As demandas sem precedentes impostas aos provedores do setor de saúde durante a pandemia de COVID ressaltaram uma necessidade cada vez mais presente para as equipes médicas: o acesso mais rápido a informações detalhadas sobre os pacientes para acelerar a tomada decisões. O volume de dados referente à saúde explodiu nos últimos anos com a introdução de uma série de novas tecnologias. Isso representa uma oportunidade em expansão para extrair inteligência nova e mais complexa desses dados.
Hoje, o atendimento ao paciente exige que os médicos consultem uma série de fluxos de dados provenientes de uma ampla lista de dispositivos distintos. Esses dados são frequentemente usados no mesmo instante, mas análises futuras podem ser demoradas e complexas.
UAB Medicine lança piloto baseado em IA com MIC
A UAB Medicine, um dos principais centros médicos acadêmicos dos EUA e uma referência mundial no atendimento aos pacientes, pesquisa e treinamento, desejava analisar e maximizar rapidamente os insights da riqueza de dados gerados sobre a saúde de seus pacientes. As ferramentas em ascensão, como a inteligência artificial (IA) e o aprendizado por máquina, poderiam ser empregadas para obter mais inteligência dos dados? A UAB poderia usar os dados para otimizar ainda mais o atendimento a pacientes individuais ou até mesmo prever eventos de saúde?
O Departamento de Anestesiologia e Medicina Perioperatória da UAB procurou responder a essa pergunta com a MIC, uma empresa de software especializada em monitoramento clínico no ambiente hospitalar.
O resultado foi um piloto inédito conduzido pela UAB Medicine através da plataforma Sickbay da MIC, aprovada pela FDA, e da tecnologia Cisco e Intel®. Trabalhando em parceria, as empresas criaram um novo modelo em larga escala para a aquisição e sincronização de dados — e um caminho para um atendimento médico mais personalizado.
Estudo cardíaco adota nova abordagem para desbloquear o valor dos dados
A UAB Medicine começou implantando em suas salas de operação a plataforma Sickbay da Intel, que realiza um serviço de vigilância clínica em tempo real (RTCS). A Sickbay aproveita a arquitetura da rede Cisco para permitir a integração segura de dispositivos médicos habilitados para waveform a partir de dispositivos sem rede, como a espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS), ventiladores, máquinas de anestesia, oxigenação da membrana extracorpórea (ECMO), eletroencefalogramas (EEG) e muito mais.
Isso permitiu à equipe conseguir o monitoramento e a coleta de dados contínuos e quase em tempo real para a análise retrospectiva dos casos cardíacos. O objetivo era analisar várias alterações durante os diferentes tipos de procedimentos cardíacos e também durante os diferentes estágios desses procedimentos. Os resultados poderiam assim ser correlacionados com os vários tipos de gerenciamento e medicamentos disponíveis.
“A UAB sempre foi uma instituição muito focada em dados”, afirma o Dr. Dan Berkowitz, presidente do Departamento de Anestesiologia e Medicina Perioperatória da UAB. “A plataforma Sickbay nos permite capturar e integrar essas informações de alta resolução geradas por todos os dispositivos de monitoramento que possuímos e de uma forma completamente independente de fornecedores específicos. Isso forma uma base profundamente útil para descobertas e para monitoramento em tempo real.”
De um ponto de vista mais amplo, a análise cardíaca exigia que fosse reunida uma grande quantidade de dados em séries temporais, compostas por horas de amostras de cirurgia. Estes dados eram coletados em 120 amostras por segundo e transformados em gráficos simples, ilustrativos e úteis. Assim, os dados são transformados em informações úteis e práticas. O que tornou o piloto excepcional foi o seu alcance. Embora análises semelhantes tenham sido feitas anteriormente, elas enfocavam um único paciente por vez. O piloto da UAB coletou sinais e calculou os gráficos de autorregulação cerebral, bem como os valores-chave desses gráficos, para uma lista de 55 pacientes, de forma anônima, à razão de apenas quatro minutos por paciente.
“Acreditamos que esta foi a primeira vez em que este tipo de análise foi feita simultaneamente em grupos de múltiplos pacientes”, afirma o Dr. Ryan Melvin, diretor de ciência de dados do Departamento de Anestesiologia e Medicina Perioperatória da UAB.
