Avanços em Sistemas de Apoio à Decisão Clínica

Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (CDS) ajudam os profissionais de saúde a tomar decisões melhores sobre o cuidado dos pacientes. A ideia de CDS começou nos anos 60, mas só nos anos 80, quando os dados dos pacientes começaram a ser coletados digitalmente, que esses sistemas se tornaram práticos. O principal objetivo do CDS é melhorar a saúde fornecendo ferramentas que ajudem os médicos a fazer escolhas informadas sobre o cuidado dos pacientes. Hoje, os sistemas CDS podem variar de ferramentas simples que calculam pontuações de risco clínico a sistemas mais complexos que gerenciam medicações e caminhos de cuidado dos pacientes.

#Desafios na Implementação do CDS

Um desafio de usar o CDS é como ele se integra com os registros eletrônicos dos pacientes (EPR). Quando os profissionais de saúde têm que usar diferentes sistemas que não se conectam bem, isso pode limitar os benefícios do CDS. Configurar e manter esses sistemas pode ser complicado e caro. Se as ferramentas de CDS não forem integradas ao EPR desde o início, costumam acabar sendo específicas para certas doenças ou departamentos, tornando-as difíceis de usar de maneira geral. Essa falta de integração leva os profissionais de saúde a precisar inserir informações várias vezes, o que pode resultar em erros. Essa sobrecarga de informações pode dificultar a identificação de pacientes que precisam de cuidado urgente.

#Evolução dos Sistemas CDS

Os primeiros sistemas CDS foram projetados com regras simples que se baseavam em caminhos lógicos, semelhantes a uma série de declarações se-então. No entanto, novas tecnologias levaram ao uso de Aprendizado de Máquina (ML) e inteligência artificial (IA) no CDS. Esses sistemas modernos analisam dados existentes para encontrar padrões que podem ajudar a prever os resultados dos pacientes. Por exemplo, um CDS usando ML poderia identificar pacientes com alto risco de morrer dentro de 30 dias após serem diagnosticados com uma condição específica.

No entanto, esses modelos avançados levantam questões éticas. Como muitos desses modelos são complexos, muitas vezes permanecem um mistério para os usuários. Sem uma compreensão clara de como esses sistemas chegam a suas conclusões, os profissionais de saúde podem hesitar em confiar em suas previsões. Isso pode limitar a utilidade desses sistemas, já que muitos profissionais de saúde ainda se baseiam em seus anos de experiência.

#Uma Nova Abordagem: O Framework EASUL

Para enfrentar alguns desses desafios, foi desenvolvido um novo framework chamado Lógica Compreensível e IA Embutida (EASUL). A equipe por trás do EASUL queria encontrar uma maneira melhor de gerenciar pacientes com pneumonia adquirida na comunidade (CAP), uma infecção pulmonar grave que leva a muitas mortes hospitalares no Reino Unido. Os custos associados ao tratamento da CAP ultrapassam 1 bilhão de libras todos os anos no Serviço Nacional de Saúde (NHS) do UK.

O framework EASUL permite a criação e execução de planos de CDS em tempo real. Ele ajuda os profissionais de saúde configurando fluxos de trabalho estruturados que incorporam várias fontes de dados. Esse sistema oferece flexibilidade para adaptar e testar esses planos usando informações estáticas e em tempo real. O framework EASUL contém uma interface baseada na web que pode funcionar com diferentes sistemas hospitalares, tornando-o adequado para muitos ambientes de saúde.

#Construindo o Framework EASUL

O framework EASUL se baseia em uma biblioteca de programação em Python, que foi projetada para facilitar o desenvolvimento de planos de CDS. Ele inclui componentes chave como gerenciamento de dados, algoritmos e visualizações que ilustram os caminhos de cuidado dos pacientes. O framework permite que os usuários testem e ajustem seus planos de tomada de decisão antes de utilizá-los com pacientes reais.

Um benefício significativo do EASUL é sua capacidade de funcionar tanto com dados estáticos quanto com informações em tempo real. O sistema pode avaliar vários algoritmos, de simples a complexos, permitindo que os profissionais de saúde entendam melhor diferentes cenários de pacientes. A flexibilidade do sistema permite integrar vários modelos e fontes de dados para melhorar a tomada de decisão.

#Fontes de Dados para Gestão da CAP

A equipe que trabalha no EASUL coletou dados de registros hospitalares de pacientes internados com CAP. Isso incluía informações demográficas, códigos de diagnóstico, resultados de laboratórios e registros de tratamento. Os dados foram cuidadosamente processados e organizados para que pudessem ser avaliados de forma eficiente.

O primeiro conjunto de dados derivado de internações passadas ajudou a identificar jornadas de pacientes e níveis de risco associados à CAP. Um segundo conjunto de dados veio de uma equipe especializada que revisou esses pacientes. Ao combinar esses conjuntos de dados, a equipe pôde comparar a eficácia das avaliações do EASUL com as análises da equipe especializada.

#Avaliando a Eficácia do EASUL

Para avaliar o quão bem o framework EASUL funciona, a equipe comparou os níveis de gravidade atribuídos tanto pelo EASUL quanto pela equipe especializada. O framework gerou automaticamente pontuações de risco para a gravidade da CAP com base em diretrizes estabelecidas, enquanto a equipe forneceu suas próprias avaliações.

Das situações onde a comparação foi possível, houve uma discrepância notável entre os níveis de gravidade atribuídos pelo EASUL e as avaliações dos especialistas. Em muitas ocasiões, o EASUL identificou pacientes como tendo condições mais graves do que aqueles designados pelos especialistas. Isso destacou o potencial do EASUL para sinalizar pacientes que poderiam precisar de cuidado urgente, mas que foram perdidos no processo de revisão usual.

#Suporte à Decisão Clínica em Ação

O framework EASUL foi testado usando dados simulados de pacientes que simulavam internações hospitalares em tempo real. Essa abordagem permitiu uma tomada de decisão quase em tempo real e ajudou a identificar pacientes que precisavam de atenção imediata. O sistema também integrou um modelo de ML que previa resultados para pacientes com pneumonia, melhorando a compreensão dos profissionais de saúde sobre os riscos associados a vários casos.

O protótipo criado a partir do EASUL demonstrou como ele poderia melhorar a priorização de pacientes, ajudando os médicos a focar naqueles que precisavam de cuidado mais urgente. O painel gerado pelo EASUL forneceu visualizações claras e resumos de dados, facilitando a interpretação de informações complexas rapidamente.

#Conclusão

O desenvolvimento do framework EASUL representa um passo importante para melhorar como os sistemas de suporte à decisão clínica operam. Ao combinar uma ferramenta flexível e adaptável com processamento de dados em tempo real, o EASUL tem potencial para melhorar significativamente o cuidado dos pacientes em hospitais.

À medida que os sistemas de saúde continuam a evoluir, ferramentas como o EASUL podem abrir caminho para uma melhor integração de dados e processos de tomada de decisão. O desafio contínuo será garantir que tais sistemas mantenham transparência, construam confiança entre os profissionais de saúde e ofereçam insights claros e acionáveis que, em última análise, melhorem os resultados dos pacientes. Mais pesquisas e desenvolvimento serão necessários para aprimorar essas ferramentas e garantir que atendam às necessidades de profissionais de saúde e pacientes.