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Algoritmos desenvolvidos no Brasil estão sendo usados em hospitais de São Paulo para identificar possível piora em pacientes internados e dar uma ajuda extra para enfermeiros e médicos na proteção da vida.
Criados pela equipe do Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE), os algoritmos emitem um alerta para a Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) quando detecta risco de piora em pacientes internados em um dos hospitais que acompanha — a unidade Morumbi do Einstein, as Unidades de Primeiro Atendimento (UPAs) das unidades externas da rede, e o Hospital Municipal Vila Santa Catarina, administrado pela Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE).
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Operadores trabalham na Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) do Hospital Israelita Albert Einstein, em São Paulo (créditos: divulgação)
Quando os operadores da central recebem o aviso, o contato é feito com a equipe responsável pelo paciente para que os cuidados sejam intensificados a fim de conter o risco de vida.
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“Hospitais são, habitualmente, locais de muito risco devido à complexidade dos processos e à necessidade de muita interação entre áreas diferentes. São também estruturas muito ineficientes por falta de desenho de processos e falhas na adesão às práticas”, diz Claudia Laselva, diretora da Unidade Hospitalar Morumbi do HIAE e de Práticas Assistenciais da SBIBAE.
Segundo Laselva, os algoritmos chegam para melhorar o cuidado do paciente e aumentar a eficiência do hospital. “Além de identificar a deterioração dos sinais vitais dos pacientes, a tecnologia ajuda na administração de remédios, como antibióticos, no momento certo, favorecendo assim a adesão aos protocolos para evitar o surgimento de infecções”, afirma.
O monitoramento, que começou a ser implementado em 2019, acontece para todos os pacientes internados nas unidades de primeiro atendimento e em algumas áreas específicas. Mas o controle só é feito para os processos mais críticos e com maior potencial de complicações, de acordo com Laselva.
Como os dados são coletados?
Nada disso seria possível sem o prontuário eletrônico, que unifica as informações do paciente e as torna disponíveis digitalmente para médicos e enfermeiros que estão em diferentes lugares. O Einstein começou a digitalizar o prontuário ainda em 2017, entrando de vez no mundo do big data.
A digitalização dos dados do paciente acontece de duas formas, principalmente: em alguns casos é automatizada, enviada diretamente dos aparelhos conectados à pessoa, em outros é feita manualmente por um profissional que realiza a medição.
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Claudia Laselva, diretora da Unidade Hospitalar Morumbi do Hospital Israelita Albert Einstein, na Central de Monitoramento Assistencial do hospital, em São Paulo
É com base nesses dados que os algoritmos detectam o risco de piora. Por exemplo, se é conhecida a faixa de normalidade de batimentos cardíacos de um determinado paciente, quando o valor medido em tempo real sai desse padrão, o alerta pode ser emitido imediatamente para a central.
No centro cirúrgico, as câmeras entram em ação para reforçar a segurança no monitoramento. A central de monitoramento vê o monitor que exibe os dados vitais do paciente e, em outra tela, tem uma visão do que acontece ao vivo na sala de cirurgia.
Se o algoritmo emite o alerta, o operador precisa primeiro acompanhar pela tela se, no local do procedimento, médicos e enfermeiros notaram a alteração e estão tomando as providências. Se isso não acontecer, o operador avisa um responsável para dar início à intervenção.
De acordo com Ana Júlia Leme, coordenadora de Processos e Produtividade do HIAE, os painéis da central exibem os dados para os operadores 24 horas por dia, sem interrupções. O CMOA monitora cerca de 100 processos, e as intervenções são feitas em cerca de 40% deles.
Os resultados já são colhidos pela instituição. “Os dados mostram que a adesão aos protocolos de prevenção de infecção melhorou significativamente”, afirma Laselva. A tecnologia também ajudou a zerar a ocorrência de eventos graves relacionados ao uso de anestesia no centro cirúrgico, diz a diretora.
Agora, o Einstein trabalha para usar uma inteligência artificial capaz de prever a piora com ainda mais antecedência. Segundo Laselva, a ideia é usar a análise dos dados pregressos do paciente, avaliação ao longo do tempo e associação com outros fatores, como idade, doenças crônicas e motivo da internação, para definir uma pontuação de predição de piora clínica.
Assim, as medidas para evitar deterioração do quadro clínico podem ser implementadas antes que as alterações comecem a surgir.
“Hoje, o cálculo dessa pontuação [que gera o alerta] depende de uma alteração de parâmetro [dos sinais vitais]. A ideia do modelo preditivo é que a alteração não precise acontecer para saber que há chance de piora, mas que seja possível atuar antes que a alteração aconteça”, conclui Leme.
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