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CONTEXTO

Assim como ocorre em boa parte dos hospitais, as equipes de cuidados médicos são divididas de acordo com o setor. Assim, é natural que, embora os enfermeiros compartilhem o conhecimento sobre os pacientes, as equipes podem ter mais familiaridade com um caso do que com outro.

Esse formato acaba não dando uma visualização muito clara sobre quais são os pacientes que se encontram em maior risco de deterioração de suas condições de saúde. Assim, os pacientes ficam mais sujeitos a terem infecção grave, a chamada Sepse, que mata uma pessoa a cada 1 minuto e meio no mundo.

Então, em junho de 2019, o time de Assessoria de Inteligência em Saúde do Hospital Unimed Grande Florianópolis identificou no mercado a oportunidade de implantação do Robô Laura. Este recurso atua como um colaborador em alerta permanente, em que nada escapa ao seu monitoramento e que atua como um gerenciador de riscos hospitalares.

DESAFIOS

Em casos de infecção grave - a chamada sepse -, o tempo faz toda a diferença entre a vida e a morte do paciente. E para ganhar tempo no socorro a esse tipo de caso é imprescindível fazer o monitoramento contínuo dos sinais vitais do paciente. Esse tipo de acompanhamento não é viável na maioria dos casos devido não apenas às equipes enxutas dos hospitais, mas também à dinâmica organizacional das equipes em setores e escalas.

Dessa maneira, o principal desafio estava na busca por uma forma de resolver o problema da sepse. Ou seja, no desenvolvimento de uma solução para otimizar a gestão de informações sobre o paciente.

DESENVOLVIMENTO

O objetivo principal da Unimed Grande Florianópolis era encontrar uma plataforma de inteligência artificial (IA) que fosse capaz de auxiliar os profissionais de saúde a prestarem a melhor assistência possível aos pacientes internados.

Assim sendo, a implantação do Robô Laura tinha como finalidade máxima a integração da base de dados dos prontuários dos pacientes com a plataforma de inteligência artificial para processamento das informações. A intenção era ter o mapeamento preciso de quais pacientes se encontram com maior risco de sepse.

Na prática, o Robô Laura gera dois tipos de alerta de acordo com a gravidade do caso monitorado. A ferramenta funciona com base nos dados nela inseridos e, portanto, não tem capacidade de tomar decisões. No entanto, sua atuação ajuda na organização do fluxo de processos.

Para implementar a plataforma Laura foi necessário realizar a integração entre o sistema de prontuário eletrônico do hospital e o banco de dados da startup Laura. Além disso, foi necessário treinar a equipe de médicos, enfermeiros e técnicos de enfermagem para utilizar a plataforma. Assim, foram realizadas cerca de 300 horas de reuniões para compreender o cenário atual do Hospital Unimed, implementar a ferramenta, treinar equipes e monitorar os resultados.

Em paralelo, foi preciso fazer a capacitação da equipe assistencial, principalmente enfermeiros e médicos que trabalham rotineiramente no HUGF. Esse treinamento foi decisivo para que os profissionais fossem capazes de reconhecer os alertas gerados pelo Robô Laura.

Consequentemente, o monitoramento contínuo dos pacientes não faria sentido se a rotina dos times não estivesse adequada a isso. Então, o time do hospital procedeu com o ajuste de algumas rotinas da equipe assistencial como, por exemplo, registrar no prontuário eletrônico os sinais vitais dos pacientes tão breve quanto possível e não somente no final do turno ou plantão.

Foram empenhados aproximadamente R$ 25 mil por ano na implantação e funcionamento do Robô Laura. Neste valor, não desconsiderando os valores relativos às horas trabalhadas pelos colaboradores da UGF envolvidos no projeto de implantação. Ou seja, desde a ideia até a efetiva homologação para o uso diário pela equipe assistencial no HUGF.

RESULTADOS

A implantação do Robô Laura trouxe benefícios aos pacientes internados no HUGF, pois os alertas apresentados nos painéis de gestão à vista auxiliam as equipes a priorizarem os pacientes com maior chance de deterioração clínica.

O Robô Laura também trouxe benefícios aos cooperados, pois os pacientes internados no HUGF passaram a ter uma segurança adicional quanto ao monitoramento do risco de deterioração clínica com auxílio de uma plataforma de IA. Os funcionários, por sua vez, foram beneficiados porque a plataforma atua como um enfermeiro adicional, monitorando pacientes com necessidade de intervenção mais precoce.

Em três meses de implantação, o robô monitorou 605 pacientes, gerou 5.640 alertas, aumentou em 30% a quantidade de alertas atendidos em até uma hora, em 55% os atendidos em até três horas. Com isso, a proporção de atendimentos realizados a partir de pelo menos um alerta é de 51%.

PRÓXIMAS INICIATIVAS

Após a implantação, a atuação do robô foi ampliada e, em setembro de 2020, ele passou a fazer parte da triagem e do direcionamento de pacientes com suspeita de Covid-19.

Agora, a Unimed está estudando outras oportunidades envolvendo ações de Medicina Preventiva e de Atenção Integral à Saúde para ampliar ainda mais a atuação da plataforma de inteligência artificial.

Contato do responsável:

Raphael Corrêa Santa Ritta

assessor médico de inteligência em saúde da Unimed Grande Florianópolis 

raphael.correa@unimedflorianopolis.com.br

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