Melhorando o Acesso aos Dados de Saúde com a API FHIR em Lote

Nos últimos tempos, rolou uma mudança importante na forma como as informações de saúde são compartilhadas entre os diferentes sistemas. Essa mudança busca facilitar o acesso e compartilhamento de registros eletrônicos de saúde (EHRs) para grupos de pacientes. Uma das principais ferramentas pra isso é a API de Acesso a Dados em Massa, que ajuda provedores de saúde e pesquisadores a coletar informações de saúde importantes de um jeito eficiente.

#O que é a API de Acesso a Dados em Massa?

A API de Acesso a Dados em Massa é um sistema padronizado que permite que organizações de saúde acessem rapidamente grandes quantidades de registros de pacientes de um jeito simples. Ou seja, em vez de buscar registros individuais um por um, os trabalhadores da saúde podem coletar dados de um grupo inteiro de pacientes com uma única ação. Isso traz benefícios significativos pra saúde pública e pesquisa.

Até o final de 2022, todas as tecnologias de informação em saúde certificadas precisavam adotar essa API pra se adequar a novas regulações. A Lei dos Remédios do Século XXI exige que todas as tecnologias certificadas tenham uma API que possa acessar facilmente todas as partes do registro eletrônico de saúde de um paciente sem precisar de esforço extra.

#O Papel da Lei dos Remédios do Século XXI

A Lei dos Remédios do Século XXI trouxe regras sobre Interoperabilidade na saúde. Interoperabilidade é a capacidade de diferentes sistemas trabalharem juntos e compartilharem informações. O Escritório do Coordenador Nacional de Tecnologia da Informação da Saúde (ONC) criou regras pra garantir que as informações de saúde pudessem ser compartilhadas de forma eficaz, protegendo contra barreiras que bloqueiam esse compartilhamento.

Essas regras exigem que desenvolvedores de saúde criem e mantenham sistemas que permitam acesso eficiente aos dados. Isso inclui detalhes dos pacientes e informações de saúde pública, garantindo que trabalhadores da saúde e pesquisadores possam realizar suas tarefas de forma eficaz.

#Testando a API de Acesso em Massa FHIR

Em 2023, algumas instituições de saúde começaram a testar versões iniciais da API de Acesso em Massa FHIR pra ver como ela funciona na prática. Eles queriam entender o que funciona e o que precisa ser melhorado antes que isso se torne uma prática padrão.

Cinco sites de saúde participaram desse esforço pra avaliar o desempenho da API. Esses sites incluíam centros médicos afiliados a universidades, que geralmente são conhecidos por terem equipes de suporte tecnológico fortes.

#Como os Testes Foram Realizados?

Pra analisar o desempenho da API, cada site usou uma ferramenta comum chamada SMART Bulk FHIR Client. Essa ferramenta permitiu que eles montassem seu ambiente de testes. As organizações de saúde registraram o tempo gasto pra cada etapa no processo de recuperação e download de dados.

O foco principal estava em seis tipos de recursos que são comumente usados no cuidado dos pacientes: dados dos pacientes, interações com provedores de saúde (encontros), condições de saúde, documentos médicos, observações como resultados de exames e solicitações de medicamentos.

O objetivo dos testes era extrair dados de saúde pra grupos de pacientes, idealmente cobrindo pelo menos um ano de informações. Os sites trabalharam juntos pra definir grupos de pacientes com base em critérios específicos, o que ajudou a simplificar suas solicitações.

#Desafios Enfrentados nos Testes

Todos os sites enfrentaram alguns desafios durante o processo de testes. Por exemplo, diferentes Sistemas de EHR têm suas próprias formas de definir grupos de pacientes. Um sistema, o Cerner, limita o tamanho dos grupos a 20 mil pacientes por lista, enquanto o Epic recomenda manter os grupos com menos de 1 mil pra um melhor desempenho.

Durante o período de testes, os sites aprenderam a interagir com as ferramentas de seus sistemas de EHR. Essa curva de aprendizado causou atrasos, com alguns sites levando até 119 dias só pra fazer suas primeiras solicitações de API. Era a primeira vez deles trabalhando com APIs de Acesso em Massa FHIR, o que significava que eles tiveram que estabelecer novos fluxos de trabalho e configurações, muitas vezes envolvendo várias equipes dentro de suas instituições.

