Estou sem postar neste blog por um bom motivo. Desenvolvi um aplicativo de interpretação automática do eletrocardiograma chamado ECG CALC.
Vídeo demonstrativo:
A versão grátis, só com arritmias, está disponível para iPhone e Android:
Google Play: https://goo.gl/vxozYQ
Apple: https://goo.gl/rMxJv2
Link da versão completa com outros 70 problemas:
Google Play: https://goo.gl/bGmpJR
Apple: https://goo.gl/yizXfM
Há vários meses atrás, um post no grupo da SBIS no facebook (http://www.facebook.com/groups/160121100777/) indicou uma pesquisa sobre os prontuários eletrônicos americanos : EHR Report 2012: Physicians Rank Top EHRs. Os slides estão disponíveis no link: http://www.medscape.com/features/slideshow/EHR2012?src=ptalk#1 (o link só funciona clicando no facebook – a data do post é de 30 de novembro de 2012).
A pesquisa incluía 17 prontuários eletrônicos pontuados de 0 a 5. O melhor atingiu nota geral 4,22 e o pior 2,81. Os critérios de qualidade incluem facilidade de aprender, facilidade de entrar dados, intuitivo, implementação, confiabilidade, apoio, custo, satisfação da chefia, aparência do produto. A imagem abaixo lista os prontuários e suas pontuações.
O Youtube tem vários vídeos de tutoriais dos Prontuários Eletrônicos citados. Tentei dar uma conferida no que os melhores tem em comum para tentar encontrar um padrão. Dois itens me chamaram a atenção: ferramentas de entrada de dados e meios de apoio a decisão.
Na imagem abaixo, o vídeo do Practice Fusion mostra como o usuário pode preencher uma anamnese clicando em peças de textos prontos. Primeiro o usuário tem que escolher qual problema o paciente tem e a lista de perguntas mais frequentes sobre aquele problema fica disponível. O processo é chamado de “povoar”. Os Prontuários disponibilizam um editor para o usuário criar suas listas de entrada de dados e até disponibilizar para outros usuários.
Na imagem abaixo, o vídeo do Amazing Chart mostra a ferramenta Dragon NaturalSpeaking Medical. A ferramenta traduz o que o médico está falando em texto, fazendo a edição de anamnese e exame físico ficar bem mais rápida.
Outra ferramenta disponível no Amazing Chart é uma página sobre apoio a decisão. A página tem duas ferramentas: o “5 minute Clinical Consult (5MCC)” e um link para busca o “up-to-date”. Tenho os dois disponíveis, mas o up-to-date é mais demorado para usar.
A entrada de dados é um ponto fraco de todo Prontuário Eletrônico, e um problema para os médicos em geral. A pesquisa sugere que estes itens são importantes.
Fábio Castro
A interface abaixo é de uma calculadora médica usada para calcular o risco perioperatório. A calculadora está disponível no site da Bibliomed .
Depois do médico preencher os dados o resultado aparece automaticamente. Faltou criar um relatório para o médico copiar e colar com os dados clínicos. A calculadora não está integrada em um prontuário eletrônico, mas é um tipo de ferramenta que deveria estar disponível. Serve para diminuir o tempo de trabalho e até os erros médicos.
A ABRASCO (Associação Brasileira de Pós-Graduação em Saúde Coletiva) enviou uma carta aberta para o Ministro de Saúde sobre política de Tecnologia de Informaçaõ (TI) no SUS. A carta está disponível no link: Carta Aberta
A carta trata basicamente no uso de software de uso privada e público. Cita que o governo está priorizando o uso de software de empresas privadas considerando que as instituições públicas não tem capacidade de desenvolver. Cita até exemplos de softwares públicos que tiveram sucesso para mostrar que não é uma verdade absoluta.
O desenvolvimento do CNS foi dado pela ABRASCO como exemplo de fracasso de um sistema desenvolvido por empresas privadas. O uso da classificação de risco de Manchester é outro bom exemplo. Foi criado para serviços de urgência e emergência e foi escolhido pelo Secretaria Estadual de Saúde de Minas Gerais para uso, também, nas equipes do PSF, um serviço tipicamente ambulatorial. A reação dos profissionais está sendo altamente negativa. O custo do contrato é bem suspeito.
