- O grupo empresarial de saúde, com mais de 20 anos de experiência na gestão de projetos inovadores de saúde, desenvolveu um modelo baseado no Microsoft Azure Machine Learning para prever o agravamento clínico, tornando-se um elemento-chave para lidar eficazmente com os surtos da pandemia.
- A equipe de Data Science da futurs, subsidiária tecnológica do grupo de saúde, ajudou a conceber os algoritmos, que analisam e processam variáveis de cada paciente com base em dados objetivos fornecidos pela nuvem da Microsoft.
- Desde 2017, a Ribera Salud aposta na inteligência artificial da Microsoft como ferramenta transformadora para o setor da saúde e revela-se especialmente valiosa no contexto do impacto produzido pela COVID-19
Madrid, 18 de setembro de 2020.- Ribera Salud, grupo empresarial de saúde, juntamente com a sua divisão de tecnologia futurs, lançou um modelo preditivo, baseado em Inteligência Artificial, que analisa e processa variáveis de cada paciente para prever a sua evolução, com base em dados objetivos analisados pelo Microsoft Azure e suas ferramentas de análise Machine Learning.
Esta iniciativa começou há três anos graças ao trabalho em equipe entre Ribera Salud, futurs e Microsoft. O grupo de saúde, além de dar um salto tecnológico e modernizar o aplicativo, teve como objetivo melhorar a qualidade do atendimento aos pacientes, atuando preventivamente graças às previsões sobre a possível piora clínica dos pacientes, como no caso da COVID.
Ao desenhar o projeto, a Ribera Salud foi muito clara: precisavam de uma ferramenta que, através de dados de alta qualidade, possibilitasse variáveis de interesse no histórico médico do paciente e ajudasse proativamente a prevenir situações adversas evitáveis. Por isso optaram pela tecnologia Microsoft, o que facilitou o crescimento do modelo, bem como o seu rápido desenvolvimento e fácil implementação para uso clínico pelos profissionais.
A tecnologia é algo que já está disponível, mas o que tem sido fundamental para o sucesso destes projetos tem sido a abordagem multidisciplinar incluindo profissionais de saúde e tecnólogos numa mesma equipa. Na sua génese foram iniciativas com um elevado grau de incerteza, inicialmente concebidas como projetos de investigação, onde o Azure Machine Learning nos ofereceu a flexibilidade necessária para podermos iterar o desenvolvimento de modelos preditivos num setor tão complexo e sensível como o da saúde .
“Começamos a prever certos efeitos adversos usando técnicas de aprendizado de máquina e incluindo esse tipo de previsão nas operações e práticas diárias de atendimento”, explica Mireia Ladios, chefe corporativa de Qualidade da Ribera Salud. “Queríamos que a enfermeira que estava atendendo o paciente e que pudesse fazer as medidas naquele momento, à beira do leito, com um tablet, aproveitasse essa previsão e pudesse agir de acordo.”
Um modelo de referência na gestão da mudança no setor saúde
Este modelo revolucionário foi construído com base numa seleção de variáveis clínicas, definidas pelos profissionais de saúde onde o exaustivo controlo, recolha e análise dos dados dos pacientes são a base para a sua criação, dando ao clínico a oportunidade de rever e ajustar o plano terapêutico antes da paciente piora ainda mais.
Esta ferramenta, apoiada pela Inteligência Artificial e, mais especificamente, pelo Machine Learning, tem permitido à Ribera Salud ter um maior controlo dos riscos dos pacientes sem implicar uma maior carga de trabalho para os profissionais de saúde. É por isso que este modelo facilita o que é conhecido como “Cuidado certo, agora mesmo”, ou seja, prestar o cuidado certo no momento certo para alcançar os melhores resultados para o paciente.
“O resultado do modelo é obtido automaticamente várias vezes ao dia, é inserido diretamente em um espaço acordado com os próprios profissionais dentro da História Clínica. Isso significa que os profissionais percebem isso como um insumo natural e não como algo externo, e que utilizam essas informações para poder cuidar dos pacientes à beira do leito. “Se esta informação tivesse que ser obtida e analisada através de mecanismos tradicionais, seria muito dispendioso em tempo e recursos”, eles apontam da Ribera Salud.
No último ano, este modelo – apoiado na cloud da Microsoft e nas ferramentas Azure Machine Learning – contribuiu para reduzir o número de doentes que desenvolveram UP (úlceras de pressão) na UCI, até 19% (11% de incidência cumulativa).
Ferramenta fundamental para o presente e o futuro da COVID-19
Graças a estes resultados, a Ribera Salud lançou um novo modelo para prever especificamente o agravamento clínico de pacientes hospitalizados com COVID-19. Este modelo foi criado com dois objetivos muito claros: proporcionar ao clínico a oportunidade de reajustar o plano terapêutico em caso de mau progresso; e apoiar o gestor na tomada de decisões relativas à potencial necessidade de recursos escassos. A sua aplicação poderá tornar-se uma peça chave para lidar eficazmente com possíveis surtos no futuro.
“A deteção precoce do agravamento clínico é um elemento diferenciador de qualidade, num ambiente altamente exigente como o da atual pandemia de Coronavírus”, afirma Mireia Ladios, Chefe Corporativa de Qualidade da Ribera Salud. “O exaustivo controlo, recolha e análise dos dados do paciente é a base para a criação deste modelo preditivo, que permite gerar alertas sobre a evolução do paciente, fornecendo ao pessoal de saúde a informação necessária para rever e ajustar o plano terapêutico perante o paciente piorando."
A Ribera Salud, apoiada pela tecnologia de Inteligência Artificial, e como parte do seu compromisso com a sociedade, continuará a desenvolver e monitorizar novos modelos que ajudem a investigar e transformar o setor da saúde para o futuro.
Newsletter: 
