Transformando o Departamento de Emergência com IA

Um preditor de tempo de espera no Richmond University Medical Center

Em Staten Island, Nova York, o Richmond University Medical Center fornece tempo de espera no pronto-socorro aos pacientes desde 2021. Quando a organização soube que sua solução pronta para uso, alimentada por IA, deixaria de oferecer serviços, a equipe de TI assumiu a tarefa de criar uma solução interna que pudesse ajudar a estimar os tempos de espera.

“Filtrar o conjunto de dados e distinguir as prioridades urgentes das não urgentes do DE foi um desafio”, afirma o vice-presidente de TI da RUMC, Joseph Cuozzo.

A nova solução de IA do departamento faz cálculos com base em “gatilhos” conectados às ações dos funcionários no sistema de prontuário eletrônico do hospital.

“Quando um paciente é cadastrado, isso é um gatilho”, diz Cuozzo. “Quando a triagem é concluída, o médico faz uma entrada, e isso é outro gatilho. A ferramenta de aprendizado de máquina começa a avaliar a diferença de tempo entre o momento do cadastro e o momento da documentação e calcula a média de cada paciente para obter uma estimativa do tempo de espera.”

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Após a conclusão do treinamento em IA, a transição para o novo sistema ocorreu sem problemas. "Conseguimos migrar para a nova solução em apenas algumas horas", acrescenta.

Hoje, Cuozzo vê oportunidades para futuras modificações e casos de uso.

“Nossa solução pronta para uso não era totalmente personalizável. Agora, podemos adicionar algoritmos adicionais e gerenciar o aspecto do aprendizado de máquina”, diz ele. “No futuro, também podemos usá-la para tarefas como previsão e auxílio na alocação de pessoal.”

Cuozzo também está satisfeito com a abordagem segura de sua equipe em relação à solução.

“Do ponto de vista da segurança, os dados são nossos”, diz ele. “É uma solução interna que controlamos. Enviar essas informações a terceiros, mesmo que tenham sido devidamente verificados, sempre envolve riscos.”

Transparência gera menos estresse no Hospital Infantil de Los Angeles

No Oeste, no Hospital Infantil de Los Angeles , a motivação por trás da implementação de uma ferramenta de IA centrada no paciente veio da equipe do departamento de emergência, diz o diretor de transformação digital, Omkar Kulkarni.

Como um dos departamentos de emergência pediátrica mais movimentados do país, a liderança do departamento disse a Kulkarni que os pais estavam ficando frustrados enquanto esperavam que seus filhos recebessem atendimento.

“Os pais vinham até o balcão de registro para perguntar quanto tempo ainda precisariam esperar”, diz ele. “O fato de não terem visibilidade dos tempos de espera estava criando uma temperatura elevada na sala de espera.”

Um colega de outro hospital infantil sugeriu uma plataforma com tecnologia de IA que já estava funcionando com outro grande cliente pediátrico, o que aumentou seu apelo. "Isso pode ser desafiador, porque há muitos fornecedores nesse setor sem experiência profunda em pediatria, e os dados pediátricos geralmente se comportam de maneira diferente dos dados de adultos", diz Kulkarni.

Depois que ele e sua equipe avaliaram a solução, sua implementação foi bastante fácil, pois não exigiu nenhuma alteração nos fluxos de trabalho nem o envolvimento da equipe. "Ela utiliza dados existentes do prontuário eletrônico e não exige que as equipes de saúde façam login", acrescenta.

Ao se cadastrarem no DE, os pais ou responsáveis ​​podem concordar em receber um link exclusivo por mensagem de texto para acompanhar a jornada do paciente. Em seguida, escolhem o idioma de sua preferência, como inglês ou espanhol, e têm acesso a uma página privada do paciente, que inclui o tempo estimado de espera, os nomes da equipe médica do paciente e informações que podem ser compartilhadas com segurança com outros amigos ou familiares para mantê-los informados.

Até agora, cerca de 76% dos adultos que levam crianças ao pronto-socorro do Hospital Infantil de Los Angeles têm usado o serviço, uma taxa de adoção incrivelmente alta para a nova tecnologia, diz Kulkarni.

“Neste ambiente, onde uma criança está doente ou machucada, é tenso e frustrante para os pais. Quando há transparência, eles se sentem muito mais confortáveis ​​esperando”, acrescenta. “Eles sabem que podem levar o filho para comer um lanche ou fazer uma ligação sem perder o seu nome sendo chamado. Esse tipo de precisão e transparência ajuda a melhorar a experiência do paciente.”

IA para Melhoria no Atendimento na Allegheny Health Network

A Allegheny Health Network, com sede em Pittsburgh, atende mais de 300.000 pacientes por ano em seus departamentos de emergência em 14 hospitais. Para lidar com esse volume, a organização está utilizando o máximo possível de IA e tecnologia .

O departamento de emergência do AHN oferece tempos de espera projetados para pacientes há quase 10 anos. Seu site compartilha uma lista de cada hospital, juntamente com os tempos de espera no pronto-socorro. O recurso é possível graças ao sistema Epic EHR .

O Dr. David Chuirazzi é médico emergencista, diretor médico de informática clínica na AHN e médico-construtor certificado na Epic. Ele e a equipe de TI da AHN estão explorando outras maneiras pelas quais o sistema pode aproveitar melhor a IA para aprimorar os fluxos de trabalho e os resultados dos pacientes no pronto-socorro.

“Uma das principais iniciativas que estamos testando no pronto-socorro atualmente é o uso da tecnologia de escuta ambiente”, diz Chuirazzi. “Quando ela ouve minha interação com o paciente, grava toda a conversa, carrega e transforma em um histórico significativo do paciente. Os médicos adoram e isso economiza muito tempo.”

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A AHN também está explorando possibilidades que usam IA para prever o risco de pacientes do pronto-socorro apresentarem problemas de saúde específicos.

“Na Epic, usamos uma ferramenta analítica para risco de sepse”, diz Chuirazzi. “A sepse é uma das principais causas de morte em prontos-socorros e hospitais. A ferramenta usa o prontuário eletrônico do paciente para fornecer uma pontuação em tempo real e continuamente atualizada para classificar o risco de um paciente desenvolver sepse de zero a 10. É um mecanismo de sinalização para agilizar a identificação da sepse e iniciar um protocolo.”

Chuirazzi e sua equipe também criaram ferramentas personalizadas e baseadas em regras de suporte à decisão clínica no Epic para ajudar médicos no ambiente de pronto-socorro, onde eles podem encontrar de tudo, desde derrames até doenças infecciosas raras.

“Quando um paciente chega, temos avisos no prontuário eletrônico (PE) enquanto os médicos documentam, para informá-los em tempo real de que o paciente pode atender a determinados critérios para atendimento especializado, como atendimento cardíaco ou de AVC. Mesmo que o médico não tenha o diagnóstico correto imediatamente, isso orienta o processo e ajuda a mitigar certos riscos”, diz Chuirazzi.