Softwares desenvolvidos para a realidade de serviços privados podem ser até nocivos quando usado no serviço público onde a carência de recursos e a diferença entre os usuários pode ser gritante. Falta de papel ou cartucho para impressora pode ser um bom exemplo (se a equipe do PSF tiver um médico para usar).
As empresas privadas desenvolvem softwares com objetivos limitados para diminuir os custos e riscos de desenvolvimento. O resultado são softwares limitados que não respondem a maioria dos problemas encontrados na Atenção Primária a Saúde (APS).
Um software para a APS deveria considerar a integração de vários sistemas:
– Prontuário Eletrônico. Costuma ser o produto mais vendido. A grande maioria dos produtos trabalha com a internet, mas na APS tem que considerar locais onde não existe internet ou é muito lenta, o que não é típico de serviço privado.
– Sistema de informação. Um serviço privado se preocupa com pagamento (TISS) enquanto a APS lida mais com dados epidemiológicos. Os Sistemas de Informação também costumam ser voltados para os interesses do gestor e não das equipes do PSF.
– Sistemas de Apoio a Decisão. Sempre foi uma grande promessa, mas o desenvolvimento e aceitação sempre foram os grandes limitadores. Para ter sucesso tem que ser direcionado para o contexto da APS.
– PSF Móvel. Informatizar o trabalho dos ACS, e de outros profissionais trabalhando fora da unidade de saúde, tem um grande potencial, mas é um trabalho desconhecido e pouco valorizado.
– Educação Permanente. Está na pauta do Ministério da Saúde pois um dos grandes problemas da APS é a capacitação de um grande número de profissionais.
– Prontuário Pessoal de Saúde. É um serviço pouco conhecido e até com limitações de uso pela população. Não é considerado pelos desenvolvedores e gestores.
Um software que integra todos estes recursos, com qualidade, tem um risco muito grande de falhar e o custo pode estar fora da realidade da maioria das empresas de software. O financiamento com recurso público seria necessário.
Falta de Investimento
O problema pode ser uma questão de investimento insuficiente. O uso de software privado poderia ser uma alternativa temporária até que softwares realmente adequados, públicos ou privados, se tornem uma realidade. A solução seria investir pesado em pesquisa. Começaria mesmo na base da tentativa e erro.
A ABRASCO já mostrou que está interessada no assunto e pesquisas sobre o assunto são uma forma de dar base a novas discussões. As perguntas podem ser simples como “o que este software tem/faz que ajuda os médicos no trabalho na APS?” ou “o que falta neste software para ajudar os médicos no trabalho na APS?”.
Outra solução pode ser investir em ensino com cursos específicos para profissionais de saúde e TI na área de Informática em Saúde. Até mesmo os gestores precisam ser capacitados para poderem tomar decisões.
Continuando o post anterior, um trabalho que já está bem estruturado na medicina é o Risco Cirúrgico. A imagem abaixo é de um formulário para fazer o risco cirúrgico.
A interface abaixo é o mesmo formulário integrado em um prontuário eletrônico.
A vantagem é permitir que um algoritmo gere respostas prontas automaticamente. Falta um formulário para pedir os exames necessários conforme o risco do paciente. Seria interessante para o SUS pois pode racionalizar os gastos evitando que o médico indique exames desnecessários.
Fiz uma contas em relação ao desperdício no SUS. Se um médico deixa de gastar 100 Reais por dia com medicações, exames e encaminhamentos desnecessários, então em um ano seria 20 mil Reais de economia (para cada 100 Reais). Para as mais de 30 mil equipes do PSF funcionando seriam mais de 600 milhões de Reais por ano. O exemplo do formulário de Risco Cirúrgico integrado no Prontuário Eletrônico é um exemplo de como conseguir parte desta economia.
Em um artigo recente foi citado que o governo gasta 102 bilhões por ano em saúde. Se 1 a 2% do orçamento fosse gasto em informatização, como preconizado para uma organização, seria 1 a 2 bilhões por ano. Com 1/3 sendo gasto com a Atenção Primária seria necessário gastar 300 a 600 milhões de reais por ano. Se forem bem gastos, e nem parece que precisa de tanto assim, parece fácil conseguir ter um retorno garantido.
