Einstein investe em uso de dados e inteligência artificial para evitar agravamento de pacientes hospitalizados
O Einstein deu início a um modelo assistencial, com uso de dados e inteligência artificial, que busca promover a detecção precoce da piora clínica de pacientes internados em apartamento. O objetivo é reduzir em 50% o número de transferências tardias para o Departamento de Pacientes Graves (UTIs ou Semi Intensiva), nos próximos 24 meses.
Entende-se por transferências tardias aquelas que envolvem pacientes que precisam receber suporte avançado logo nas primeiras horas após a admissão no DPG. A iniciativa busca, portanto, organizar uma resposta estruturada, imediata e conjunta entre a Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) e o time de resposta rápida, com apoio da equipe multiprofissional local e equipe médica assistente, para que o time assistencial realize as intervenções necessárias, evitando a piora desses pacientes.
A Central de Monitoramento Assistencial foi implementada no Einstein em 2018, a partir da adoção do prontuário eletrônico na organização – que possibilitou capturar, tratar e analisar dados para fornecer informações em tempo real às equipes assistenciais, gerando intervenções de segurança.
O modelo desenvolvido foi inspirado na atuação de companhias áreas, trazendo para os hospitais uma central de monitoramento com consciência situacional compartilhada, com o objetivo de aumentar a eficiência operacional e trazer mais segurança e confiabilidade para os pacientes. Assim, a CMOA funciona como uma camada adicional de supervisão e controle, e alerta os profissionais para possíveis falhas, inconsistências e atrasos na assistência, prevenindo sua ocorrência.
Formado por uma equipe de profissionais administrativos, de enfermagem, e médico, o time acompanha informações a partir de algoritmos pré-definidos, que traduzem dados de pacientes em tempo real operados em big data, machine learning e inteligência artificial. Para se ter uma ideia, no ano passado, a central de monitoramento viabilizou resultados importantes, como zerar a ocorrência de dano catastrófico relacionado à anestesia no centro cirúrgico (CC) e reduzir em 30% os eventos adversos graves também dentro do ambiente do CC.
Segundo Claudia Laselva, diretora de serviços hospitalares do Einstein, falhas e/ou atrasos na detecção da piora clínica dos pacientes estão entre os mais importantes detratores da segurança do paciente. “Esses eventos impactam de maneira negativa diferentes indicadores de desfechos, desde o aumento do tempo de internação do paciente, passando pela ocorrência de readmissões no intervalo de 30 dias, até o aumento da ocorrência de óbitos”, ressalta. Hoje, a plataforma já conta com mais de 100 triggers (os chamados “gatilhos”) com alertas em tempo real, supervisionados por uma equipe especializada.
No escopo do novo projeto, para uma avaliação completa e dinâmica, o uso de algoritmos e inteligência artificial permite acompanhar com maior assertividade a evolução do paciente ao longo do tempo, monitorando novos dados clínicos, exames complementares e múltiplas interações no sistema.
A primeira etapa do projeto, intitulado Watcher, está focada no monitoramento de pacientes com câncer. “Dentro da nossa realidade, observamos que o paciente oncológico representava o grupo com maior incidência de transferências, por isso, a opção de incluí-lo na fase 1 desse monitoramento”, explica Claudia.
Em 2023, 16,6% dos pacientes adultos atendidos em código amarelo (código de caráter preventivo que indica o reconhecimento precoce de mudanças agudas nos parâmetros vitais que apontam a piora clínica do paciente) durante a internação em apartamento na unidade hospitalar do Einstein, no Morumbi, tinham diagnóstico oncológico. Desses, cerca de 40% necessitaram de transferência para o DPG, sendo 25% transferidos para a UTI.
Pacientes oncológicos podem apresentar inúmeras complicações secundárias à doença ou ao seu tratamento. Destacam-se entre as mais importantes questões infecciosas (pneumonia, infecção urinária, infecção associada a dispositivos invasivos, endocardite infecciosa, encefalites, meningites e infecções generalizadas), e vasculares (hemorragia, trombose venosa profunda, embolia pulmonar, insuficiência coronariana aguda, e acidente vascular cerebral). Em alguns cenários, se o reconhecimento da piora clínica for tardio – apenas quando o paciente apresente alguma instabilidade crítica – as consequências podem impactar negativamente o desfecho do paciente, inclusive o levando a óbito.
Com o início do piloto do projeto em abril deste ano, a conclusão para avaliação da meta e dos indicadores está prevista para outubro/26.
