- 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 que se revela especialmente valiosa no contexto do impacto produzido pela COVID-19
Ribera Saúde, um grupo empresarial de saúde, juntamente com sua divisão de tecnologia futuro, 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 por e Microsoft Azure e suas ferramentas Aprendizado de máquina.
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, à beira do leito, com um Tablet, o enfermeiro que estava atendendo o paciente e que poderia fazer as medições naquele momento, para aproveitar aquela previsão e poder agir em conformidade.”
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 na Inteligência Artificial e, mais especificamente, na Aprendizado de máquina, permitiu à Ribera Salud ter maior controle dos riscos dos pacientes sem incorrer em 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 faz com que os profissionais percebam isso como um insumo natural e não como algo externo, e utilizem 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 ano passado, este modelo - suportado pela nuvem da Microsoft e Azure Machine Learning- contribuiu para reduzir o número de pacientes que desenvolveram UPP (úlceras por pressão) na UTI, até 19% (11% de incidência cumulativa).
Ferramenta fundamental para o presente e o futuro da COVID-19
Graças a esses resultados, 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”, diz 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.
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Sobre a Ribera Salud
Ribera Health é um grupo empresarial de saúde com mais de 20 anos de experiência na gestão de projetos inovadores de saúde. Com 5.800 trabalhadores e 750.000 pacientes em toda Espanha, a sua vocação é transformar a forma de trabalhar e inovar na gestão da saúde para melhorar a saúde e o bem-estar da população e acrescentar valor à sociedade atual e futura. Em Espanha está presente em quatro Comunidades Autónomas e gere seis hospitais, três deles universitários, e mais de 60 centros de saúde na Comunidade Valenciana, Comunidade de Madrid, Galiza e Extremadura. Possui diversos projetos internacionais, além de um centro de compras de saúde b2b e a divisão de tecnologia de futuros.
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