Fábio Castro
O título é uma tese de Mestrado do Dr. Angelmar Roman. Está disponível AQUI.
Roman testou um protótipo funcional de um Prontuário Eletrônico voltado para a Atenção Primária. Na tese foi mostrado que um Prontuário Eletrônico ligado a um Sistema de Apoio a Decisão (SAD) pode diminuir os gastos com saúde em cerca de 40%. O SAD usado era uma linha-guia resumida indicando a melhor conduta para doenças cardiovasculares.
O Prontuário Eletrônico usado era baseado no SOAP com cada problema sendo evoluído de forma separado. A abordagem usada foi usar campos codificados em cada divisão do SOAP. O objetivo, segundo o autor, é evitar que informações de problemas crônicos fiquem perdidas no meio de problemas comuns. Citou como exemplo uma glicemia de um diabético que fica no meio de uma evolução de um problema agudo como um resfriado. Com a codificação e a separação dos problemas é possível resgatar facilmente os dados de um problema de cada vez.
A interface abaixo é o SOAP do Prontuário Eletrônico usado com os problemas codificados e os dados clínicos do lado.
O objetivo da abordagem usada é apoiar a coordenação do cuidado que segundo o autor “é a organização sistemática das informações da saúde do paciente, formando um todo histórico e coerente para formação da imagem clínica da pessoa sob cuidado. Essa imagem clínica é que vai subsidiar a tomada de decisão para cada queixa. A essência da coordenação é a disponibilidade de informações a respeito de problemas e serviços anteriores e o reconhecimento daquela informação, na medida em que está relacionada as necessidades para o presente atendimento. É, portanto, uma questão de gestão clínica, que dá base par tornar concreta a integralidade e a longitudinalidade”.
Compartimentalizando as informações de um problema também facilita a criação de um sistema de informação para o individuo. O sistema de informação usado atualmente na APS, o SIAB, foi criado para auxiliar o gestor sendo pensado na população e não no indivíduo.
Além de mapear os agravos de uma população passa a ser possível sistematizar para ter controle do resultado. Roman usou uma classificação de risco cardiovascular pois a meta do tratamento pode variar de um paciente para outro.
Roman divide os indicadores em indicador de processo e de resultado. Um indicador de processo mostra se o médico seguiu um protocolo como pedir os exames recomendados. Um indicador de resultado indicaria se os exames estavam dentro do valor ideal. O objetivo é evitar, por exemplo, usar dados sobre mortalidade para saber se o trabalho está indo bem.
O Prontuário Eletrônico não era um modelo completo. Não tinha modulo de agendamento, prescrição de receitas, exames etc. Mas era possível cadastrar pacientes, criar uma lista de problemas, criar um genograma e usava o CIAP2 para codificar as doenças além de estratificar o risco cardiovascular. Uma linha-guia era disponibilizada para o problema.
Na conclusão é citado que a aderência e a execução cuidadosa de recomendações de uma linha-guia seria mais importante que a forma como são elaboradas.
A interface abaixo é uma lista de tarefas criada para o problema cardiovascular. Os dados são divididos em tarefas com cores indicando se foram completados ou não. Nunca vi um Prontuário Orientado por Tarefa e acho que é um bom exemplo.
A Interface abaixo é da linha-guia integrada no programa.
Fábio Castro
O Prontuário Eletrônico não é apenas uma versão eletrônica do prontuário em papel pois pode ter ferramentas adicionais e ligação de dados. Um dos componentes são os Sistemas de Apoio a Decisão Clínico (SAD), ou CDSS (Clinical Decision-Support Systems).
A prática da medicina é basicamente a tomada de decisão e todos os softwares médicos são, de certa forma, voltados para apoiar o médico na tomada de decisão. Pode ser de vários tipos como lembrar as observações médicas, informar outros profissionais, obter conhecimento, monitorar o desempenho e justificar intervenções. Os alertas e lembretes são outro tipo de SAD. O Alert tem várias ferramentas de Apoio a Decisão ou que podem ser classificadas como SAD.