MIC ajuda a UAB Medicine a mesclar dados para obter novos insights
A plataforma Sickbay permitiu que a UAB Medicine combinasse e transformasse dois ou mais sinais complexos para criar uma visão totalmente nova e mais completa do estado dos pacientes. Uma vez que o novo gráfico foi construído, a UAB e a MIC procuraram usá-lo para alcançar dois objetivos.
O primeiro foi identificar a pressão arterial ideal para cada paciente durante o seu procedimento com base em informações em tempo real, em vez de confiar em dados históricos ou médias populacionais. A nova visão personalizada oferecida pela Sickbay consolida os dados de dispositivos cardíacos e NIRS sobre a condição do paciente em um dado momento. A plataforma usa os dados para rastrear a pressão arterial ideal para este indivíduo durante o procedimento cardíaco. Essas informações adicionais ajudam a criar uma visão mais global do paciente, o que apoia a missão de otimizar o atendimento para garantir que o cérebro do paciente receba o fluxo sanguíneo necessário em todos os momentos.
O segundo objetivo, que representa um objetivo a longo prazo, é ir além da visualização do gráfico para fornecer aos médicos um único número de pressão arterial que é atualizado em intervalos de poucos segundos. Esse número especificaria o nível de pressão arterial recomendado para o paciente em cada etapa do procedimento. 1
A Sickbay da MIC permite o acesso a dados nunca antes disponíveis
Os sinais de alta resolução e a interface de programação de aplicativos (API) proporcionados pela Sickbay formaram a base para o piloto da UAB Medicine. A plataforma de software e aprovada pela FDA está ajudando a equipe da UAB a automatizar a coleta de dados dos pacientes desde o leito do hospital para levá-los às equipes médicas onde quer que estejam.
Ao unir as fontes de dados, outrora separadas, a Sickbay dá à equipe da UAB Medicine acesso a dados waveform retrospectivos, de divulgação completa e ilimitados em tempo real que, em muitos casos, nunca haviam estado disponíveis antes. A capacidade básica de visualizar remotamente esses dados permite uma abordagem mais orientada por dados para o atendimento diário ao paciente, e também fornece novas informações sobre a autorregulação da pressão arterial em casos cardíacos. Essas informações podem ser inestimáveis para pacientes e médicos, oferecendo um poderoso suporte para uma série de necessidades clínicas e operacionais de ordem crítica, incluindo a previsão de paradas cardíacas.
Novo modelo melhora os processos da UAB Medicine
“O que construímos com a Sickbay prevê aquilo que queremos e podemos atualizar essas informações a qualquer hora e monitorá-las de qualquer lugar”, afirma Dr. Melvin, da UAB.
Com uma arquitetura escalável e sem fornecedor específico oferecida pela Sickbay, a equipe médica pode enviar um pedido para o departamento de análise interna. A equipe de TI trabalha em colaboração com a equipe médica para criar uma ferramenta que faça exatamente o que é solicitado. A solução é construída voltada para os pacientes da UAB e pode ser alterada e adaptada a qualquer momento para atender às necessidades que venham a surgir. Todos os dados podem ser acessados através de qualquer dispositivo com conexão à internet para permitir consultas virtuais e monitoramento de quase qualquer lugar para um uso mais eficiente dos recursos e uma melhor colaboração.
“Em nosso trabalho com a UAB, vimos como realmente construímos modelos para calcular e ajudar a orientar os médicos a prever incidentes catastróficos iminentes ou de deterioração”, afirma a Dra. Emma Fauss, CEO da MIC. “Como abordamos o problema da aquisição e sincronização de dados de modo que tudo seja feito passivamente? Um dos nossos objetivos usando a Sickbay era poder juntar um médico experiente com um estudante de Engenharia para que juntos, depois de alguns dias ou semanas, pudessem criar análises e testar suas teorias.”
Resultados do piloto mostram promessa para pacientes e médicos
Para o piloto da UAB Medicine, foram necessários seis meses para criar o sistema de modo que a UAB pudesse começar a trabalhar com os dados. Uma vez que o impacto positivo nos resultados dos pacientes possa ser demonstrado, as lições aprendidas durante o projeto têm o potencial de oferecer benefícios no atendimento contínuo.
Os benefícios para o atendimento ao paciente
A UAB Medicine e a MIC estão agora focados na validação de seus achados e dos algoritmos usados para processar os dados deste programa-piloto. O objetivo final é começar a usar a plataforma Sickbay e o que foi aprendido durante o projeto de autorregulação para melhorar a tomada de decisões e o atendimento ao paciente quase em tempo real nas salas de cirurgia, UTIs, e muito mais.
