Aproveitando a inteligência artificial para melhorar a segurança do paciente e a qualidade do atendimento

A Faculdade de Medicina está recorrendo à IA para melhorar a segurança do paciente sob a iniciativa AI-QI.

uando um paciente é submetido a uma cirurgia de rotina no joelho, ele fica sob os cuidados diretos de vários profissionais de saúde, como um anestesiologista, um médico assistente e um cirurgião. Mas quando você remove as camadas do que é necessário para coordenar uma operação segura e bem-sucedida, existem milhares de profissionais de saúde conectados por milhões de interações – todos os quais devem colaborar perfeitamente para garantir resultados ideais para os pacientes.

Na Faculdade de Medicina da UF, médicos-cientistas estão aproveitando a inteligência artificial para modelar essa extensa rede clínico-clínica, criando um gráfico robusto de segurança do paciente que captura as interações quase infinitas entre os cuidadores para mudar a forma como pensamos sobre as operações hospitalares e novas formas pioneiras de fornecer atendimento de qualidade.

O gráfico de segurança do paciente é uma das muitas maneiras pelas quais a Faculdade de Medicina está recorrendo à IA para melhorar a segurança do paciente sob a iniciativa AI-QI, uma série de programas projetados para causar um impacto tangível no domínio do atendimento ao paciente, estendendo a pesquisa de IA para atividades de melhoria da qualidade na UF Saúde.

Patrick Tighe, MD '05, MS, é o reitor associado para aplicação e inovação de IA na Faculdade de Medicina e o campeão do projeto para a iniciativa AI-QI no plano estratégico da faculdade. Sentamos com Tighe para discutir esses programas inovadores de AI-QI e como eles podem ajudar os médicos a melhorar a qualidade dos cuidados de saúde.

P: Qual é a força motriz por trás da iniciativa AI-QI da faculdade?

Tighe: Por mais de uma década, a UF e a Faculdade de Medicina lideraram o desenvolvimento de avanços de IA na área da saúde em colaboração com tantos em engenharia, farmácia e psicologia. À medida que a tecnologia e a ciência amadurecem, perguntamos: "Como são esses avanços quando os aplicamos em um ambiente clínico? Como isso melhora o atendimento aos nossos pacientes?" A iniciativa AI-QI nos permite mudar dos objetivos clássicos de expandir o conhecimento para traduzir essas descobertas para as partes interessadas clínicas e seus fluxos de trabalho individuais.

P: Uma das maneiras de usar a IA é modelar operações hospitalares e pontos de colaboração ocultos entre cuidadores. Você poderia nos contar mais sobre isso?

Tighe: Uma das primeiras oportunidades que vimos para melhor quantificar nossos processos clínicos e como cuidamos dos pacientes foi modelar os cuidados de saúde como um sistema complexo. Para fazer isso, desenvolvemos o gráfico de segurança do paciente clínico-clínico, que usa IA para observar como as equipes colaboram para fornecer atendimento às populações de pacientes. Descobrimos que, em um ano típico, milhares de cuidadores estão conectados por milhões de interações de atendimento ao paciente, e agora podemos medir essas interações em escala e usar essas informações para propor melhorias no atendimento ao paciente.

Olhar para esses pontos de interação entre os cuidadores nos ajuda a entender melhor as equipes de saúde e como elas cooperam no dia a dia. Mais recentemente, estendemos o gráfico para ser multimodal, conectando redes clínicas a redes semelhantes de medicamentos, laboratórios, consultas e procedimentos centrados no paciente. Agora podemos ver com quem os médicos trabalham e como essas colaborações se traduzem em caminhos de atendimento clínico.

P: De que outra forma a Iniciativa AI-QI é pioneira em novas abordagens para qualidade e segurança do paciente?

Tighe: Lançamos recentemente um novo programa de subsídios chamado Rapid AI Prototyping and Development for Patient Safety, ou RAPiDS, para incentivar a criação de soluções de IA não convencionais que pesquisadores e médicos de saúde com IA normalmente não buscam porque não têm certeza de que funcionarão. O objetivo deste programa é criar um local seguro para desenvolver, testar e promover esforços inovadores de melhoria da qualidade da IA.

Também reunimos equipes da UF e da Faculdade de Medicina para testar um recurso seguro de dados e computação chamado ALPS - AI Labs for Patient Safety - que criará uma infraestrutura integrada para análises sensíveis e desenvolverá um fluxo de trabalho ideal para promover o trabalho em equipe entre as disciplinas.