Prontuário Centrado na Tarefa
A maioria dos prontuários eletrônicos, como o no papel, são orientados para o tempo com os dados sendo adicionados em ordem cronológica. Já um prontuário orientado para a tarefa (Task-Oriented Record) dá ênfase a tarefas durante o atendimento. O Alert tem várias ferramentas de um prontuário orientado para o tempo.
Uma ferramenta simples é o “Viewer”. O Viewer foi dividido em quatro partes. A primeira mostra o Estado do Episódio com um checklist do que já foi feito na consulta. A segunda são as ferramentas como agenda, calculadoras, e outros. A terceira são as decisões clinicas mostrando os protocolos, receitas, exames etc. O quarto é Workflow ou as tarefas pedidas como exames, medicações e procedimentos (Clique nas imagens para aumentar de tamanho).
O Viewer tem a opção de mostrar as tarefas realizadas durante o atendimento, incompletas ou que ainda faltam como na primeira opção (Estado do Episódio).
Antes de entrar na parte clínica do Alert é possível acionar a opção “Lista de Tarefas” mostrando várias tarefas a serem realizadas. Acionando o módulo aparece o nome dos pacientes, com a foto, e o que as tarefas marcadas. Geralmente pode ser do tipo terapêutica, procedimentos, exames clínicos ou imagem, curativos e outros serviços relacionados com um serviço hospitalar.
Guidelines
Na opção Guidelines é possível ativar Guidelines para o paciente. Se o paciente não tem nenhuma ativada o Alert mostra as disponíveis. Escolhendo uma Guideline aparece uma lista de tarefas recomendadas para aquele problema, por exemplo, os exames clínicos recomendados para a diabetes. As Guidelines disponíveis são de quatro tipos: Gestão, Prevenção, Rastreamento e Tratamento.
Protocolos
Os protocolos disponíveis pelo Alert são do tipo fluxograma. O usuário pode criar seus próprios protocolos podendo incluir tarefas, questões, avisos, instruções, protocolos e conectores. O fluxograma não usa símbolos da computação usados em fluxograma o que facilita o entendimento.
Aparentemente são fáceis de criar bastando arrastar os elementos novos para o local adequado. No caso dos avisos apenas é preciso apena indicar que o aviso foi lido. O texto de instrução indica procedimentos ou ações necessárias. Podem ser ignorados ou indicar que foi concluído. Nas caixas de “questão” é preciso tomar uma decisão, geralmente tendo uma bifurcação que são a resposta da questão. A tarefa é o que será feito podendo ser de vários tipos. Se for escolhido a opção “executar” em alguma tarefa do algoritmo a tela muda para o modulo onde será executado a tarefa como a prescrição de uma medicação ou pedido de exame. O conector interliga dois elementos bastando clicar em um e soltar no destino.
A interface abaixo mostra um protocolo disponível ainda em teste e por isso bem incompleto. É possível aumentar ou diminuir o fluxograma de tamanho com a ferramenta de zoom.
Eu costumo usar algoritmos no caso de problemas complicados. O algoritmo abaixo é um que eu usei algumas vezes. Nas duas últimas vezes os pacientes não voltaram para novas avaliações pois os sintomas desapareceram o que é comum na APS (diabetes insipitus é realmente raro). Estes algoritmos são encontrados com frequencia em livros de medicina. Os mais complexos e os pouco usados são ideais para serem integrados no Prontuário Eletrônico por serem difíceis de decorar.
O uso dos protocolos não é obrigatório, usando se quiser ou se for necessário. O médico nem é obrigado a seguir os conselhos ou todo o algoritmo. Na maioria das situações nem é necessário sendo até simplista, mas quando é necessário é de muito valor.
É comum encontrar estes algoritmos pregados na parede e/ou porta do consultório do SUS. Não dá nem para usar devido a distância. Com o computador possível disponibilizar centenas de algoritmos, vários para cada doença (diagnóstico, classificação, tratamentos etc) e com informações adicionais se necessário. Lembro de um sobre Erucismo que não mostrava as imagens das lagartas o que já me fez falta. Os algoritmos também servem para nova aquisição de conhecimento. Se for usado com frequência acaba sendo decorado, podendo ser até considerado uma nova forma de aprendizado durante o trabalho.