O programa piloto de tecnologia também apoia a possibilidade de adotar uma terapia focada em objetivos, ao invés de apostar em métodos convencionais de medição da pressão arterial. O hospital poderia então obter dados fisiológicos dinâmicos e aprender mais com estes comparando-os com diferentes populações e com diferentes gráficos nestas populações.
Usando inteligência artificial de aprendizado por máquina, a Sickbay permite que a UAB Medicine capture sinais de alta resolução, quase em tempo real, para ajudar os médicos a obter ainda mais precisão em seu ofício. Dados relacionados com outros problemas de saúde e de estilo de vida poderiam, por fim, ser incorporados. Estes poderiam incluir a exposição solar, a microbiologia e o comportamento genético do indivíduo. A luz e o barulho de seu entorno poderiam ser considerados. Seria possível incluir até as atividades em redes sociais e uso de videogames de uma pessoa, maximizando a personalização do tratamento.
Os benefícios para os fluxos de trabalho hospitalar
O acesso e a sincronização de dados fornecem benefícios operacionais para o hospital e para seus funcionários. A Sickbay pode ajudar os médicos a minimizar as demandas advindas da integração de muitas fontes de dados diferentes e a confrontá-las com seu próprio conhecimento e com a literatura disponível. Desta forma, os médicos podem ganhar tempo e desfrutar de maior liberdade para se concentrar no que melhor fazem, que é criar laços empáticos com seus pacientes.
“O objetivo final da IA na área de saúde é atenuar o ônus cognitivo para os provedores e, ao mesmo tempo, melhorar os resultados para os pacientes”, afirma o Dr. Melvin, da UAB. “Se tivermos um projeto que não é capaz de cumprir esse objetivo, eu simplesmente acho que não obterá popularidade. É aí que você obtém o sinal verde das equipes médicas.”
Os recursos preditivos possibilitados por valiosos dados dos pacientes obtidos em tempo real também podem equipar os hospitais para prever melhor necessidades futuras e funcionar de forma mais eficiente. Analisando os dados, a equipe médica pode prever se um paciente deixará a UTI muito cedo ou se permanecerá por muito tempo? Eles podem prever e evitar um evento ou incidente de saúde? E seria possível prever a probabilidade de readmissões ou o número de leitos que serão necessários amanhã?
Usando o modelo MIC-UAB da Intel, o planejamento de decisões pode basear-se em dados acessíveis dos pacientes. Isso ajuda hospitais como a UAB Medicine a melhor identificar e evitar problemas de saúde indesejados para os pacientes, proporcionando-lhes um melhor atendimento. Os benefícios de maior destaque incluem uma maior eficácia para os provedores e uma melhor experiência geral para os pacientes.
MIC e Intel: Uma visão compartilhada de uma possibilidade
O relacionamento da MIC com a Intel começou com a missão conjunta das duas empresas de promover a ideia de coleta de dados na borda. Esta colaboração alimentou uma parceria contínua que hoje possui muitas facetas.
Intel Capital
Compromissos prévios levaram a Intel a investir e apoiar a MIC como parte de seu portfólio do programa Intel Capital.
Processadores Intel®
A plataforma Sickbay da MIC foi construída em uma plataforma dedicada SaaS equipada com processadores escaláveis Intel® Xeon® e segurança aprimorada por hardware.
Experiência da Intel
A MIC se apoia na ampla experiência, recursos e vasto ecossistema de parceiros do setor da Intel para ajudar com questões que abrangem segurança, gerenciamento de dados sigilosos, infraestrutura, computação e a rápida prototipagem e validação de IA. Por exemplo, os especialistas da Intel avaliaram a arquitetura da MIC para ajudar a validar que esta oferecia uma solução segura.
Filosofia da Intel
“Eu acho que trabalhar num nível filosófico com a equipe da Intel foi algo maravilhoso, porque estamos bastante alinhados com os mesmos princípios”, disse a Dra. Emma Fauss, CEO da MIC. “Ambos temos como base o trabalho de engenheiros. Queremos ser curiosos e resolver os problemas que enfrentamos criativamente — não apenas para nossos clientes, mas para realmente pensar profundamente nas oportunidades que estão diante de nós.”