Melhoria da tomada de decisões clínicas aliada à inovação digital

Lori B. Daniels, Cynthia Papendick

Num mundo onde os sistemas de cuidados de saúde se estão a tentar adaptar às tecnologias mais recentemente disponíveis, os fatores-chave para o sucesso dependem da adoção de novas ferramentas na prática clínica, como algoritmos digitais de apoio às decisões clínicas, sistemas de diagnóstico orientados por inteligência artificial e testes avançados com biomarcadores.. Estas ferramentas inovadoras são determinantes no serviço de urgência e apoiam a triagem e o diagnóstico rápidos e exatos de condições críticas.1

Na série de podcasts Cardio Insights, Cynthia Papendick, médica cardiologista do serviço de urgência do Royal Adelaide Hospital e Lori B. Daniels, cardiologista da Universidade da Califórnia em San Diego, partilharam as suas perspetivas sobre a evolução do papel das soluções digitais e dos algoritmos de apoio às decisões clínicas na cardiologia e no serviço de urgência.

A sua conversa destaca temas-chave que refletem os desafios, oportunidades e direções futuras para integrar a tecnologia na prática clínica.

O papel dos algoritmos na tomada de decisões clínicas na padronização do cuidados

Tanto Cynthia Papendick como Lori Daniels destacam a importância dos algoritmos na tomada de decisões clínicas, em particular nos cuidados dos doentes que apresentam dor torácica. A Cynthia Papendick ressalva a utilidade de ferramentas como a pontuação HEART e o teste de troponina de alta sensibilidade na Austrália, que ajudam a garantir abordagens baseadas em evidências clínicas nos serviços de urgência.2 Destaca que: “Ter este teste disponível permite que as pessoas mantenham uma abordagem homogénea e baseada na evidência clínica para a gestão das apresentações cardíacas comuns, por exemplo, dor torácica”. Da mesma forma, Lori Daniels observou como as soluções digitais, em particular as que gerem o percurso dos cuidados de saúde de um doente, tiveram um papel vital quando as troponinas de alta sensibilidade foram introduzidas nos Estados Unidos, garantindo consistência e segurança apesar da falta de familiaridade inicial com o teste.3

No entanto, ambas as especialistas reconhecem as limitações das práticas atuais. Por exemplo, os desafios do mundo real, como atrasos na colheita de amostras ou desvios aos cronogramas rigorosos (p. ex., janelas de testagem de uma hora), muitas vezes complicam a adesão a estas soluções. Os algoritmos digitais poderiam colmatar estas lacunas ajustando dinamicamente os cálculos com base em dados em tempo real e melhorando assim a exatidão e eficiência.1

Lidar com as disparidades na adoção

A conversa também ajudou a esclarecer as disparidades na adoção de ferramentas de diagnóstico avançadas, como as troponinas de alta sensibilidade, entre os sistemas de saúde. Nos EUA, por exemplo, nem todos os hospitais fizeram a transição para estes testes, criando inconsistências nos cuidados prestados aos doentes.4 Lori Daniels destaca que os algoritmos digitais poderiam preencher esta lacuna, ajudando a padronizar a interpretação de dados entre os diferentes métodos e cenários de testagem.5

Cynthia Papendick sublinha ainda a forma como as disparidades se estendem à interpretação de cenários clínicos complexos. Por exemplo, a distinção entre enfartes do miocárdio tipo 1 e tipo 2 muitas vezes requer uma consideração diferenciada de fatores específicos do doente, como função renal ou sangramento gastrointestinal.6 A especialista enfatiza que “podemos ter uma troponina elevada num doente que tem um sangramento gastrointestinal e na realidade está a ter um enfarte do miocárdio tipo 2”.

As ferramentas digitais capazes de integrar vários pontos de dados, como resultados de testes anteriores ou comorbidades, podem melhorar a precisão do diagnóstico e reduzir a variabilidade entre instituições.7

Melhorar a exatidão do diagnóstico com a inteligência artificial

Lori Daniels expressou otimismo sobre a integração da IA na interpretação de eletrocardiogramas (ECG), particularmente para detetar alterações subtis indicativas de enfarte agudo do miocárdio (EAM). Comentou que “já existe a interpretação de eletrocardiogramas e se fosse possível combinar esta interpretação com biomarcadores, acho que isso poderia ser extremamente útil”.

As interpretações atuais de ECG geradas por computador geralmente ficam aquém das expetativas, exigindo uma revisão manual por especialistas — tratando-se de um processo oportuno para melhoria por meio de interpretações orientadas por IA.8 Cynthia Papendick ecoa este sentimento, defendendo ferramentas de IA que poderiam fornecer interpretações de ECG mais fiáveis e, ao mesmo tempo, contextualizar os sinais clínicos em cenários mais amplos. Um exemplo disto poderia ser a integração de biomarcadores com dados de ECG analisados por IA para apoiar avaliações mais abrangentes da dor torácica nos doentes.

Superação dos desafios da implementação

Apesar do seu entusiasmo pelas soluções digitais, ambas as especialistas reconheceram barreiras significativas à implementação. Lori Daniels observou que demonstrar melhorias — como a redução da mortalidade ou das hospitalizações — é uma fasquia elevada para as novas tecnologias. Em vez disso, as métricas iniciais como ganhos de eficiência ou utilização de recursos podem ser parâmetros de referência mais alcançáveis para avaliar as ferramentas digitais. Destacou ainda que“Do ponto de vista hospitalar, se for possível tornar um sistema mais eficiente e nem que seja poupar 30 minutos ou uma hora, pode não ser algo fantástico para os médicos, mas para o sistema hospitalar como um todo, pode ser realmente importante”.

Cynthia Papendick acrescentou que os serviços de urgência muitas vezes assumem a admissão de doentes como medida de precaução e que a utilização de algoritmos digitais capazes de avaliar holisticamente os dados dos doentes poderiam ajudar a identificar casos em que a admissão é desnecessária, otimizando a utilização dos recursos.9

O futuro das soluções digitais em cardiologia e no serviço de urgência

Quando questionadas sobre os seus desejos de futuras soluções digitais, ambas as especialistas destacaram ferramentas que integrem diversas fontes de dados para orientar a tomada de decisões clínicas de forma mais eficaz. Para Cynthia Papendick isto inclui melhores algoritmos de interpretação de ECG que considerem anomalias subtis, muitas vezes negligenciadas pelos sistemas atuais. Para Lori Daniels, o foco está no diagnóstico da insuficiência cardíaca — especificamente ferramentas que incorporem fatores como a idade, comorbidades e níveis anteriores de biomarcadores para distinguir entre condições agudas e crónicas.

Olhando para o futuro, ambas concordam que as soluções orientadas pela IA devem ser implementadas cuidadosamente para garantir que complementam em vez de substituírem a avaliação e decisão clínicas. Ao combinar análises avançadas com a experiência clínica estas tecnologias têm o potencial de transformar a cardiologia e a medicina de emergência.

Cardio Insights é um podcast apresentado por Mathieu Chaffard, que apresenta líderes de opinião das principais instituições a nível mundial para explorar o potencial das soluções digitais em medicina cardiovascular e de emergência.