Planos de Cuidados
Além dos Protocolos e Guidelines o Alert disponibiliza a opção de criar Planos de Cuidados. Podem ser do tipo Gestão, Prevenção, Rastreamento e Tratamento. O profissional pode indicar a data de inicio, fim, patologia, responsável, objetivos e fazer anotações. Depois são criadas tarefas como exames clínicos, encaminhamentos, e medicações. Como exemplo pode-se criar rotinas para pedir exames de rotina como a Mamografia, Lipidograma, Glicemia etc.
Bibliografia
The 5-Minute Clinical Consult 2008 – 16th Ed.
Biomedical Informatics – Computer Applications in Health Care and Biomedicine – Cap 20 – Clinical Decision-Support Systems- Edward H. Shortliffe – 2006
Fábio Castro
O erro médico é responsável por 44 a 98 mil mortes por ano nos EUA, sendo 7 mil por medicações, com um custo de US$ 17 a 29 bilhões. No mundo é estimado 770 mil mortes hospitalares por ano por erro médico. Nos EUA são realizados três bilhões de prescrições por ano. Os farmacêuticos contatam o médico 150 milhões de vezes para tirar duvidas como escrita ilegível.
Estudos de 1988 já mostravam que o Prontuário Eletrônico tem potencial de diminuir os erros médicos especialmente quando integrados com outros aplicativos como sistemas de apoio a decisão como a prescrição eletrônica (E-prescribing). A prescrição eletrônica implica no uso de computador ou Palmtop para submeter a prescrição para a farmácia eletronicamente. O E-prescribing pode melhorar a eficiência, diminuir erros e melhorar a obediência com formulários de gerenciamento de cuidado.
Em uma pesquisa com médicos que usam E-prescribing, 75% indicou que pode diminuir erros, 70% citou que aumenta a produtividade, 60% indica ter potencial de diminuir recusas a ajudar paciente a assumir mais responsabilidade, e 50% acham que diminui o tempo de consulta e o número de pacientes que procuram serviço sem necessidade. Os benefícios percebidos variam de alto, médio e baixo. Também avaliaram a resposta do paciente, tempo de consulta mais curta, procura desnecessária do serviços de saúde, procura rápida do serviço de saúde para iniciar tratamento, menos testes e tratamentos desnecessários.
O CPOE (Computerized Physician Order Entry), ou entrada de dados estruturada, é uma abordagem para a padronização do cuidado, melhorar a eficiência do cuidado e diminuir erros. O CPOE, com ou sem apoio de um Sistema de Apoio a Decisão, é citado como um dos melhores meios para diminuir erros de prescrição, controle de formulário, alerta sobre alergias e interação de drogas, além de melhorar a eficiência como evitar repetir prescrições. O CPOE evita erros de escrita, dose incorreta, forma errada de dose, e tempo inapropriado de administração. O CPOE é capaz de diminuir os erros em geral em 80%, e os erros sérios potenciais em 55%.
O ciclo de medicação inclui a prescrição, transcrição, dispensação, administração e o monitoramento. Na prescrição ocorre metade dos erros e geralmente está relacionada com a falta de conhecimento da droga e do paciente. A interação droga-droga (DDI – drug-drug interactions) é o erro mais frequente, mas a maioria sem evento adverso com apenas 10-15% tendo significância clinica. A frequência também varia com o local como no caso de ambulatório, emergência e paciente internado/CTI. Em cerca de 50% das vezes o médico não vê esta interação e 1/3 desses casos tem interação séria.
O CPOE ajuda a evitar DDI e metade dos médicos que usam concordam que ajuda, mas 57 a 95% ignora os alertas. A principal razão é a grande frequência de alertas falsos. As causas estão relacionadas com banco de dados projetado errado, interface dos alertas, e falta de inspeção da interação entre o sistema e usuários para melhorias frequentes.
A imagem abaixo é de um CPOE onde o médico pode escolher a medicação e doses indicando ao software os dados. A imagem também mostra um alerta de alergia. Clique na imagem para aumentar o tamanho.
