Uma ferramenta de IA desenvolvida pelo General Brigham prevê com precisão o risco de violência por parceiro íntimo anos antes do diagnóstico usando registros médicos. An AI tool developed by Mass General Brigham accurately predicts intimate partner violence risk years before diagnosis using medical records.

Pesquisadores da Mass General Brigham, financiados pelo NIH, desenvolveram uma ferramenta de IA usando aprendizado de máquina para prever o risco de violência por parceiro íntimo (IPV) analisando registros médicos eletrônicos. Researchers at Mass General Brigham, funded by the NIH, developed an AI tool using machine learning to predict intimate partner violence (IPV) risk by analyzing electronic medical records. O modelo de fusão, HAIM, alcançou 88% de precisão e identificou 80,5% dos casos de VPI até 3,7 anos antes da apresentação clínica, usando dados estruturados e não estruturados. The fusion model, HAIM, achieved 88% accuracy and identified 80.5% of IPV cases up to 3.7 years before clinical presentation, using both structured and unstructured data. Detetou fatores de risco como problemas de saúde mental, visitas frequentes às urgências e privação social, enquanto os cuidados preventivos estavam ligados a um risco menor. It detected risk factors like mental health issues, frequent ER visits, and social deprivation, while preventive care was linked to lower risk. A ferramenta não é para diagnóstico, mas visa apoiar a triagem precoce e proativa, especialmente porque muitas vítimas não divulgam abuso. The tool is not for diagnosis but aims to support early, proactive screening, especially since many victims don’t disclose abuse. As limitações incluem potenciais falsos negativos e a necessidade de dados mais diversos. Limitations include potential false negatives and the need for more diverse data. A abordagem mostra promessa para melhorar a intervenção precoce e os resultados de saúde. The approach shows promise for improving early intervention and health outcomes.