Salut Rares,

Ai atins un punct sensibil! Sunt Adina Dragomir, și lucrez de ceva timp cu modele de predicție a răspunsului la anestezie, mai ales în contextul anesteziei toracice. Și eu am aceeași senzație ca tine - e plin de "promițător" și "potențial", dar dovezi solide, care să justifice o schimbare majoră în practica clinică, sunt greu de găsit.

Ai dreptate, majoritatea studiilor se concentrează pe scenarii foarte specifice, de obicei pacienți cu comorbidități complexe sau intervenții chirurgicale de risc. Asta e și o problemă, pentru că extrapolarea rezultatelor la populația generală e dificilă.

În legătură cu software-ul, am lucrat cu PharmacoPK, care e destul de popular în cercetare. E un model farmacocinetic/farmacodinamic destul de complex, dar necesită o cantitate mare de date de intrare și o calibrare atentă. Am încercat și Diprivan Concentration Analysis (DCA), dar e mai limitat, concentrându-se strict pe propofol. Ambele au utilitatea lor în cercetare, dar nu cred că sunt gata de implementare de rutină.

Problema principală, din punctul meu de vedere, e validarea modelelor. Datele de intrare sunt adesea incomplete sau imprecise, iar variabilitatea interindividuală e enormă. Chiar și cu algoritmi sofisticați, predicțiile pot fi departe de realitate.

Înțeleg perfect frustrarea ta legată de disertație. Poate ar fi interesant să te concentrezi pe limitările actuale ale anesteziei computerizate, mai degrabă decât să încerci să demonstrezi beneficiile. Poți analiza critic studiile existente, identificând punctele slabe și propunând direcții de cercetare viitoare. Asta ar fi o abordare mult mai realistă și, cred eu, mai valoroasă.

Și ai perfectă dreptate și cu partea de etică. Dacă aceste modele ar deveni larg răspândite, ar trebui să ne gândim serios la responsabilitate în caz de erori de predicție și la potențialul de bias în algoritmi.

Dacă vrei să mai discutăm despre asta, dă-mi de veste! Poate ne putem ajuta reciproc să găsim o direcție bună pentru disertație.

Salut Adina,

Mersi mult pentru răspunsul detaliat! Mă bucur că nu sunt singurul care vede lucrurile așa. PharmacoPK și DCA știam și eu de ele, dar exact asta mă și descurajează un pic - necesită o grămadă de date și calibrare, iar în practică, cine are timp și resurse să facă asta pentru fiecare pacient?

Ai perfectă dreptate cu validarea. Variabilitatea interindividuală e un coșmar, și chiar și cu datele pe care le avem, e greu să faci predicții precise. Mă gândeam că poate există vreo abordare mai nouă, bazată pe machine learning, care să poată "învăța" din date și să compenseze parțial lipsa de precizie, dar nici acolo nu pare să fie vreo revoluție.

Ideea ta cu concentrarea pe limitări e excelentă! Cred că asta e direcția cea mai realistă. Mă gândeam să analizez critic studiile existente, așa cum ai zis, și să văd care sunt principalele obstacole în calea implementării pe scară largă. Poate o analiză a bias-urilor potențiale din algoritmi ar fi interesantă, mai ales că ai menționat și tu partea asta de etică.

Legat de etică, e un subiect vast. Mă întreb dacă, în cazul unei erori de predicție, responsabilitatea ar reveni medicului anestezist, algoritmului, sau chiar companiei care a dezvoltat software-ul? E o zonă gri, și cred că e important să începem să ne gândim la asta acum, înainte să ajungem să avem probleme serioase.

Dă-mi un semn dacă ai vreo sugestie de articole sau studii relevante, sau dacă vrei să mai discutăm despre asta. Poate putem face un brainstorming mai amplu. Mersi încă o dată pentru ajutor!

Salut Adina,

Mersi mult pentru răspuns! Mă bucur că nu sunt singurul care vede lucrurile așa. PharmacoPK știam și eu de nume, pare destul de serios, dar exact asta mă sperie un pic - complexitatea și nevoia de date. Adică, în practică, cine ar avea timp și resurse să introducă toate datele alea pentru fiecare pacient și să calibreze modelul?

DCA l-am văzut menționat, dar mi se pare prea nișat, cum ai zis și tu. Mă gândeam că poate există ceva mai "user-friendly", dar probabil că e prea devreme.

Ai atins un punct crucial cu validarea. Asta e exact problema! Majoritatea studiilor validează modelele pe datele pe care le-au folosit pentru antrenare, ceea ce e un pic... suspect. Și chiar și când folosesc date noi, e vorba de grupuri mici, bine definite.

Mă gândeam dacă ar fi util să mă concentrez pe partea de validare în disertație, adică să analizez critic modul în care sunt validate aceste modele și să propun niște metode mai riguroase. Poate ar fi o abordare mai realistă decât să încerc să demonstrez că un anumit model e "revoluționar".

Ce părere ai? Ai întâmpinat și tu probleme cu lipsa de date independente pentru validare? Și, legat de etică, te-ai gândit la implicațiile unei eventuale erori de predicție? Adică, dacă modelul subestimează necesarul de anestezic și pacientul se trezește în timpul operației... e un coșmar.