O uso do CPOE para prescrição está se tornando comum no Japão. Em hospitais com 500 ou mais leitos o uso é de 70%. O CPOE melhora a qualidade do cuidado principalmente a segurança. Detectam dose inapropriada ou combinação inadequada e criam um alerta. O médico clica em “issue prescription” e o sistema compara os dados e a dose.
Um sistema de apoio a decisão para e-Prescribing usam o mesmo limiar de alerta para todos os pacientes em todos os casos estava levando a alertas excessivos e a “fadiga de alerta”, também chamada de síndrome “cry wolf”, quando o médico não dá mais atenção para os alertas, seja por errarem com frequência, atrasar as tarefas e atrapalhar o fluxo de trabalho. Os sistemas de alerta que usam limiar estatístico comparando a prescrição com os dados de uma tabela mestre são chamados de “static alert system”. O resultado pode ser alertas em excesso que o médico passa a desprezar.
Uma abordagem para evitar a “fadiga de alerta” foi criar um sistema de alerta apropriado considerando apenas se o tratamento presente difere muito dos tratamentos anteriores. O sistema considera tratamentos comuns como sendo certos e inclui os já prescritos para o paciente. O sistema foi chamado de “real-time case-based medication alerting and recommender system” ligado a uma base de dados de prescrição.
O sistema faz alerta e apoio a decisão. No sistema de alerta recebe dados de prescrição e compara os dados com estatísticas similares já prescritas da medicação. Se a prescrição passar do limiar o sistema cria um alerta em uma janela “pop-up”. Os gatilhos são a dosagem, regime de dose, duração da administração e drogas concomitantes. O limiar de alerta é o percentil 95 e a média +2. O sistema também pode considerar a especialidade, doença, sexo e idade. O sistema de alerta é graduado em “atenção”, “cuidado/alerta” e “proibido”.
Como apoio a decisão o sistema orienta o médico caso queira saber se a dose é apropriada assim como a duração da administração mostrando os valores mais usados. Também considera os atributos do pacientes. Por exemplo, o uso de Prednisolona varia muito de especialidade para outra.
A abordagem escolhida mostrou ser mais simples de implementar que manter e atualizar uma tabela de dosagem. O lado negativo é a necessidade de muitas prescrições para criar o banco de dados.
Em outro trabalho o sistema de alerta foi redesenhado com quatro níveis de significância clínica e recomendação para cada interação. Os alertas eram ativos e passivos. Os alertas ativos, com interações mais graves, se apresentam para o médico interrompendo a prescrição, com o médico tendo que justificar se continuar a prescrição, enquanto os alertas passivos permitem que o médico aceite a recomendação ou não, com o alerta aparecendo no fundo e não interrompendo a prescrição.
Foi criado um banco de dados a partir de uma bibliografia com 4.300 DDI. No final foram mantidas 3.809 DDI que depois foi dividido em quatro níveis:
– Nível 1 (695 DDI) – dano potencial grave, frequente, boa predicabilidade e bem documentado
– Nível 2 (1494 DDI) – dano potencial moderado, menos previsível, documentação incompleta
– Nível 3 (1653 DDI) – dano mínimo ou pouco potencial, infrequente, pouca documentação
– Nível 4 (62 DDI) – sem significância clinica e sem efeito adverso.
O sistema de alerta envia recomendações durante o uso:
– Evitar uso junto – O médico tem que justificar por escrito no programa se for usar as medicações com interação. Neste caso o alerta é ativo como no caso das interações do Nível 1.
– Necessidade de monitoramente clinica ou exames. Pode ser com a observação de sintomas e sinais, ou checar toxicidade (ulcera, PA, exantema, ECG, função hepática, hemograma etc)
– Avaliar droga alternativa – o sistema mostra outras medicações incluindo com o efeito similar desejado (ex trocar AAS por Paracetamol; Cimetidina por Famotidina; Eritromicia por Azitromician, etc)
– Modificar a administração. Ex: espaçar o uso entre as drogas, modificar a medicação ou ambas, forma farmacêutica, ou forma de administração.
– Informar o paciente: dos sinais de alerta como hepatotoxicidade, diminuição do efeito (anticoncepcionais orais – sugere usar preservativo); dieta adequada (vitamina K no caso de Marevan).
