Aproveitando cada segundo: como histórias de pacientes em tempo real podem ajudar nos cuidados críticos proativos

Ainda me lembro até hoje de como era ser um jovem médico trabalhando num hospital de uma pequena cidade canadense. Lá estava eu, recém-saído da faculdade de medicina, encarregado de tudo, desde monitorar pacientes gravemente enfermos na unidade de terapia intensiva (UTI) até fazer partos durante a noite e depois voltar para a enfermaria geral para cuidar de pacientes pós-operatórios. Queria vivenciar e aprender tudo. Mas nada poderia ter me preparado para o estresse constante e o número avassalador de decisões que tínhamos que tomar todos os dias, com base em milhares de pontos de dados coletados de monitores, ventiladores, bombas intravenosas e outros dispositivos – sem mencionar os resultados de laboratório, dados de imagem e várias anotações sobre o histórico do paciente.

A cada manhã, nos reuníamos em um grupo de especialistas e enfermeiros para uma reunião de resumo, revisando todos os dados dos pacientes da noite anterior para construir histórias dos pacientes que guiariam nossas próximas ações. Como normalmente tínhamos apenas uma hora para discutir dezenas de pacientes, não havia espaço para longas exposições. Precisávamos de interpretações concisas das informações mais críticas. Muitas vezes, isso significava ter que condensar uma vasta gama de pontos de dados durante a noite em três frases curtas – contando com cada especialista para dar a sua interpretação. O especialista certo nem sempre estava disponível, o que significava que tínhamos que rever as mesmas informações mais tarde naquele dia. Enquanto atendíamos um paciente, a saúde de outro paciente às vezes piorava inesperadamente, exigindo uma resposta rápida. Todos fizemos isso funcionar juntos como uma equipe – mas no final de um turno, não pude deixar de me perguntar se teríamos tomado decisões diferentes se tivéssemos mais tempo e recursos. Eu estava constantemente me questionando.

Os tempos mudaram. Muitas das informações que capturávamos em papel agora estão armazenadas digitalmente, no prontuário eletrônico (EMR). Mas, em muitos aspectos, trabalhar em cuidados intensivos tornou-se ainda mais desafiador. A escassez de pessoal intensificou-se [1], especialmente nas zonas rurais [2], enquanto o número de pacientes gravemente doentes continua a aumentar à medida que as populações continuam a envelhecer [3]. A sobrecarga de informações também está aumentando, com um paciente adulto em cuidados intensivos gerando agora até 2 GB de dados de alta fidelidade por dia [4]. Isso cria uma tempestade de desafios, com os prestadores de cuidados intensivos tendo que atender mais pacientes e mais dados com menos recursos e menos tempo. Além disso, os médicos dizem-me que os familiares dos pacientes – especialmente os mais jovens que cresceram numa era de acesso instantâneo à informação – esperam mais atualizações em tempo real sobre os seus entes queridos, aumentando ainda mais a pressão sobre as equipas de cuidados.

Como, então, mantemos os cuidados intensivos sustentáveis e acessíveis para todos face à crescente procura? Adicionar mais médicos ou enfermeiros já não é uma opção realista na maioria dos lugares. O que são necessárias são tecnologias novas e escaláveis que possam agilizar os fluxos de trabalho e capacitar o pessoal da linha da frente para oferecer o mesmo nível de cuidados de alta qualidade em todos os locais, com mais confiança e eficiência.

Acredito que existem três elementos para isso que se constroem mutuamente - todos os quais giram em torno de como podemos  usar insights de dados em tempo real para criar histórias de pacientes digitais e ao vivo que apoiam as equipes de atendimento na tomada de decisões proativas e informadas.  Vou explicar:

Nos serviços de cuidados intensivos onde os pacientes são sedados e intubados, costuma-se dizer que os dados falam pelo paciente, porque o paciente não pode falar por si. Mas quando esses dados estão espalhados por muitos dispositivos, monitores e sistemas diferentes no andar de uma UTI, pode ser difícil saber o que os dados estão dizendo. Foi um dos maiores desafios que meus colegas e eu enfrentamos nos meus primeiros dias como médico, e a fragmentação de dados continua a ser uma das maiores dores de cabeça para os prestadores de cuidados intensivos atualmente.

Para tomar uma decisão informada sobre um paciente, você precisa de uma visão completa do histórico de saúde do paciente e de sua condição atual. Além disso, em um ambiente de cuidados intensivos, você não quer apenas saber o que aconteceu na última hora. É preciso saber o que está acontecendo agora. Apenas parte dos dados de um paciente é capturada no EMR e normalmente não na frequência necessária para detectar mudanças rápidas na condição de um paciente. Às vezes, essas alterações podem ocorrer em segundos, em vez de minutos ou horas. Você precisa ser capaz de agregar dados de baixa e alta frequência de uma variedade de dispositivos, como ventiladores, bombas de infusão e monitores de sinais vitais – geralmente de fornecedores diferentes – para criar uma história refinada do paciente que permita agir rapidamente nos momentos críticos que importam.

