Home Inovação Com ajuda da tecnologia, é possível prever piora dos pacientes e ter...

Com ajuda da tecnologia, é possível prever piora dos pacientes e ter melhores resultados

Sistemas digitais, IA e algoritmo estão sendo utilizados para criar escalas personalizadas para prever piora dos pacientes e aprimorar gestão de recursos

               

Conteúdo
oferecido por

836
Divulgação/Einstein

Um dos grandes desafios das instituições de saúde é reconhecer de forma precoce os quadros de piora dos pacientes. Interpretar, identificar e prever corretamente o agravamento de suas condições é fundamental para reduzir mortalidade e morbidades, melhorar desfechos e, em geral, otimizar o fluxo dos atendimentos emergenciais e a gestão hospitalar.

A escala MEWS (Modified Early Warning Scores, ou Escala de Alerta Precoce Modificada, na tradução) é um dos protocolos mais conhecidos e usados mundialmente para prever a piora clínica de pacientes adultos. Com base em fatores como nível de consciência, frequência cardíaca, pressão arterial e temperatura, é possível chegar a uma pontuação – que quanto maior, mais grave –, possibilitando intervenções ágeis.

Embora a escala seja efetiva, é possível aprimorá-la por meio de sua customização para a realidade dos serviços de saúde brasileiros, de acordo com as características da população. É isso que está sendo feito em nova iniciativa do Hospital Israelita Albert Einstein, segundo Leonardo Carvalho, médico coordenador de dados da medicina de precisão da instituição:

“Nós estamos aprimorando a segurança em nossa instituição através da estratificação de risco e deflagração precoce de intervenções em pacientes internados. Escalas necessitam de validação e recalibração locais para que se mostrem eficazes não só sob condições controladas onde foram desenvolvidas. Ações de cuidado em saúde devem ser baseados em dados do seu hospital, que por vezes são distintos e mais complexos do que de outros locais”, afirma.

Monitoramento constante para prever piora dos pacientes

“Nossa sala de monitoramento assistencial conta com operadores 24 horas por dia, monitorando os pacientes, com atualização a cada cinco segundos. Se qualquer alteração aparecer na tela, acionamos a equipe assistencial, informamos o número da escala e a equipe, que é preparada para atuar nessas situações, chega ao paciente em até cinco minutos para fazer uma avaliação e conduzir da forma necessária”, diz a coordenadora da Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) do Einstein, Ana Julia Leme.

Ela conta que o acompanhamento de processos, entre eles a MEWS, teve início em 2018 com o objetivo de fazer uma melhor gestão de recursos e otimizar os chamados para o time de resposta rápida, evitando situações emergenciais em casos cuja deterioração pode ser prevista.

Os pacientes monitorados estão fora das unidades intensivas e semi-intensivas: são aqueles que passaram por procedimentos cirúrgicos ou que estão internados por motivos clínicos, em que não há a presença de um médico fisicamente 24 horas, tendo seus dados coletados com frequência determinada pela equipe de enfermagem. Esses dados são reportados em prontuários eletrônicos e, então, acompanhados com atenção pela CMOA.

Os resultados na prática impressionam e atualmente a CMOA realiza, em média, 9 mil intervenções mensais, considerando os processos acompanhados em todas as unidades do Morumbi e do Hospital Municipal Vila Santa Catarina, administrado pelo Einstein.

Estudos posteriores à implantação da CMOA demonstraram, ao contrário do esperado, um aumento dos chamados para o time de resposta rápida. No fim das contas, esse aumento é positivo, de acordo com Ana Júlia.

“Na verdade, entendemos que a volumetria de chamados aumentou exatamente porque estamos conseguindo interceptar sinais de deterioração com mais eficiência. A literatura mostra, inclusive, que quando o paciente tem alterações significativas, que levam a situações como o código azul (parada cardiorrespiratória), a piora vem ocorrendo gradativamente, entre as 48 e 72 horas anteriores ao episódio. E são essas pequenas alterações que estamos captando”.

Tecnologia inserida na prática

A predição de riscos é uma atividade em constante evolução. A própria escala MEWS já é uma atualização da versão original, EWS, criada no final dos anos 90, na qual foram acrescentados outros aspectos clínicos a serem avaliados.

Dela, surgiram variações como a MEOWS, focada em obstetrícia, a PEWS, focada em pediatria, e a NEWS, uma versão avançada da MEWS, que leva em consideração também o padrão respiratório dos pacientes e que está em fase de implementação na instituição.

No início da implementação da CMOA, como lembra a diretora de Unidade Hospitalar Morumbi e de Práticas Assistenciais do Einstein, Claudia Laselva, as equipes ficaram receosas sobre como a tecnologia seria inserida no dia a dia da prática assistencial. O processo envolveu também uma mudança cultural interna, que tem sido muito bem-sucedida.

“A princípio, pode parecer estranho lidar com apoio de sistemas e de pessoas de outras áreas, mas as transformações foram bem absorvidas pelas equipes, com grau de abertura crescente. Hoje, contamos com um time que tem extremo orgulho da atividade que faz, contribuindo para a qualidade e segurança do cuidado aos pacientes”, revela Laselva.

O futuro do monitoramento e o impacto no sistema de saúde

Leonardo Carvalho conta que, com a ajuda dos dados coletados por meio desse sistema, já é possível ampliar o conhecimento de processos, gerar algoritmos preditivos e aprimorar a assistência médica no hospital. “Vamos conseguir analisar milhões de padrões e criar o nosso próprio score, aumentando a eficiência do sistema e democratizando o cuidado. Nosso modelo poderá ser replicado a nível Einstein, mas também a nível SUS”.

O objetivo, conta Laselva, é que esse sistema possa se tornar uma ferramenta de mercado, fomentando melhores práticas e podendo ser replicado em outras instituições como forma de contribuir para a melhoria da qualidade, segurança e eficiência operacional:

“Eu participei da implementação dos códigos amarelo (deterioração clínica em estágio inicial) e azul, em 2004 e 2005, quando sistematizamos o atendimento das situações de urgência e emergência fora dos ambientes de UTI e pronto-atendimento e vimos uma melhora importante nos desfechos dos pacientes. Foi muito impactante. Hoje eu acredito que essa nova perspectiva de usar predição e conseguirmos antecipar a piora clínica de um paciente, permitindo intervenções mais precoces, será um novo divisor de águas”.

Além das escalas MEWS, MEOWS, PEWS e NEWS, outros processos acompanhados pelo sistema de análise inteligente do Einstein são o atraso de medicamentos em tempo real, atendimento ao paciente com escala de dor elevada no pronto-atendimento, uso de dispositivos, padrões de sinais vitais em centros cirúrgicos, usos de antibióticos conforme protocolos e resultados de glicemia.

“Nosso sistema permite conhecer de verdade nossos pontos de melhoria. Dessa forma, quando algum ponto é identificado, conseguimos pensar em soluções para que a situação em questão possa não se repetir, sempre com foco na segurança e eficiência das operações”, conclui.

DEIXE UMA RESPOSTA

Por favor insira seu comentário!
Digite seu nome aqui