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Busca Healthcare
Desbloqueando dados valiosos de saúde para melhorar os resultados dos pacientes e reduzir o risco clínico
Resposta acelerada a alertas de saúde pública Utilizando o CogStack com a tecnologia da Elastic, o King's College Hospital acompanhou com sucesso pacientes de Covid-19 e seus sintomas, possibilitando o fornecimento de informações cruciais às organizações de saúde e facilitando a preparação destas para a pandemia e outros alertas de saúde pública.
Protege pacientes em risco contra o uso de certos medicamentos Em situações críticas de segurança médica, o CogStack e o Elastic capacitam a equipe de saúde a identificar e recuperar rapidamente prontuários médicos pertinentes, reduzindo drasticamente o tempo de busca para apenas quatro horas, algo que poderia levar meses ou até anos.
Priorizando pacientes em risco Aproveitando o poder do CogStack e do Elastic, os médicos podem identificar rapidamente pacientes com condições emergenciais ou resultados anormais que exigem atenção urgente, com risco de surgimento de danos clínicos.
Em março de 2020, o Kings College Hospital, em Londres, enfrentava um aumento nas internações desencadeadas pelo vírus da Covid-19. Porém, no começo da pandemia, ainda havia uma enorme incerteza em torno da doença. Os médicos nem sabiam ao certo como chamá-la. Alguns prontuários de pacientes referiam-se ao coronavírus, alguns à Covid e alguns a outras variações do nome, tornando difícil, senão impossível, correlacionar a ligação.
O professor James Teo, diretor clínico de IA e dados e professor de neurologia do King's College Hospital, diz: “Com tantas maneiras de expressar palavras nos prontuários dos pacientes, havia o risco de não conseguirmos acompanhar informações básicas, como quantas pessoas foram infectadas com o vírus, a gravidade de seu estado e quais tratamentos estavam fazendo.”
No Reino Unido, o problema é complicado pela estrutura pouco rígida dos prontuários eletrônicos de saúde, que compreendem vários formatos de dados armazenados em numerosos sistemas de saúde . Mas o professor Teo e sua equipe estavam preparados. Em 2016, eles desenvolveram e lançaram uma solução revolucionária de armazenamento e análise de dados chamada CogStack. Simplificando, o CogStack consolida informações de pacientes de diversas fontes em um único data warehouse. Uma camada de busca avançada, com a tecnologia do Elasticsearch, combinada com processamento de linguagem natural (PLN) e inteligência artificial (IA) , permite que os médicos extraiam informações significativas de dados não estruturados.
No início da pandemia, isso permitiu ao hospital buscar rapidamente os prontuários dos pacientes para poder acompanhar os diagnósticos confirmados e os pacientes que apresentavam sintomas. Os resultados foram compartilhados com outros hospitais e prestadores de serviços de assistência médica para que pudessem se preparar melhor para a propagação do vírus e fornecer informações precisas ao público.
A pandemia da Covid-19 é apenas um exemplo de como o CogStack transformou a saúde no Reino Unido. Nos últimos anos, a plataforma ajudou médicos e organizações de saúde a melhorar o recrutamento de ensaios clínicos, a gestão da saúde da população, as auditorias clínicas, o planejamento de serviços e os estudos clínicos.
O sucesso do CogStack levou à sua implantação em outros hospitais, incluindo o Guy's and St Thomas' Hospital, os University College London Hospitals e os South London and Maudsley Hospitals. Esses sites lidaram com mais de 200 milhões de documentos clínicos.
O Elasticsearch é um componente crítico da solução CogStack, fornecendo aos médicos uma interface tão simples de usar quanto os mecanismos de busca populares. “Inicialmente começamos com a versão open source do Elastic para testar algumas primeiras provas de conceito”, diz o professor Teo. “Logo ficou claro que o Elastic era a solução ideal para buscas no CogStack.” Trabalhando em estreita colaboração com a equipe da Elastic, o professor Teo implantou então a versão comercial que permitiu ao hospital redimensionar sua plataforma para atender às necessidades de um público médico maior.
Com o Elastic, podemos obter insights em tempo real que reduzem o tempo de ação, redimensionar a plataforma para atender à demanda dos usuários e buscar dados relevantes que permitem aos médicos tomar rapidamente decisões importantes sobre os pacientes. – Professor James Teo, Diretor clínico de IA e dados, professor de neurologia, King's College Hospital e Guys & St Thomas' Hospitals
Uma equipe de consultores da Elastic esteve no local para dar suporte à equipe do King's Health Partners durante a implementação da solução. “A presença deles foi fundamental, pois nos ajudou a adicionar recursos e customizar a tecnologia da Elastic para aproveitar ao máximo a plataforma CogStack”, afirma o professor Teo. “Eles também nos ajudaram com a configuração dos nossos dashboards do Kibana que visualizam dados e respaldam a tomada de decisões.”
Fundamentalmente, o Elasticsearch oferece suporte ao processamento de linguagem natural, um ramo da inteligência artificial que dá aos computadores a capacidade de compreender textos e palavras faladas da mesma maneira que os seres humanos. “Os médicos realmente gostam de usar o CogStack com a tecnologia da Elastic. Eles podem buscar da maneira como escrevem e falam, em vez de precisar usar codificação ou habilidades de especialistas em dados”, diz o professor Teo.
No nível populacional, os hospitais estão usando o CogStack com a tecnologia da Elastic para identificar tendências no atendimento ao paciente e melhorar a qualidade dos resultados de saúde, como nos South London Maudsley Hospitals, que estão usando o sistema para ajudar no acompanhamento de pacientes com problemas de saúde mental e fornecer um atendimento de melhor qualidade. Os alertas também ajudaram a reduzir o risco para os pacientes. “Se há um exame mostrando alguma anormalidade, o CogStack usa o Elastic para alertar o médico sobre os resultados para que ele responda proativamente às necessidades do paciente”, diz o professor Teo.