Reunir dados díspares de pacientes não conta, por si só, uma história significativa. O maior desafio e oportunidade é transformar formas de onda abstratas e fluxos de números em insights acionáveis que ajudem você a entender o que fazer a seguir. Trata-se de sintetizar o passado e o presente para prever o futuro. Sem isso, ter mais dados apenas aumenta a carga cognitiva dos cuidadores, tornando a interpretação clínica ainda mais difícil – principalmente para enfermeiros ou médicos mais novatos, como nos meus primeiros dias.

Saber separar o que realmente é um enorme desafio para os prestadores de cuidados intensivos atualmente. Estima-se que 80% a 95% dos alarmes provenientes de monitores e dispositivos são clinicamente irrelevantes, causando estresse e distrações desnecessárias que podem levar à fadiga do alarme [5]. Ao mesmo tempo, pode ser fácil para os prestadores de cuidados ignorarem informações clinicamente significativas, como a deterioração da condição de um paciente – especialmente se os sinais forem sutis e apenas visíveis quando comparados em relação uns aos outros. Por exemplo, uma frequência cardíaca elevada por si só pode não ser motivo de preocupação. Pode ser simplesmente devido à variabilidade natural. Mas se a frequência cardíaca de um paciente estiver aumentando enquanto a sua frequência respiratória também estiver aumentando e a pressão arterial estiver caindo, isso pode ser um sinal de sépsis iminente ou outra complicação grave que exige uma intervenção rápida para evitar resultados adversos para o paciente. São sinais que não podem passar batidos.

É aqui que as regras inteligentes podem fazer a diferença em comparação com os alertas tradicionais. As regras inteligentes analisam pontos de dados em relação uns aos outros para identificar padrões clinicamente significativos, em vez de acionar alarmes com base em parâmetros únicos. É assim que podemos fornecer às equipes de atendimento alertas acionáveis de eventos emergentes e, ao mesmo tempo, reduzir notificações não acionáveis. Isso dá mais confiança de que estão agindo de acordo com os sinais corretos, sem negligenciar mudanças significativas na condição do paciente. Também cria um melhor ambiente de cura para os pacientes e suas famílias, evitando ansiedade desnecessária devido a bipes constantes que não têm significado clínico. Todos se beneficiam.

Equipados com análises avançadas e IA que ajudam a detectar o início de condições emergentes, também podemos escalar a expertise de provedores de cuidados críticos escassos de maneira mais eficaz - usando cuidados virtuais internos. Isso permite acompanhar um maior número de pacientes, ao mesmo tempo que oferece orientação e apoio remotos a colegas menos experientes.

Ter esse segundo par de olhos pode dar às equipes de atendimento à beira do leito a confiança necessária para agir de forma decisiva quando for necessário. Especialmente em zonas remotas ou rurais, pode ser uma forma poderosa de resolver a escassez de pessoal e, ao mesmo tempo, de elevar o padrão dos cuidados. Foi demonstrado que modelos de atendimento virtual, como programas de e-UTI, reduzem as taxas de mortalidade e o tempo de internação de um paciente [6]. Recentemente, sentei-me atrás de uma estação de e-UTI e fiquei impressionado ao ver como ela oferecia uma experiência semelhante à de um cockpit, com códigos de cores simples ajudando a priorizar quais pacientes atender primeiro com base em sua trajetória prevista.

Como alguém que cresceu assistindo Star Trek, sempre fui cativado pela ‘enfermaria’ altamente avançada tecnologicamente retratada na icônica série de ficção científica. Os médicos não só podem obter uma visão única do histórico médico do paciente com um estalar de dedos, mas também consultar um assistente virtual inteligente para suporte em tempo real com diagnóstico e tratamento. Foi precisamente o tipo de apoio que gostaria de ter durante o meu primeiro ano de prática clínica, quando estava constantemente a questionar-me.

Alguns dizem que o futuro mostrado em Star Trek ainda está longe. Mas eu acho que estamos avançando constantemente nessa direção com os avanços da tecnologia. A virtualização permite prestar atendimento de alta qualidade aos pacientes, independentemente de sua localização. Análises avançadas e insights preditivos podem ajudar as equipes de atendimento a agir de forma mais proativa. À medida que continuamos a avançar nessa direção, seremos capazes de prestar melhores cuidados a mais pacientes, de uma forma que não só seja mais eficiente, mas também personalizada de acordo com a história única de cada paciente, à medida que se desenrola no momento Esta é uma previsão que me arrisco a fazer.