FDA aprova plataforma clínica que prediz deterioração e morte
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FDA aprova plataforma clínica que prediz deterioração e morte

Estamos vivendo a era da medicina de dados em tempo real, e os possíveis desdobramentos das tecnologias de análise de dados associados à "Internet de Tudo" trazem evoluções fantásticas que irão prevenir intercorrências que podem levar o paciente à morte. Isso está acontecendo agora e, no início de janeiro, tivemos a maior comprovação de que esse é um caminho sem volta, que trará muitos benefícios para a manutenção da qualidade e segurança do paciente.

Apesar de acreditar nesse caminho, ainda tenho algumas ressalvas sobre a ética das pesquisas sobre as intervenções de big data na saúde. A corrida acelerada por resultados precoces pode favorecer o aparecimento de uma talidomida digital — algo que explicarei em um outro post sobre a bioética do conhecimento e da ignorância perigosas.

O fato é que a agência americana para a Administração de Alimentos e Drogas (FDA) acabou de autorizar a utilização de um conjunto de tecnologias para análise de tempo real baseado em inteligência artificial em unidades de terapia intensiva. Os dados são do site Health Data Management e das empresas Excell Medical e OBS Medical.

O FDA aprovou o uso de uma plataforma de monitorização clínica que alerta os profissionais da assistência sobre a perspectiva de deterioração do status do paciente e possibilidade de morte, utilizando um algoritmo preditivo.

A Wave Clinical Plataform atua como um alarme precoce que avisa o sistema e, automaticamente, calcula o risco de deterioração, aproximadamente 6 horas antes que ele piore, auxiliando os médicos a tomarem ações corretivas, antes que seja tarde demais.

Esse sistema é feito e comercializado por uma empresa de análise de dados, em conjunto com outras tecnologias pela OBS Medical e obteve como resultado de de 4 anos de estudo:

St Joseph Mercy Oakland Hospital SJMO – Intelligent Care System

Using Visensia – The Safety Index over a four year period, SJMO has reported the following health economic improvements:

  • 34.5 % reduction in mortality rates

  • 37.5 % reduction in Code Blues calls

  • Half a day reduction of Length Of Patient Stay

In addition, clinical studies have highlighted:

  • Visensia when combined with continuous vital sign monitoring provided on average 6.3 hours advanced warning of critical instability

  • 95% of Visensia Alerts were deemed True Alerts of vital sign abnormality

De acordo com a diretora de estratégia da Excel Medical, Mary Baum, a Wave é desenhada para eliminar mortes inesperadas nos hospitais dos Estados Unidos. O índice no país por mortes inesperadas ultrapassa o número de 400 mil por ano e é a terceira causa de morte no país.

É um índice visto por muitos como controverso, pois reúne pessoas que já estão em risco de morte, entretanto, tem sido usado com frequência para denunciar que podemos melhorar na qualidade e segurança assistencial.

O sistema de monitoramento alerta os profissionais em seus dispositivos móveis, nos postos de trabalho intra-hospitalares e pelos prontuários eletrônicos, informando que os pacientes estão em risco. "A resposta rápida em hospitais precisa de mensuração acurada sobre qual é o status real de um paciente que está indo na direção errada", explica Baum.

"Não é apenas uma ferramenta para o médico. Não é apenas uma ferramenta para a enfermagem. É uma ferramenta para o time, que envolve a todos os profissionais que cuidam daquele paciente e precisam refletir sobre o escalonamento das intervenções necessárias", observa a executiva.

A plataforma, que foi a primeira a obter autorização do FDA para funcionar amplamente em hospitais que possuem unidades de terapia intensiva, está constantemente ligada para analisar os dados vitais dos pacientes e estratifica o risco para apontar as vulnerabilidades, marcando um score de 1 a 5.

São 5 sinais vitais analisados e correlacionados constantemente e, por isso, a necessidade de um algoritmo para que esta avaliação funcione. A Wave usa o algoritmo chamado Visensia Safety Index, que, segundo um estudo feito pela University of Pittsburgh Medical Center, reportou uma prevenção de 6 mortes em comparação com o grupo controle. Baum afirma que outros algoritmos estão em produção e em estudos, inclusive um para o acompanhamento de pacientes pediátricos.

No Brasil, há uma plataforma que aparentemente funciona de forma semelhante. Em seu site, a Laura Networks informa ser uma empresa focada em "encontrar falhas operacionais e informar as pessoas responsáveis a tempo de poder poupar tempo, recursos e até vidas”. A empresa desenvolveu um algoritmo para ser usado em hospitais para a identificação precoce de sepse em utis, aumentando a resposta rápida a essa síndrome inflamatória com altíssimo índice de mortalidade. Infelizmente, diferente da iniciativa americana, ainda sem comprovação científica publicada até o momento.

Acredito que tudo isso é uma inovação fantástica e que realmente será possível ter dados que não são apenas uma foto e, sim, um filme em tempo real do que acontece com os pacientes nos hospitais. Isso favorece um sistema preditivo de alarme, que avisa quando um paciente tem um potencial de deterioração aumentado, dando tempo para nós médicos e demais profissionais de saúde para agir.

Alguns desdobramentos ainda devem ser avaliados, principalmente quanto a semiologia da medicina intensiva, da atividade jurídica frente ao paciente grave, da adequação de medidas ao paciente que se encontra no final da vida e, principalmente, os potenciais riscos do uso destas novas tecnologias. Vale lembrar que não existe tecnologia ou intervenção sem risco, e precisamos formar grupos de pesquisa para constante avaliação destes caminhos que devem seguir em estudos com o rigor científico necessário.

Por esse motivo, estamos apoiando aqui na Academia Médica a formação de grupos de pesquisa multicêntricos sobre o assunto. Você pode se inscrever AQUI. E ainda uma liga de Health Innovation, que você pode se inscrever AQUI.

 

 

Fernando Carbonieri
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Inovação é sua forma de exercer a medicina. Em 2012 criou a Academia Médica, comunidade dedicada a "FALAR O QUE A FACULDADE ESQUECEU DE NOS CONTAR". Membro Comissão do Médico Jovem do CFM, Palestrante, Hacking Health Curitiba e Brasil

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