A atenção primária à saúde vem sendo transformada por algoritmos clínicos, que especificam etapas do processo desde o diagnóstico até recomendações de medicamentos após a alta do paciente. Uma vez que essas informações são automatizadas, o processo de atendimento é direcionado sem que seja necessário um médico em tempo real.
É possível trabalhar com algoritmos clínicos simplificados, como aqueles que indicam se a idade do paciente é adequada ao calendário de vacinação atual, ou complexos como aqueles que especificam exames e tratamentos para condições crônicas. Em muitos casos, os algoritmos nos surpreendem com sua capacidade, sendo possível até considerar a viabilidade de tratamentos – que podem ser muito caros em determinadas situações. Essa tecnologia aumenta a eficiência operacional e maximiza a qualidade do atendimento. Contudo, para explorar todo o potencial desses algoritmos, é preciso aderir a seis princípios desenvolvidos após ensaios clínicos.
O primeiro princípio é garantir a segurança. Critérios rígidos de inclusão e exclusão são importantes para que a segurança venha em primeiro lugar. Esses critérios são fundamentais para determinar quais pacientes podem participar de um ensaio clínico, por exemplo. Servem para fazer uma triagem daqueles que têm maior probabilidade de se beneficiar e menores chances de serem prejudicados. Conforme as evidências se acumulam, torna-se mais seguro incluir uma gama mais ampla de pacientes mais complexos, e o escopo do processo automatizado se expande.
O segundo é a escolha. Pacientes selecionados para um processo automatizado específico devem ter a opção de participar ou não. O resultado comum de um processo automatizado de atenção primária, geralmente, é uma recomendação de tratamento. O paciente deve tomar a decisão final sobre seguir ou não essa recomendação.
Há consequências dessa recusa, como atendimento mais demorado em outros centros de saúde, custos mais altos para tratamento – e tudo isso deve ser claramente comunicado. O sistema de saúde deve acompanhar aqueles que recusam participar, para entender melhor os motivos. Essas informações podem ser utilizadas para melhorar o design do processo.
Em terceiro, vem a divulgação. Para facilitar as decisões de pacientes e profissionais da saúde, a natureza automatizada do processo de tomada de decisão deve ser informada a eles. Esses indivíduos precisam estar cientes da lógica e das evidências utilizadas para determinar aquelas recomendações recebidas. O desafio aqui é comunicar fatores complexos, como probabilidades de resultados clínicos e a gravidade dos diagnósticos.
Na sequência, temos a personalização. Os pacientes devem ter a chance de dizer ao algoritmo suas preferências pessoais de tratamento. Como abordagens de estilo de vida para gerenciar condições crônicas, por exemplo. Essas preferências podem ajustar as recomendações feitas pelo algoritmo.
Depois, vem os graus de automação. Um processo clínico pode ser total ou parcialmente automatizado. Quando temos o processo parcial, ao chegar na fase de recomendação do tratamento, entram os médicos. O algoritmo, nesse caso, segue dando suporte ao especialista para a tomada de decisões.
Muitos pacientes acreditam que seus casos são únicos, e não podem ser atendidos por algoritmos – em algumas situações vistos como inflexíveis. Na realidade, os dados podem gerar um cuidado mais individualizado, uma vez que leva em conta fatores que o médico talvez desconsiderasse.
Por fim, a atenção primária automatizada se tornará um componente crítico de um sistema de atenção à saúde em constante aprendizado e adaptação. Através da medição de preditores e resultados, em combinação com abordagens rigorosas de implementação estruturada, os sistemas automatizados podem avaliar o impacto de novas terapias nos resultados clínicos, satisfação do paciente e custos.
Tais avaliações devem ser cuidadosamente projetadas para minimizar o impacto das vertentes. Conforme o grau de automação aumentar, o grau de supervisão por usuários e sistemas de saúde também deve crescer.
Com a pandemia da covid-19, a automação da atenção primária foi acelerada e aconteceu antes do esperado. Após a construção, seguindo os princípios trazidos neste artigo, os algoritmos automatizados passam a garantir a qualidade clínica, aumentar a eficiência operacional e vão acelerar o ritmo da inovação. Quando bem feita, a automação promete desempenhar um papel crucial na próxima transformação dos cuidados de saúde.
Fonte: Harvard Business Review
