05/11/2024 - 08:30 - 10:00
RC7.3 - Tecnologias Digitais na Atenção Primária à Saúde: experiências e potencialidades |
53056 - SOLUÇÃO DIGITAL DE EDUCAÇÃO EM SAÚDE E DE ACOMPANHAMENTO INDIVIDUALIZADO E LONGITUDINAL NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE
RENATA CRISTÓFANI MARTINS - I9MED DIGITAL CARE, AGNALDO CARLESSE - I9MED DIGITAL CARE, TIAGO FRIGINI - I9MED DIGITAL CARE
Introdução e Contextualização
A integração da telemedicina na Atenção Primária à Saúde (APS) tem emergido como uma estratégia promissora para aprimorar a acessibilidade e a eficiência dos serviços de saúde. A flexibilidade oferecida permite que os pacientes consultem profissionais de saúde sem precisar se deslocar longas distâncias, além de facilitar acesso a especialistas que locais remotos têm dificuldade de contratação.
A telemedicina tem demonstrado contribuir para uma maior adesão ao tratamento e acompanhamento de saúde por parte dos pacientes. A conveniência das consultas virtuais e a possibilidade de monitoramento remoto da saúde incentivam os usuários a se engajarem de forma mais ativa em seu autocuidado, resultando em melhores resultados clínicos e qualidade de vida.
O uso da inteligência artificial nas tecnologias de saúde permite individualizar o cuidado para características específicas de cada usuário de serviço de saúde. Principalmente porque a IA consegue predizer probabilidades de eventos de saúde e propor ações de prevenção específicas. Outra vantagem da IA em aplicativos de saúde é o uso de comunicação mais adequada do usuário.
O Galileu é a produção técnica desenvolvida por nós que realiza ações de educação, monitoramento e atendimento de saúde. Para isso ele faz um mapeamento de saúde a partir de um questionário autoaplicável de estratificação de saúde (Health Risk Assessment - HRA).
Objetivo para confecção do produto
Realizar ações de educação em saúde; prevenção e promoção; monitoramento e acompanhamento de saúde; além de atendimento e cuidado de saúde.
Aumentar acesso à Atenção Primária à Saúde com longitudinalidade e vínculo.
Melhora da gestão do cuidado com ferramentas de inteligência artificial para auxiliar nas tomadas de decisões e predição de eventos de saúde.
Metodologia e processo de produção
O Galileu foi desenvolvido a partir de novembro/2022, como uma evolução de um programa focado em cardiologia, que faz a gestão e o acompanhamento de pacientes. O modelo se mostrou bastante eficaz e resolutivo, o que gerou a demanda de expansão para todas condições de saúde e prevenção primária e secundária.
Pela necessidade de integração de diversas soluções especialistas, optamos pela arquitetura em repositório, seguindo o padrão HL7 FHIR, por ser o padrão de interoperabilidade em uso na saúde e pela RNDS.
Por não termos acesso inicial ao histórico de prontuário dos pacientes, incorporamos uma solução de identificação de agravos, riscos e lacunas de rastreio e de cuidado, através de um questionário autoaplicável que possui aproximadamente 63 mil regras médicas geradas por IA e definidas a partir de 350 protocolos, garantindo precisão e confiabilidade dos dados.
Após a identificação das necessidades dos pacientes, eles são incluídos em trilhas de saúde por um sistema desenvolvido para consumir os dados do repositório, que envia atividade e conteúdos de edutainment ao paciente, além do monitoramento e gatilhos para ações a partir de tendências e riscos avaliados continuamente.
Resultados
O Galileu atua em parceria com secretaria de saúde ou organizações sociais de saúde que contratam o serviço. As pessoas elegíveis que escolherem participar do cuidado por essa tecnologia devem baixar o aplicativo e se cadastrar. Depois ela será encaminhada a página de onbording na qual vídeos explicam quais as funcionalidades do programa. O próximo passo é o usuário preencher o HRA..
Com essas informações o Galileu estratifica e aloca os usuários em linhas de cuidado. Para cada módulo ou linha de cuidado que o usuários participar, ele irá receber conteúdos de educação em saúde. No momento temos a linha de cuidado geral, de hipertensão arterial sistêmica e de diabetes. Começamos com as doenças mais prevalentes. Mais de 60 mensagens diferentes de educação em saúde foram enviadas aos usuários.
O aplicativo também faz interações com o usuário solicitando informações de saúde, como medida da pressão arterial a cada seis meses. Esses questionamentos são ações automatizadas por inteligência artificial desenvolvidas a partir de um fluxo de cuidado. E caso o usuário responda um valor de PA fora do normal, o fluxo de cuidado está estruturado para de maneira rápida e eficaz cuidar da pessoa. Os conteúdos educativos ou de monitoramento são enviados via notificação de push ou por whatsapp.
Atualmente o produto está com 29.187 usuários desde que foi implementado em outubro de 2023.
Análise crítica e impactos sociais do produto
Quando a programação e desenvolvimento, a maior dificuldade foi encontrar soluções com APIs nativas em FHIR ou conseguir profissionais que conhecessem esse padrão para desenvolver as soluções. Outra dificuldade foi convencer os parceiros a usar a lógica de base populacional e não a de evento para a precificação das soluções. Um ponto positivo do nosso sistema é que a nossa arquitetura nos possibilitou reduzir o custo para a integração de novos sistemas à plataforma.
Estamos em produção de outras linhas de cuidado, mas o processo demanda tempo já que são baseadas em evidência e por uma equipe interprofissional.
Uma dificuldade é a adesão ao Galileu com usuários referindo desconfiança. Estamos com projetos de pesquisas para realizar uma avaliação formal da eficácia do aplicativo, das suas ações de prevenção e monitoramento.
O Galileu é um aplicativo inovador de saúde que promove um cuidado longitudinal centrado no usuário. O aplicativo promete um impacto a longo prazo na saúde da população, principalmente com aumento do acesso a ações de prevenção e promoção. Outro impacto importante é a coleta de dados de saúde da população mais detalhada, o que permite a gestão realizar ações baseadas em dados populacionais mais assertivos.
Referências
Matheny ME, Whicher D, Thadaney Israni S. Artificial Intelligence in Health Care: A Report From the National Academy of Medicine. JAMA. 2020;323(6):509–510. doi:10.1001/jama.2019.21579
Polinski, J. M., Barker, T., Gagliano, N., Sussman, A., Brennan, T. A., & Shrank, W. H. . Patients' satisfaction with and preference for telehealth visits. J Gen Intern Med. 2016;31(3), 269-275.
Whitten, P., & Mackert, M. Telemedicine: Opportunities and developments in member states: report on the second global survey on eHealth. 2005: World Health Organization.
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