O Hospital Israelita Albert Einstein deu início a um modelo assistencial que utiliza dados e inteligência artificial para detectar precocemente a piora clínica de pacientes internados em apartamento. O objetivo é reduzir em 50% o número de transferências tardias — ou seja, aquelas em que o paciente precisa receber suporte avançado devido à gravidade do seu quadro de saúde — para o Departamento de Pacientes Graves, ou Unidade de Terapia Intensiva (UTI), nos próximos 24 meses.
O projeto, intitulado Watcher, busca organizar uma resposta estruturada, imediata e conjunta entre a Central de Monitoramento Assistencial (CMOA) e o time de resposta rápida do hospital. O centro foi implementado em 2018 e é formado por uma equipe de profissionais administrativos, de enfermagem e médicos, com estrutura de monitoramento 24 horas por dia.
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“A Central é uma área na qual capturamos dados em tempo real, principalmente do prontuário do paciente. Esses dados são transformados em algoritmos e nos fornecem informações relevantes sobre potenciais atrasos e potenciais falhas [no tratamento] que podem ser imediatamente detectadas, gerando uma oportunidade imediata de correção”, explica Claudia Laselva, diretora de serviços hospitalares do Einstein, à CNN.
Na Central, é possível monitorar imagens da sala cirúrgica e dos leitos de pacientes, permitindo que a equipe profissional possa fazer intervenções em tempo real. Por exemplo, em casos de risco de queda, um alerta é emitido para a equipe — através da análise de imagens, machine learning e inteligência artificial — para indicar uma mudança de posição do paciente no leito ou movimentos que indicam que ele está se levantando da cama hospitalar.
“O papel da Central é ser uma segunda camada de segurança e proteção do paciente, porque sabemos que as atividades dos profissionais de saúde são complexas e diversas. O profissional, por várias vezes, é interrompido e pode cometer algum atraso ou alguma falha no atendimento. Então, a Central tem o papel de auxiliar os profissionais para melhorar a segurança dos pacientes”, afirma Laselva.
Com o monitoramento, é possível realizar avaliação completa e dinâmica para acompanhar com maior assertividade a evolução do paciente ao longo do tempo, monitorando novos dados clínicos, exames complementares e múltiplas interações no sistema.
“Eventos adversos graves, como uma parada cardiorrespiratória, sepse, insuficiência respiratória ou outras complicações, podem ser prevenidos se houver uma identificação precoce da piora clínica [do paciente], permitindo intervenção mais rápida e menos invasiva, com diminuição no tempo de internação, redução de custos pela redução de recursos e melhora na sobrevida”, acrescenta a diretora.
Primeira etapa do novo projeto é focada para pacientes com câncer
A primeira etapa do novo projeto está focada no monitoramento de pacientes com câncer. Segundo Laselva, o paciente oncológico representa o grupo com maior incidência de transferências à UTI e possui maior risco de piora clínica.
“O paciente oncológico, em particular, representa um grupo de alto risco para deterioração clínica em virtude da natureza agressiva da doença, dos tratamentos que são, também, mais agressivos e invasivos. Isso traz ao paciente uma situação de maior vulnerabilidade a infecções, à falência de órgãos e a outros eventos críticos. Essa complexidade exige uma maior vigilância e uma resposta rápida para garantir que essa deterioração seja prontamente identificada e tratada, minimizando os danos”, esclarece Laselva.
Em 2023, 16,6% dos pacientes adultos atendidos em código amarelo (código de caráter preventivo que indica o reconhecimento precoce de mudanças agudas nos parâmetros vitais que apontam a piora clínica do paciente) durante a internação em apartamento na unidade hospitalar do Einstein, no Morumbi, tinham diagnóstico oncológico. Desses, cerca de 40% necessitaram de transferência para o DPG, sendo 25% transferidos para a UTI.
Isso pode estar relacionado ao fato de pacientes oncológicos poderem apresentar inúmeras complicações secundárias à doença ou ao seu tratamento. Entre as mais importantes estão condições infecciosas (pneumonia, infecção urinária, infecção associada a dispositivos invasivos, endocardite infecciosa, encefalites, meningites e infecções generalizadas), e vasculares (hemorragia, trombose venosa profunda, embolia pulmonar, insuficiência coronariana aguda, e acidente vascular cerebral).
Em alguns cenários, se o reconhecimento da piora clínica for tardio — apenas quando o paciente apresente alguma instabilidade crítica — as consequências podem impactar negativamente o desfecho do paciente, inclusive o levando a óbito.
“O novo modelo assistencial tem o objetivo de reconhecer precocemente esse paciente de risco e, a partir dessa identificação, as equipes definem conjuntamente o plano terapêutico mais adequado e estabelecem um plano de contingência para resgate clínico desse paciente. Isso tudo garante uma tomada de decisão mais rápida e mais eficiente, diminuindo o tempo de resposta e o impacto negativo”, afirma a diretora.
“O diferencial desse projeto é antecipar essas possíveis complicações no quadro de saúde e funcionar, novamente, como uma segunda camada de segurança”, completa.
Próximos passos
Com o início do piloto do projeto em abril deste ano, a conclusão para avaliação da meta e dos indicadores está prevista para outubro de 2026, segundo o Einstein. Durante esse período, a ideia é avaliar os dados do monitoramento e implementá-lo nas demais áreas médicas.
“A próxima área, provavelmente, é a clínica médico-cirúrgica, iniciando pelas áreas onde há uma maior criticidade, como a unidade de pneumologia e a unidade de cardiologia”, adianta Laselva.
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Este conteúdo foi originalmente publicado em Uso de dados e IA pode reduzir transferência de pacientes para UTI no site CNN Brasil.
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