Erros também ocorreram devido a dados incompletos ou configuração inadequada de templates, causando atrasos e frustrações. No entanto, enquanto os sites colaboravam com seus fornecedores de EHR, conseguiram solucionar problemas e melhorar seus processos.

#Resultados dos Testes

Depois de completar os testes, os resultados mostraram que nem todos os sistemas se saíram igualmente bem. A API personalizada em um site de intercâmbio de informações de saúde teve um desempenho melhor do que alguns sistemas de EHR estabelecidos. Isso incentivou discussões sobre como os fornecedores de EHR poderiam melhorar seus sistemas pra fornecer um melhor acesso a dados.

O sistema Oracle Cerner apresentou boas velocidades de exportação, enquanto os sistemas Epic mostraram mais variação no desempenho. A velocidade média de exportação de dados no site de intercâmbio de informações de saúde foi de mais de 11 mil recursos por minuto, em comparação com cerca de 8 mil recursos por minuto para Cerner e velocidades mais lentas para Epic.

Testes com a ferramenta SMART on FHIR ofereceram um método alternativo que, às vezes, proporcionou acesso mais rápido a dados do que as principais APIs de Acesso em Massa FHIR, destacando áreas onde melhorias poderiam ser feitas.

#Observações sobre Tipos de Recursos

Entre os seis tipos de recursos testados, as observações, que incluem resultados de exames e sinais vitais, foram as mais comumente encontradas e as mais rápidas de exportar. Em média, os pacientes tiveram cerca de 2 mil observações vinculadas exportadas, enquanto outros tipos de recursos tiveram cerca de 300 cada.

Além disso, o tamanho desses tipos de recursos variou, com observações sendo menores em tamanho de arquivo em comparação com outros tipos, o que significa que podiam ser exportadas mais rapidamente.

#A Necessidade de Melhoria

Essa iniciativa de testes destacou oportunidades claras para os fornecedores de EHR. Muitas áreas necessitam de foco contínuo pra atender às necessidades de provedores de saúde e pesquisadores. O desempenho das implementações atuais nem sempre foi suficiente pra suportar vários casos de uso práticos.

Para alguns pedidos maiores, fazer muitos pedidos menores um por um foi, às vezes, mais rápido do que fazer um único pedido em massa. Isso sugere que pode haver maneiras de melhorar o processamento de pedidos em massa, fazendo com que eles operem mais em paralelo do que em sequência.

As ferramentas atuais do Epic não suportam certos filtros úteis, que poderiam potencialmente acelerar o processo ao remover dados desnecessários das solicitações. Em contrapartida, o Cerner permite esse tipo de filtragem.

#Indo em Frente

Olhando pra frente, melhorar os sistemas de EHR pra suportar a API de Acesso em Massa FHIR precisa continuar sendo uma prioridade. À medida que o cenário da saúde continua a evoluir, atender à demanda por compartilhamento eficiente de dados será vital pra um cuidado eficaz com os pacientes e iniciativas de saúde pública. Isso envolverá colaboração entre fornecedores de EHR, organizações de saúde e responsáveis pela política pra estabelecer e refinar métricas de sucesso.

Pesquisas futuras poderiam incluir tipos adicionais de recursos e mais sites de testes. Esses esforços ajudarão a fornecer uma visão mais clara de como esses sistemas estão se saindo e onde podem estar falhando.

#Conclusão

A mudança em direção ao Acesso a Dados em Massa na saúde marca um passo significativo em melhorar como as informações dos pacientes são compartilhadas. Embora os testes iniciais mostrem potencial, eles também revelam que ainda há espaço pra melhorias. Promover discussões sobre padrões de desempenho e melhorar os sistemas existentes será essencial à medida que a saúde continua a avançar.

Com esforços conjuntos de todas as partes envolvidas-provedores de saúde, desenvolvedores de tecnologia e reguladores-há uma boa chance de que a visão de um intercâmbio de dados sem costura entre os sistemas de saúde se torne uma realidade. Conseguir isso não só apoiará melhores resultados para os pacientes, mas também aprimorará iniciativas de saúde pública e capacidades de pesquisa.