O desafio que enfrentámos

A população portuguesa está a envelhecer, aumentando o risco de fragilidade, doenças crónicas e isolamento social. Estes fatores pressionam o sistema de saúde e afetam a qualidade de vida das pessoas mais velhas.

Em resposta, o SNS24 lançou em 2018 o projeto-piloto “Proximidade Sénior”, em colaboração com duas unidades regionais de saúde (ACES Porto Oriental e ACES Oeste Sul). O objetivo: oferecer apoio remoto a idosos frágeis em casa – prevenindo ocorrências de saúde, detetando precocemente necessidades e integrando cuidados nas áreas da saúde, apoio social e segurança.

Com resultados promissores, o passo seguinte foi avaliar a possibilidade de alargar este modelo a nível nacional. O projeto FrailCare.AI centrou-se em dois desafios principais:

  • Desenvolver um modelo de telecuidados personalizado e otimizado para apoio a idosos;
  • Criar métodos baseados em Inteligência Artificial para avaliar o impacto e a relação custo-benefício do programa.

Parceiros do projeto

  

Objetivos do projeto

  1. Apoiar o desenvolvimento de um modelo melhorado de telecuidados para idosos em situação de fragilidade, através de uma abordagem de co-criação com investigadores, profissionais de saúde e cidadãos seniores.
  2. Aplicar inteligência artificial para personalizar os percursos de intervenção e aumentar a eficiência do serviço.
  3. Desenhar um método para avaliar o impacto e a relação custo-benefício do programa SNS24 Proximidade Sénior.
  4. Contribuir para decisões sobre a futura expansão nacional do serviço.

A nossa contribuição

  • Apoiar a integração de inteligência artificial e dados de saúde para personalizar intervenções em telecuidados.
  • Participar no processo de co-criação com utilizadores idosos e profissionais para desenhar ferramentas digitais sustentáveis e inclusivas.
  • Contribuir para o desenvolvimento de metodologias de avaliação com vista à escalabilidade a longo prazo e ao impacto nacional.

Investigador responsável no VOH

Ana Rita Londral, PhD

Executive Director

Resultados e impacto

  • Desenvolvemos uma estrutura para aplicar IA em telecuidados personalizados direcionados a idosos em risco de fragilidade.
  • Desenhámos um método para medir a eficácia e a eficiência económica do programa.
  • Realizámos uma revisão de estudos sobre rastreio da fragilidade, identificando o potencial de técnicas de aprendizagem automática.
  • Identificámos os principais desafios e oportunidades na aplicação de IA aos telecuidados em saúde pública.

Publicações

  • Oliosi, E., Guede-Fernández, F., & Londral, A. (2022). Machine Learning Approaches for the Frailty Screening: A Narrative Review. International journal of environmental research and public health, 19(14), 8825. https://doi.org/10.3390/ijerph19148825