3 maneiras de melhorar o cuidado ao paciente em 2025 e nos próximos anos

Estamos mergulhando em um pool de informações ricas em dados, e para quem acha que isso é exagero, considere esta estatística que compartilhei durante minha sessão: Quase 70% dos pacientes hospitalares agora têm múltiplas condições crônicas [1]. Cada uma dessas condições gera seu próprio fluxo de dados, e as equipes clínicas estão afogadas nele. No papel, todas essas informações devem levar a um cuidado de maior precisão. Mas, na prática, isso muitas vezes atrasa os fluxos de trabalho e deixa a equipe tentando entender tudo isso.

Mas aqui está o ponto crucial – 66% dos líderes da área da saúde reconhecem que essa complexidade de dados está fomentando o esgotamento da equipe [2]. Quando os médicos estão esgotados, o cuidado ao paciente sofre, os gargalos operacionais se multiplicam e vemos esse efeito dominó em toda a organização.

O que eu acho que precisa acontecer:

Precisamos ir além da simples coleta de dados – é necessário torná-los úteis e gerenciáveis. Investir em plataformas tecnológicas que centralizam e padronizam esses fluxos de dados é indispensável. Sistemas que conseguem filtrar o ruído e transformar dados em insights acionáveis darão às nossas equipes a clareza de que elas tanto precisam.

A carga cognitiva que estamos impondo aos nossos médicos é simplesmente assustadora. Se você esteve no HIMSS, deve lembrar de eu ter apontado que os clínicos lidam em média com 150–350 alarmes por paciente todos os dias [3]. Cada. Único. Dia. E a maioria desses alarmes não é acionável.

É um cenário que todos nós já vimos se desenrolar. O ruído constante gera fadiga, e essa fadiga dificulta para os clínicos discernirem entre o que é rotina e o que é uma emergência real. Quando alarmes são ignorados ou silenciados, a segurança do paciente fica em risco, e ninguém se sente bem com isso.

Como podemos aliviar a carga:

É aqui que a IA pode mudar o jogo. Estou realmente entusiasmado com o potencial dos limiares de alarmes específicos para cada paciente, em que as configurações são personalizadas com base em fatores como perfis de medicação e monitores à beira do leito. Esse tipo de abordagem personalizada pode reduzir significativamente alertas não essenciais, permitindo que os médicos foquem onde realmente importa.

Vou ser honesto, nem todas as notícias relacionadas a dados que compartilhei foram pesadas. Há um grande lado positivo aqui. Se formos estratégicos, todos esses dados com os quais estamos batalhando podem realmente trabalhar a nosso favor, em vez de contra nós.

Antes mesmo de começarmos a falar sobre o uso da IA na saúde, precisamos primeiro estabelecer uma base sólida de dados. Isso começa com a coleta de dados abrangentes de monitorização de pacientes – não apenas coletando-os, mas também usando ferramentas que podem transformar esses dados em insights significativos.

A Philips desbloqueou essa capacidade por meio do Clinical Insights Manager, que permite aos hospitais armazenar dados de monitorização de pacientes de forma segura na nuvem. Ao utilizar ferramentas orientadas por dados, como Alarm Insights e Telemetry Insights, os hospitais podem obter uma compreensão mais clara das tendências em suas populações de pacientes específicas. Essas informações permitem que as equipes de assistência padronizem as configurações de alarmes e otimizem os fluxos de trabalho clínicos.

Ao construir essa base sólida de dados padronizados e insights, abre-se caminho para a adoção de ferramentas de suporte para decisões médicas. As soluções da Philips incluem capacidades de suporte para decisões médicas integradas, como pontuação multiparâmetro, Supervisão avançada de eventos e Alarmes Insights – ferramentas projetadas para ajudar os médicos a tomar decisões mais informadas em tempo real.

A adoção eficiente dessas ferramentas de suporte para decisões médicas é o que de fato permite o futuro da IA na área da saúde. A IA não é o ponto de partida – é o próximo passo, e só pode ser bem-sucedida se construída sobre uma base confiável e orientada por insights.

Minha recomendação:

Concentre-se em plataformas capazes de integrar análises impulsionadas por IA aos seus fluxos de trabalho atuais, mas certifique-se de que sejam escaláveis. Você não quer uma solução pontual que funcione hoje, mas não evolua junto com suas necessidades. E não se esqueça de engajar a liderança clínica e de tecnologia da informação já nas etapas iniciais. A gestão de mudanças é um processo colaborativo, e a adesão da liderança será essencial.

Se há uma mensagem principal que espero que você retenha aqui, é que os desafios que enfrentamos não são isolados. Complexidade de dados, fadiga de alarmes, esgotamento médico... tudo isso está interligado, e tentar resolvê-los isoladamente simplesmente não vai funcionar.

O momento de agir é agora, e as ações precisam ser ousadas. Ao adotar ferramentas como interoperabilidade, inteligência artificial e padronização, podemos reduzir a carga sobre nossas equipes, melhorar os resultados dos pacientes e fortalecer nossas organizações.

Suas equipes estão preparadas para as soluções que enfrentarão esses desafios de frente. A única questão é: você está pronto para oferecer a eles o que eles precisam? Acredito que você está.