Bibliografia
Development of Case-based Medication Alerting and Recommender System: A New Approach to Prevention for Medication Error – Medinfo 2007 – Studies in Health Technology and Informatics
Analysis and Redesign of a Knowledge Database for a Drug-Drug Interactions Alert System – Medinfo 2007 – Studies in Health Technology and Informatics
Modeling and Acquisition of Drug-Drug Interaction Knowledge – Medinfo 2007 – Studies in Health Technology and Informatics
Exploring the Unintended Consequences of Computerized Physician Order Entry – Medinfo 2007 – Studies in Health Technology and Informatics
Information Technology in Primary Care Practice in the United States – Cap VII – Healthcare Information Systems and Informatics: Research and Practices
CPOE – Computerized Physician Order Entry – CAP 11 – Healthcare Informatics
Information Technology (IT) and the Healthcare Industry: A SWOT Analysis – Chapter 1.12 – Medinfo 2009 – Medical Informatics: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications
Fábio Castro
Durante um atendimento o médico pergunta a paciente se a menstruação está normal. A paciente responde que já fez histerectomia e o médico passa a maior vergonha por ter esquecido esta informação. Aconteceu comigo logo com a esposa do Coronel.
As ferramentas de lembretes de um Prontuário Eletrônico são meios bem simples para evitar estes percalços e outros erros. Ao abrir o Prontuário Eletrônico de um paciente a primeira coisa que aparece são os lembretes que eu criei. A Interface gráfica abaixo é um exemplo de lembrete.
Sem uma lista de problemas no Prontuário Eletrônico que uso acabei aproveitando para usar também como lista de problemas. O problema é que logo após sair da ferramenta de lembrete a lista de problemas também desaparece sendo que o ideal é que ficasse sempre a mostra.
Também sinto falta de vários tipos de lembretes. Os lembretes que crio são visíveis por todos e as vezes gostaria que alguns tipos de lembretes fossem visto só por mim (ex: paciente cria caso com a gerente se não conseguir o que quiser). Às vezes os lembretes seriam necessários apenas para os membros da equipe (ex: não é morador da área). Em outras ocasiões o lembrete poderia ser direcionado a um profissional que eu escolhi (ex: A Psiquiatria – Dr. Fulano – o paciente recusou tomar a medicação prescrita e ….).
Ao entrar na seção de prescrição gostaria que aparecesse avisos automáticos que eu criei pois existe o risco de esquecer do aviso de alergia a um certo medicamento lá no inicio da consulta (ou contra-indicação, efeito colateral etc). O mesmo vale para os exames laboratoriais. Seria interessante ver avisos de exames alterados (ex: leucopenia em agosto 2009) ou avisos para quando pedir o próximo exame de rotina.
Fábio Castro
Um Sistema de Apoio a Decisão (SAD) médico é todo software que auxilie os médicos na solução de problemas (Shortliffe (1990). Uma das funções do Prontuário Eletrônico é o apoio a decisão e os SAD são as melhores ferramentas disponíveis, apesar de pouco conhecidos ou usados aqui no Brasil.
Os SAD médicos podem ser usados em qualquer momento do atendimento do paciente. Um bom exemplo de SAD muito usados pelos médicos, mas de forma manual, é o DEF – Dicionário de Especialidades Terapêutica. Em caso de dúvida o médico consulta o DEF em busca de informações sobre medicamentos. Um DEF informatizado é um exemplo de SAD com o da imagem abaixo.
Para ser realmente prático o “DEF” deve ser integrado com o Prontuário Eletrônico. Durante a prescrição o Prontuário Eletrônico deve ter meios para o profissional tirar as dúvidas rapidamente (informática = informação automática). A imagem abaixo seria um exemplo simples de como poderia ser esta integração. Basta clicar no “DEF” que os dados da medicação sendo prescrita aparecer automaticamente.
Os textos sobre Medicina Baseada em Evidência citam que um profissional tem cerca de 3-4 dúvidas por período de trabalho (cerca de 10 pacientes), mas a maioria está relacionada com prescrição de medicamentos (por isso o DEF ser citado primeiro).