O Departamento de Emergência (ED) do King's College Hospital é um importante centro de emergência para o sudeste da Inglaterra, com mais de 120 mil pacientes tratados a cada ano, em média.
Melhorando os resultados dos pacientes e reduzindo o risco clínico Outro ponto forte da solução é sua versatilidade. A Dra. Kate Bramham, professora sênior e nefrologista consultora honorária do King's College Hospital, está usando o CogStack com o Elastic para coletar evidências sobre doenças renais e tratamentos. “Temos uma população muito diversificada na nossa área e décadas de dados para investigar. No passado, teria sido muito demorado e caro realizar essa pesquisa. Poder fazer isso com o CogStack foi um divisor de águas para nós.”
Agora a Dra. Bramham e sua equipe podem extrair dados sobre a função renal e a prescrição, comparando tratamentos recomendados para diferentes grupos étnicos. “Isso significa que podemos prescrever medicamentos adequados dependendo do histórico do paciente e minimizar o risco de efeitos colaterais. Espero que o resultado do nosso trabalho informe as diretrizes clínicas e ajude a mudar as práticas em todo o Reino Unido e também em todo o mundo.”
Outro grande defensor do CogStack e do Elastic é o Dr. Stam Kapetanakis, cardiologista consultor do Guy's and St. Thomas' NHS Foundation Trust. Suas responsabilidades incluem o monitoramento de pacientes em tratamento contra o câncer que apresentam maior risco de insuficiência cardíaca e outras complicações. “Estávamos preocupados porque atendíamos apenas metade dos pacientes encaminhados do departamento de oncologia. Embora soubéssemos que havia um problema, não tínhamos os dados exatos para solicitar mais equipamentos e pessoal.”
Antes da implantação do CogStack e do Elastic, a análise de dados pertencentes a milhares de pacientes simplesmente não era viável. “Mas agora temos as ferramentas para extrair a informação relevante e apresentar argumentos sólidos para a justificar a necessidade de recursos adicionais para monitorizar todos os pacientes com câncer”, diz ele.
Os hospitais também têm melhores condições de reagir a alertas médicos. Em 2018, a Agência Reguladora de Medicamentos e Cuidados de Saúde (MHRA, pelas iniciais em inglês) do Reino Unido emitiu um comunicado de que o medicamento valproato de sódio poderia representar um risco para mulheres em idade fértil. A agência queria identificar todas as mulheres que estavam tomando o medicamento ou que tinham sido previamente expostas a ele. Isso teria sido uma tarefa difícil para muitos hospitais, uma vez que o valproato de sódio é utilizado para tratar uma variedade de condições, incluindo epilepsia, enxaquecas e depressão.
Em questão de horas, o Cogstack e o Elastic foram usados para identificar pacientes que estavam em risco com um medicamento específico, algo que teria levado meses ou até anos anteriormente.
Mas o professor Teo conseguiu identificar milhares de mulheres fazendo buscas em prontuários de pacientes, cartas clínicas e históricos médicos. “Identificamos todas as diferentes formas pelas quais o medicamento pode ser listado no prontuário do paciente”, diz o professor Teo. “Isso nos permitiu encontrar todas as mulheres que estavam tomando valproato de sódio.”
No caso de um grande problema de segurança médica, o CogStack e o Elastic nos permitiram encontrar todos os prontuários médicos relevantes em apenas uma tarde, quando anteriormente isso teria levado meses ou até anos. Como resultado dos nossos esforços, milhares de mulheres conseguiram evitar tomar um medicamento que poderia ter prejudicado seus bebês em gestação. – Professor James Teo, Diretor clínico de IA e dados, professor de neurologia, King's College Hospital e Guys & St Thomas' Hospitals
Olhando para o futuro, o professor Teo pode ver aplicações mais amplas do CogStack e do Elastic em todo o Serviço Nacional de Saúde (NHS, pelas iniciais em inglês) do Reino Unido. Com o aumento do número de pacientes e o envelhecimento da população, a plataforma tem um papel a desempenhar na melhoria da eficiência da jornada de atendimento e dos resultados dos cuidados de saúde.
O professor Teo diz: “Estou muito entusiasmado com a integração do Elastic Stack em outras áreas inovadoras, como embeddings de palavras, para permitir a busca por similaridade, bem como o papel da IA de linguagem e da IA generativa. Isso só se expandirá à medida que começarmos a explorar as relações não apenas entre palavras, mas também entre doenças e riscos para os pacientes.”
Ele também vê a oportunidade de reproduzir e redimensionar o CogStack com o Elastic em muitos outros hospitais e no NHS em geral. “Num momento em que os recursos de saúde no Reino Unido estão sob maior pressão do que nunca, acreditamos que o CogStack e o Elastic podem desempenhar um papel importante ajudando a melhorar o diagnóstico e o tratamento e a reduzir o tempo de espera.”
Ao desbloquear e aproveitar dados valiosos de saúde usando IA de linguagem, o CogStack e o Elastic abrem caminho para melhorias substanciais nos resultados dos pacientes, bem como para uma redução no risco clínico. Por meio da utilização de tecnologias avançadas, como análise de dados, machine learning e modelagem preditiva, o CogStack e o Elastic permitem que os prestadores de serviços de saúde obtenham insights práticos, identifiquem tendências e tomem decisões informadas que impactam diretamente o atendimento ao paciente. Essa abordagem orientada por dados capacita os profissionais médicos a fornecer tratamentos personalizados, melhorar a segurança do paciente e mitigar proativamente os riscos clínicos.