[Artigo] O futuro da gestão de UTIs: como a inteligência artificial e a análise de dados estão transformando os cuidados intensivos
O futuro da gestão de UTIs: como a inteligência artificial e a análise de dados estão transformando os cuidados intensivos
A medicina intensiva sempre foi, por definição, uma especialidade intensamente dependente de dados, mas sua gestão nem sempre foi orientada por eles. Desde os primeiros sistemas de escore até os modernos monitores multiparamétricos, convivemos com uma vasta quantidade de números. A diferença crucial reside, agora, no que podemos fazer com esses dados. A combinação de digitalização, interoperabilidade e inteligência artificial (IA) está transformando concretamente como planejamos, executamos e avaliamos os cuidados intensivos.
Atualmente, mais de 8 milhões de internações já foram analisadas pelo sistema Epimed Monitor. Essa base de dados, consolidada ao longo de 16 anos, é utilizada em UTIs de diferentes perfis em 13 países, servindo como um motor para benchmarking, gestão clínica, avaliação de desempenho e apoio à tomada de decisão. Essa não é uma promessa para o futuro, mas sim a realidade de UTIs que adotaram uma abordagem estruturada, padronizada e orientada por resultados.
A gestão baseada em dados permite uma análise precisa da performance da UTI. Métricas como a taxa de mortalidade padronizada (TMP), a taxa de utilização de recursos padronizada (TURP) e a taxa de reinternação precoce são mais do que meros números: são alvos de diagnóstico e melhoria contínua. Quando associadas a painéis de controle (dashboards) em tempo real e à auditoria de processos, essas informações oferecem visibilidade e foco para as lideranças clínicas.
Com a IA, essa capacidade se expande. Modelos preditivos treinados em milhões de casos, como o Epimed Prediction Model, fornecem estimativas de risco personalizadas logo nas primeiras 24 horas de internação, permitindo ações mais precoces e direcionadas, além de melhorar o alinhamento da equipe multiprofissional. Já não falamos mais somente de “experiência clínica”, mas de decisões compartilhadas, baseadas em dados robustos e continuamente atualizados.
Entretanto, ainda há obstáculos. A qualidade da informação depende da consistência na inserção dos dados, e muitos sistemas ainda operam com baixa integração. Esse cenário tem melhorado rapidamente, e já é possível identificar, com clareza, UTIs que evoluíram para modelos de gestão mais maduros, nos quais indicadores clínicos e operacionais são analisados em conjunto, com impacto direto nos desfechos e na eficiência, sempre orientados por analytics e IA.
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Bruno Stefan