Esse tipo de SAD descrito anteriormente é classificado como SAD Passivo (2) onde o profissional busca os dados e toma as decisões. Em um DEF ativo o profissional indica os dados e o software já indica as possíveis respostas. No exemplo abaixo temos um exemplo simples de SAD Ativo (ou os SAD verdadeiros). Basta clicar nos dados e a resposta é imediata.
Para um especialista o exemplo acima não teria muita utilidade, mas no caso de um médico do PSF as classificações que tem que decorar são de todas as especialidades. Com um SAD como o exemplificado não seria preciso decorar detalhes e fica viável usar classificações sem esforço excessivo. Outro exemplo muito usado seriam as calculadoras para determinar a dose de medicações.
O link http://www.lookfordiagnosis.com/ é um bom exemplo de SAD ativo. Se eu escrevo os sintomas e sinais de Pneumonia (cough fever chill crackles) o diagnóstico aparece em 11o lugar. Os erros frequentes é um dos motivos desse tipo de SAD não ter muito sucesso. Na maioria dos atendimentos não são necessários, sendo reservados a dúvidas pontuais que aparecem no atendimento.
Um terceiro tipo de SAD seria os alertas. Um tipo de alerta, também relacionado com a prescrição, seria relacionar as medicações prescritas com outras medicações, intolerância/alergia e doenças. Por exemplo, o Prontuário Eletrônico daria um alerta caso o profissional prescreva Propranolol para um paciente com Asma. O software simplesmente vigiaria se as doenças codificadas (J45, por exemplo) têm alguma interação com a medicação prescrita.
Um SAD com bom potencial de uso no PSF seriam os usados para tirar dúvidas clinicas rápidamente. Um exemplo de “SAD” manual muito usado seria o Blackbook (de clínica, pediatria, cirurgia etc) visto frequentemente com plantonistas, acadêmicos e residentes. As linhas guias, protocolos e informativos são bons exemplos de SAD passivos quando disponíveis em um computador. Os que eu uso são em inglês, fora da realidade do Brasil e sem considerar as peculiaridades do PSF. Os nacionais têm o defeito de serem arquivos isolados, em grande quantidade, e em um formato difícil de usar (PDF). A vantagem é que é possível ter uma biblioteca inteira no computador ou no bolso caso sejam armazenados em um Palm Top.
Um estudo cita que os médicos de família gastam em média menos de 2 minutos encontrando respostas para duvidas em textos tradicionais. Comparado com um Palm Top com textos de referência de medicamentos são gastos apenas 20 segundos até se obter a resposta (4). O mesmo artigo cita que os Palm com esta capacidade são usados em 64% dos ambulatórios nos EUA. No PSF os arquivos seriam instalados no computador como é o meu caso. É uma boa indicação que a aceitação seria garantida.
Eu uso essas ferramentas em cerca de 10% dos meus atendimentos. São dúvidas pequenas em problemas comuns; problemas raros e áreas de pouco domínio. As informações disponíveis são maiores que os recursos cognitivos de qualquer ser humano e sempre vejo colegas procurando consultas mesmo que seja com outros colegas. Também usava mais quando tinha menos experiência.
A literatura (3) cita que os SAD têm várias vantagens como evitar erro médico, melhorar a qualidade do cuidado, aumentar a eficiência do atendimento (healthcare intelligence), atualização do profissional (knowledge intelligence) e outros. Um estudo britânico sobre SAD mostra que as receitas dos médicos que usam um SAD são mais de 4 dólares mais baratas (em medicação) prescrita com o grupo controle (1).
Os SAD descritos são caros de criar e manter. Teriam limitações comerciais por serem fáceis de copiar e piratear dependendo do tipo de arquivo (PDF, por exemplo). Para o governo não seria muito problema devido a grande demanda potencial (30 mil equipes do PSF além de UPAs, hospitais, especialistas etc.) e recursos humanos para criar e manter os SAD (universidades, secretarias municipais e estaduais).
1 – http://www.annfammed.org/cgi/content/abstract/2/5/494
2 – http://en.wikipedia.org/wiki/Clinical_decision_support_system
3 – http://www.coiera.com/aimd.htm
4 – http://www.biomedcentral.com/1472-6947/5/9
Informática Médica no PSF 