Na área da saúde, assim como em todos os setores, um dos grandes desafios é a estruturação e análise de dados. Muito conteúdo tem sido produzido e a uma grande velocidade e nem sempre há clareza de como e para que utilizá-lo. Esta grande quantidade de informação vinda de estudos e pesquisas científicas se junta aos dados coletados dos pacientes e cria uma grande teia de material que, sem a devida curadoria, não colabora com a evolução dos cuidados em saúde.
“Os dados de assistência médica não fornecem muito valor clínico quando não estão estruturados, pois acabam existindo em silos e não fornecem o conhecimento que pode ser integrado ao fluxo de trabalho do clínico nem o fluxo de decisão para melhorar o atendimento. Em todo o Brasil, há uma grande necessidade de estruturação para fornecer análises e melhor gerenciamento de desempenho”, explica o Dr. Ian Chuang, Chief Medial Officer da Elsevier.
Dr. Chuang é um dos grandes especialistas de informática da área de saúde. Com mais de 20 anos de experiência em tecnologia aplicada à saúde, ele explica que o rápido aumento do conhecimento médico e a digitalização de dados de saúde está mudando a forma como a informação é usada e aplicada na tomada de decisão clínica. “A tecnologia sozinha não é suficiente para transformar e padronizar a complexidade dos cuidados de saúde hoje. A Elsevier reconhece que, quando se trata desse assunto, as inovações precisam estar emparelhadas com um fluxo constante de conhecimento”, explica.
Big data da saúde
De acordo com pesquisa da consultoria EMC, a previsão é que, até 2020, se alcance o volume de 44 trilhões de gigabytes ou 44 zettabytes gerados no mundo. A área de saúde também segue esta tendência de crescimento. Nesse caso, os dados vêm de fontes tradicionais, como a pesquisa clínica. Porém, cada vez mais surgem dos próprios pacientes. Essa realidade está criando informações que têm o potencial de identificar o tratamento mais apropriado para um grupo amplo de pacientes, com um grau de certeza maior do que os ensaios clínicos isolados.
Esses dados emergentes devem ser aproveitados e devem ser gerados por vários hospitais e sistemas de saúde. Um hospital sozinho não terá acesso a dados reais suficientes. Portanto, os dados devem ser compartilhados para que haja ampliação suficiente para gerar descobertas significativas.
“A única maneira de aproveitar todos os dados do paciente e inseri-los no diagnóstico de maneira rápida e simples para os clínicos entenderem é com a tecnologia. A Inteligência Artificial e a análise de dados podem ajudar a agilizar os dados, atualizando o conhecimento e as diretrizes médicas de maneira fácil e tranquila” explica Dr. Ian Chuang. “No entanto, para garantir que os médicos tenham sempre o melhor conhecimento disponível, eles também devem saber que o provedor está usando dados confiáveis e de alta qualidade”.
Sistemas integrados de informação
É onde entra a utilização de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (CDS, na legenda em inglês). Por meio de um sistema integrado, essas soluções permitem que o conhecimento flua por meio de plataformas de tecnologia. Os CDS são projetados para criar um alinhamento com a maneira como os médicos pensam e tomam decisões, o que ajuda a obter maior precisão e relevância, além de otimizar a eficiência do fluxo de trabalho clínico e a experiência do usuário.
“Hoje, os sistemas de CDS estão sendo vistos como uma ferramenta na batalha contra erros médicos evitáveis e no coração do CDS mais impactante está a medicina baseada em evidências (EBM)”, diz o Dr.Chuang. Os médicos com Sistemas de Apoio à Decisão Clínica disponíveis seguem as seguintes tendências:
- 60% mais propensos a prescrever os remédios corretos ou outras terapias
- 70% mais propensos a pedir os testes de diagnóstico assertivos
- 60% mais propensos a monitorar efeitos de drogas de acordo com evidências
- 40% mais propensos a tomar medidas preventivas apropriadas
As CDSs oferecerem uma verdadeira democratização dos cuidados de saúde, o que torna o conhecimento facilmente acessível aos médicos a qualquer hora, em qualquer lugar e quando eles mais precisam – no ponto de atendimento, para apoiá-los na tomada das decisões clínicas certas, para o melhor do paciente de forma consistente alinhada para evidências e melhores práticas”, afirma Dr. Chuang. Para alcançar esse estágio, é necessário um sistema de aprendizagem do conhecimento totalmente integrado que supere os fatores de tempo, distância e capacidade humana finita e que utilize a tecnologia como um facilitador chave para melhorar o acesso e a precisão.
Poder da IA
Muito tem sido desenvolvido com aplicação da Inteligência Artificial. A Elsevier, por exemplo, desenvolve soluções com contribuem com a melhoria dos processos de cuidados baseados no conhecimento, apoiados por sistemas automatizados de informações clínicas e apoio à decisão que dão suporte aos profissionais de saúde na tomada de decisões corretas em todos os pontos de atendimento, pontos de referência ou pontos de pesquisa.
O futuro da tomada de decisões clínicas será baseado no aproveitamento do poder da Machine Learning e da Inteligência Artificial para analisar dados reais do paciente e desenvolver evidências reais, que podem ser realimentadas no fluxo de trabalho clínico existente por meio do CDS.
Estas soluções são projetadas para permitir a entrega de um fluxo consistente de conhecimento em todo cuidado coordenado para uma medicina onde o paciente está no centro do cuidado e os resultados devem ser cada vez melhores. “Trabalhamos para garantir que as soluções apropriadas sejam personalizadas e usadas para atender às necessidades e objetivos específicos de sua organização”, diz o Dr. Chuang.
Esses e outros assuntos serão temas da palestra “Trazendo Conhecimento e Descoberta à Realidade… Agora” do Dr. Ian Chuang na 5ª edição do Healthcare Innovation Show (HIS), dia 18 às 17h30. O HIS acontece nos dias 18 e 19 de setembro no São Paulo Expo.
Durante o evento, a Elsevier também apresentará as recém-lançadas soluções de CDS em português Order Sets e Care Planning integradas com prontuários eletrônicos. Essas soluções são importantes recursos para facilitar a obtenção de certificações e acreditações.
Order Sets
Solução intuitiva e baseada na nuvem que permite que médicos, clínicos e profissionais da área de informática criem, revisem e gerenciem protocolos e prescrições padronizadas em um ambiente colaborativo. Facilmente integrado ao sistema de Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), Order Sets da Elsevier se adapta à sua organização, funciona em seu fluxo de trabalho existente e usa a terminologia e itens de prescrições padronizadas já estabelecidos na instituição.
Care Planning
Solução de planos de cuidado integrados para equipes multiprofissionais, baseada em sistemas de Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP). Combina a história clínica do paciente, mais de 500 diretrizes para a prática clínica baseadas em evidências e avaliações padronizadas em um único plano centrado no paciente.
