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O que é Suporte à Decisão Clínica (CDS) e quais os principais tipos?

Com o grande volume de dados que os profissionais de saúde precisam lidar no dia a dia, fica cada vez mais clara a necessidade de ferramentas que os auxiliem na hora de concluir diagnósticos e realizar tratamentos. Afinal de contas, com tanta informação chegando, só mesmo com um dia de 30 horas ou mais para dar conta de tudo.

Estima-se que, até 2025, 463 exabytes de dados serão gerados diariamente em todo o mundo, de acordo com artigo publicado no site do World Economic Forum. Uma análise da RBC Capital Markets concluiu que cerca de 30% do volume de dados gerados no mundo vem do mercado de saúde. Assim, é natural que os profissionais da área desejem, cada vez mais, contar com o suporte da tecnologia.

Foi neste cenário que surgiram os Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (Clinical Decision Support Systems ou CDS, em inglês). Um CDS pode ser qualquer ferramenta que auxilie o médico na sua tomada de decisão.

O CDC (Centro de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA), no entanto, tem um conceito um pouco mais definido sobre esses sistemas. Segundo a entidade, eles são programas de computador que fazem a análise de dados dentro de prontuários eletrônicos. A partir daí, fornecem informações no momento apropriado do atendimento para o profissional da saúde colocar em prática diretrizes clínicas. Mas será que é só isso mesmo?

Neste artigo, vamos detalhar um pouco mais os modelos de Suporte à Decisão Clínica, seus diferentes tipos, áreas de aplicação e benefícios. Leia até o fim!

Tipos de Suporte à Decisão Clínica

Além de diferentes modelos — desenvolvidos a partir de Sistemas Baseados em Conhecimento e em Sistemas Baseados em Dados —, existem ainda diversos tipos de CDS, que devem ser aplicados em situações adequadas. As fontes de informação para esses sistemas são diretrizes clínicas. Conheça os principais.

Calculadoras clínicas

Entre as tecnologias que podem ser citadas como exemplos de Suporte à Decisão Clínica, as calculadoras são uma das mais populares e mais simples. Com elas, os profissionais da saúde podem rapidamente identificar um dado que precisa ser calculado antes de ser comunicado ao paciente ou usado como elemento na tomada de decisão na hora do diagnóstico.

Calculadoras de Índice de Massa Corpórea e de Filtração Glomerular, além de outras mais avançadas, como Escalas de Risco Cardiovascular, são bons exemplos de como o Suporte à Decisão Clínica se manifesta na prática.

Condições lógicas

A possibilidade de criar condições lógicas que devem ser observadas durante a consulta também são um tipo de Suporte à Decisão Clínica. Por exemplo: se um paciente tem uma alergia a um medicamento, um alerta é enviado ao profissional de saúde para que essa informação não passe despercebida e ajude na tomada de decisão.

Agregadores de dados

Os agregadores de dados são usados em muitas áreas. Sua principal função é reunir uma grande quantidade de dados de fontes variadas para fornecer informações que podem ser valiosas para os mercados em que suas funcionalidades são aplicadas.

No mercado de saúde, a tecnologia pode coletar informações sobre o histórico de saúde do paciente, resultados de exames em laboratório, entre outros dados, e apontar tendências, oferecer insights e até mesmo previsões com base em soluções analíticas e de machine learning.

Imagine os exames de laboratório solicitados a um paciente, nos quais o profissional de saúde pode visualizar não apenas os resultados mais recentes, como também a evolução dos dados clínicos ao longo dos anos. Isso pode ser disponibilizado em um prontuário eletrônico, facilitando ainda mais o acesso às informações e, assim, melhorando o atendimento ao paciente.

Links para fontes de informação científica

O profissional de saúde pode encontrar links para artigos científicos ou páginas de atualização de conteúdo médico diretamente no prontuário. Assim, é viável consultar a evidência científica mais atualizada sobre o tema no momento em que está atendendo seu paciente.

