos pode-se encontrar 99,71% de equivalência clínica entre os resultados interpretados pela IA e analisador diante dos critérios definidos, apenas 1 resultado (0,29%) ficou barrado devido a alerta apresentado por valores baixos, mas foi identificado pelo sistema conforme critérios estabelecidos.

A IA tem sido uma forte aliada no mercado da saúde permitindo tomada de decisões semelhante àquelas utilizadas pelos seres humanos, contudo faz-se necessário a validação de regras cadastradas, critérios de liberação e acompanhamento por especialistas técnicos na manutenção e desenvolvimento do sistema. Quando temos todos esses fatores associados há sucesso na qualidade de liberação de resultados.