Como a Inteligência Artificial tem sido usada na triagem hospitalar

Como a Inteligência Artificial tem sido usada na triagem hospitalar

Para que a triagem hospitalar seja eficaz e assertiva na operação clínica, é preciso otimizar o cotidiano dos profissionais da equipe e colocar o paciente no centro do cuidado. Por essa razão, os primeiros instantes dentro do hospital são cruciais, visto que a admissão é o momento ideal não só para determinar o estado de saúde do paciente, como pode pautar a vida da pessoa dali para frente.

Uma triagem hospitalar bem-sucedida é executada de forma assertiva, precisa e ágil. Dessa forma, é opcional colocar em prática o Protocolo de Manchester, que consiste em priorizar o atendimento de casos urgentes, classificados de acordo com os sintomas e sinais que estão sendo apresentados pelos pacientes.

Quando feito corretamente, o sistema consegue auxiliar toda a equipe a identificar e responder rapidamente riscos reais ou potenciais ao paciente, visando sua segurança e bem-estar. Em casos de doenças cardiovasculares — como infarto do miocárdio, ou cerebrais, como o AVC –, a corrida contra o tempo é o fator determinante para que a equipe médica consiga evitar mortes e sequelas.

Durante a triagem hospitalar, as queixas e as reclamações de dor devem ser valorizadas por parte dos profissionais, como a dor torácica, na suspeita de infarto. Por exemplo, a dor no peito está incluída na Classificação de Risco e, por isso, é uma das prioridades de atendimento no Protocolo de Manchester. Afinal, trata-se de um sintoma característico de Infarto Agudo do Miocárdio. Sendo assim, a queixa de dor torácica deve ser motivo de toda atenção dos profissionais do hospital.

No entanto, nem sempre essas questões recebem a devida atenção. Segundo análises de Nonnemacher (2018), sobre os fatores cruciais na priorização no atendimento de pacientes com este quadro, muitos apresentavam complicações cardiológicas, mas mesmo assim foram classificados como baixa prioridade. Essa abordagem inadequada impacta negativamente o tratamento e o prognóstico, trazendo à tona as falhas no processo da triagem hospitalar.

A urgência desses quadros clínicos silenciosos pede mais apoio no primeiro momento. A agilidade passa a ser o principal equipamento para oferecer um cuidado que visa o desfecho positivo, deixando evidente que, nesses casos, a tecnologia é uma grande aliada.
 

A Inteligência Artificial (IA) é uma poderosa ferramenta no apoio à gestão das organizações de saúde, além de ser um importante meio de comunicação, dada a integração entre processos, pessoas e setores da organização. A IA tem grande capacidade para ajudar a impulsionar a operação clínica, tornando a decisão na triagem ágil e assertiva.
 

O primeiro passo para desenvolver esse tipo de inteligência é relacionar os problemas que são enfrentados pelas pessoas no processo da triagem, estabelecer a classificação de risco, determinar prioridade de atendimento em serviço de emergência hospitalar e identificar de qual maneira a tecnologia pode auxiliar nesse contexto.
 

A IA já é uma realidade possível para empresas de saúde, tornando o processo rápido e assertivo. O uso da IA evita uma abordagem lenta e inadequada, tornando menor o risco de um prognóstico equivocado para o paciente e, consequentemente, diminuindo falhas no processo da triagem hospitalar.
 

Exemplos de soluções bem-sucedidas no cenário de Inteligência Artificial são os robôs. Por meio de conversa em chatbot, o robô consegue analisar as respostas do usuário, identificando sintomas, alertando casos suspeitos e orientando casos graves sem a necessidade de sair de casa. Após a triagem, a IA segue acompanhando à distância o paciente por 14 dias via WhatsApp, garantindo o monitoramento do quadro clínico e, caso haja uma piora no quadro, alerta para que a pessoa procure atendimento médico. Na prática, tem a capacidade de identificar, em tempo real, um volume de dados que o ser humano levaria horas ou dias para identificar — como quadros clínicos de sintomas silenciosos.
 

Outra solução de IA bem sucedida são softwares que realizam a triagem rigorosa de eletrocardiogramas (ECG) e analisam a urgência dos laudos, antes mesmo da sua emissão, classificando-os como normais ou anormais em até 60 segundos. No caso de um ECG que apresente sinais de Infarto Agudo do Miocárdio, a Inteligência Artificial classifica esse exame como anormal e envia com caráter de urgência para a equipe médica, que tem o prazo de 5 minutos para liberar o laudo final para que o paciente seja tratado da maneira adequada, respeitando o tempo de intervenção previsto pela Diretriz Brasileira de Cardiologia.

Contudo, se o exame em questão não for um infarto, a IA fará a triagem classificando-o como anormal não-urgente, ou normal, e enviará para a equipe médica, que emitirá o laudo final em até 10 minutos. Trata-se de uma forma de revolucionar o diagnóstico das doenças cardiovasculares, pois o diagnóstico rápido aumenta as chances de um desfecho positivo, que resultará na qualidade de vida.

Não é uma realidade na maioria dos hospitais brasileiros obter um diagnóstico em até 10 minutos após realizar um eletrocardiograma. Por conta disso, quando a intervenção para infarto não ocorre no momento adequado, o paciente deixa de ter o benefício de receber o trombolítico nas situações em que existe indicação, o que aumenta as chances de morte ou de sequelas graves cardíacas. A IA garante à operação segurança médica, diagnóstico rápido, acesso fácil aos eletrocardiogramas realizados e com segura armazenagem de dados. No contexto das organizações hospitalares, que aumentam suas chances de salvar mais vidas, desenvolver e implementar um sistema de IA é considerado, também, um diferencial competitivo.
 

*Diandro Mota é Diretor Médico da Neomed, healthtech brasileira criada com o propósito de reduzir a distância entre os sintomas e o tratamento de pacientes. Mota é doutor em cardiologia pela Universidade de São Paulo (USP) e atuou como professor em faculdades de medicina no Brasil, como a Universidade Nove de Julho (UNINOVE), Universidade Santo Amaro (UNISA) e Centro Universitário do Pará (CESUPA). Atualmente, é professor de Medicina da Universidade Santo Amaro e já atuou como teaching assistant da Harvard T.H. Chan School of Public Health no Principles and Practices of Clinical Research.

Ao liderar o grupo de pesquisa em hipertensão em um dos mais prestigiados institutos de Cardiologia do Brasil, o Dante Pazzanese, Diandro desenvolveu experiência única em relatórios, interpretação, gerenciamento e prevenção de doenças crônicas de exames cardiovasculares. Na Neomed, o médico é responsável por apoiar todo o desenvolvimento de produtos na perspectiva da cardiologia e gerencia a equipe de cardiologistas.