A inteligência artificial como estratégia de execução de auditorias clínicas
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Documento publicado na Rebrats (Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde) que sintetiza informações, evidências e resultados de estudos ou avaliações em saúde, facilitando a compreensão e o acesso ao conhecimento científico.
Fonte
Rebrats
Ano de publicação
2019
Referência (Vancouver)
Lycarião GN, Melo AS, Britto BMA, Maia CRA, Barreto C, Silva NA, Neto PSA. A inteligência artificial como estratégia de execução de auditorias clínicas [Internet]. In: Primeiro Congresso da REBRATS. Galoá; 2019. Disponível em: 10.17648/rebrats-2019-113743
Artificial intelligence as a strategy of clinical audit
Document type
Summary
Description
A document published by Rebrats (Brazilian Network for Health Technology Assessment) that synthesizes information, evidence, and results from health studies or assessments, facilitating understanding of and access to scientific knowledge.
Source
Rebrats
Year of publication
2019
Reference (Vancouver)
Lycarião GN, Melo AS, Britto BMA, Maia CRA, Barreto C, Silva NA, Neto PSA. A inteligência artificial como estratégia de execução de auditorias clínicas [Internet]. In: 1st REBRATS Congress. Galoá; 2019. Available at: 10.17648/rebrats-2019-113743
Introdução: A auditoria clínica (AC) é uma metodologia que permite identificar as práticas ocorridas durante o cuidado prestado e compará-las com o desempenho estabelecido para cada situação. A execução dessa metodologia se apresenta como um dos pilares estratégicos do sistema de gestão em Governança Clínica. Devido à relevância desta estratégia para o processo assistencial, apresentar a utilização de uma Inteligência Artificial (IA) para a execução de AC em um serviço de saúde, poderá auxiliar outras instituições em sua aplicabilidade. Método: Estudo descritivo, do tipo relato de experiência. O cenário de estudo foi um Complexo Hospitalar do Estado de Minas Gerais, que tem o setor de Governança Clínica constituído desde 2015. Resultado: Considerando a necessidade de se ter uma ferramenta que agilize o processo de AC, aumente a amostragem, possibilite a extração segura e econômica de dados e realize uma análise técnica e imparcial, em 2018 o Método de AC foi reestruturado, sendo construído em um sistema de IA, patenteada como Lya®. Foi confeccionada dentro do prontuário eletrônico, e é utilizada como ferramenta de apoio ao diagnóstico. Por permitir o controle dos dados, com a Lya® é possível construir a gravidade e os riscos assistenciais do paciente, permitindo traçar a linha de cuidado que deve ser seguida para alcançar o melhor desfecho do cuidado. Conclusão: A Lya® tem apresentado Resultado positivos, uma vez que possibilita uma extração segura de dados com redução de custos e tempo. Visando a gestão clínica proativa, e não reacional, o uso da IA permite que o profissional da saúde tenha mais informações para assistir o paciente com escolhas mais assertivas.
O registro foi originalmente publicado no idioma nativo em Português. As traduções foram geradas por inteligência artificial para o idioma Inglês.
Abstract
Introduction: Clinical audit (CA) is a Methodology that allows identifying the practices that occurred during the healthcare process and compare with the performance established for each situation. The execution of this Methodology is presented as one of the strategic pillars of the Clinical Governance management system. Due to the relevance of this strategy to the healthcare process, presenting the use of an Artificial Intelligence (AI) to perform CA in healthcare service may help others healthcare institutions in its applicability. Method: Descriptive study, of experience report type. The study scenario was a Minas Gerais state’s Hospital Complex, which has a Clinical Governance sector since 2015. Results: Considering the necessity of having a tool that could expedite the CA process, increase the sampling, enable a safe, cost-saving data extraction, and perform a technical and impartial analysis, in 2018 the CA Method was reconstructed within an AI system, patented as Lya®. It was built inside an electronic health records, and it is used as a diagnostic support tool. Allowing data control, with Lya® is possible to construct the patient’s severity and the care risks, allowing to trace the line of care that must be followed to achieve the best outcome of healthcare. Conclusion: Lya® has shown positive Results once its enables a safe data extraction with time and costs reduction. Aiming a proactive, non-reactive, clinical management system, the use of AI allows that healthcare professionals have more information to make more assertive choices in assistance of the patient.