Modelos heurísticos e probabilísticos

Os modelos heurísticos, aplicados a um Sistema de Suporte à Decisão Clínica, também podem ajudar os profissionais de saúde a tomarem decisões mais ágeis. Afinal, eles “ignoram” parte das informações disponíveis sobre determinada situação, direcionando o foco para fatores mais relevantes. Isso também tem um impacto financeiro, já que um diagnóstico mais preciso e rápido reduz custos de toda a operação — seja em um consultório ou complexo hospitalar.

Já os modelos probabilísticos baseados em machine learning ajudam a elaborar um cenário rico dos dados observados na área de saúde, o que potencializa a realização de previsões e, consequentemente, de tratamentos preventivos.

Aplicação do Suporte à Decisão Clínica

Agora que explicamos os principais tipos, vamos para a parte mais prática, pois profissionais de saúde podem se beneficiar bastante do uso de Sistemas de Suporte à Decisão Clínica em seus consultórios, em diferentes situações. Confira os principais exemplos de aplicação da tecnologia:

  • integração de protocolos clínicos dentro do prontuário eletrônico;
  • indicação de exames com base em fatores de risco;
  • alertas de perguntas importantes para auxiliar na conduta;
  • cálculo de riscos com base em informações preenchidas no atendimento (como estratificação de risco cardiovascular, por exemplo);
  • probabilidade de sintomas e queixas estarem relacionadas a diagnósticos não identificados;
  • checagem de alergia a medicamentos e de interações medicamentosas.

Principais benefícios do Suporte à Decisão Clínica

Os Sistemas de Suporte à Decisão Clínica trazem uma série de benefícios aos profissionais de saúde que escolhem utilizar essa importante ferramenta, que se destaca no cenário de transformação digital em consultórios e hospitais. Veja abaixo.

Maior precisão e velocidade no diagnóstico

Há sistemas focados apenas na identificação de doenças, que funcionam a partir de um cruzamento de dados médicos com a condição do paciente atendido. Eles servem como uma “segunda opinião” sobre o caso e lançam alertas a serem considerados pelo profissional.

Imagine um médico que atende um paciente na sua área de especialização mas que, devido à idade, também precisa solicitar exames de check-up geral. Neste caso, um prontuário inteligente o auxilia na lista de exames que devem ser solicitados com base no gênero e idade do paciente para screening de doenças, como o câncer colorretal, por exemplo.

Gestão de pacientes

Os Sistemas de Suporte à Decisão Clínica ajudam, ainda, os profissionais de saúde a manterem a qualidade de atendimento com crescimento de escala. Mesmo naquelas situações de consultas mais rápidas, a tecnologia ajuda o médico a fazer um bom atendimento e a dedicar mais tempo ao paciente.

Por exemplo, o sistema permite identificar padrões com base nas consultas e exames anteriores do paciente e sinaliza onde pode haver um risco potencial de desenvolver uma determinada doença. Dessa forma, o médico consegue ter uma visão mais completa da saúde do paciente, por todos os ângulos, especialmente considerando-se a complexidade de muitos casos que surgem no dia a dia.

Como vimos até aqui, o Suporte à Decisão Clínica conta com diferentes tipos e aplicações, além de proporcionar benefícios variados e que enriquecem a experiência do paciente, bem como facilitam o trabalho de profissionais de saúde. Cada vez mais, esse tipo de sistema tende a fazer parte do dia a dia nos consultórios, inclusive de forma integrada ao prontuário eletrônico.

Chegamos ao final do artigo e esperamos que você tenha entendido a importância dos Sistemas de Suporte à Decisão Clínica. Se quiser saber mais sobre o assunto, recomendamos o curso The Outcomes and Interventions of Health Informatics, da Universidade Johns Hopkins, disponível neste link, com legendas em português.

Outro conteúdo valioso é o artigo do New England Journal of Medicine (NEJM) intitulado “AI-Enabled Clinical Decision Support Software: A ‘Trust and Value Checklist’ for Clinicians”, disponível aqui, somente em inglês. Esperamos que você goste!

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Escrito por
Marketing Prontmed

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