Sistemas de apoio à decisão clínica

Sistema de Apoio à Decisão Clínica (SADC) – Exemplo: BMJ Best Practice

Os Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (SADC) podem ser definidos como aplicações informáticas que relacionam os dados clínicos de cada doente de modo a fornecer suporte especializado aos profissionais de saúde na tomada de decisões clínicas.

Estes fornecem informações baseadas em evidência científica podendo ser utilizados no diagnóstico, prevenção, tratamento e gestão clínica e têm como objetivo melhorar a prestação de cuidados de saúde, aprimorando as decisões médicas através de recomendações específicas.

Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (SADC)

Segundo Perreault & Metzger, 1999, os SADCs devem possuir as quatro funções principais seguintes: administrativa, gestão da complexidade clínica e detalhes, controle de custos e suporte à decisão.

Os SADCs podem apresentar-se como alertas, lembretes, guidelines informatizadas, conjuntos de pedidos, relatórios de dados dos doentes, templates de documentação e ainda como ferramentas de workflow clínico. Assim, os SADC podem variar desde ferramentas simples até soluções complexas que integram inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), permitindo a análise de grandes volumes de dados clínicos em tempo real.

Classificação dos SADC

Os SADC podem ser classificados de forma abrangente com base em diferentes níveis de capacidade e funcionalidades.

A principal divisão inclui os sistemas com mecanismos de inferência limitados ou ausentes (sistemas não-baseados em conhecimento), que abrangem, por exemplo, cálculos matemáticos assistidos por computador ou ferramentas para a agregação e apresentação de dados, podendo utilizar IA, ML ou o reconhecimento de padrões estatísticos para a tomada de decisão. Alguns problemas característicos destes sistemas são a falta de transparência relativamente à lógica assente na tomada de decisão (black boxes) e a disponibilidade dos dados.

Por outro lado, existem os sistemas com capacidade de inferência (sistemas baseados em conhecimento), que se baseiam em conhecimentos estruturados em bases de dados. Estes têm como base de funcionamento a avaliação de um conjunto de regras (afirmações if-then-else) que incidem sobre os dados relativos a um determinado sujeito, produzindo uma acção ou um output. As guidelines clínicas são um exemplo deste tipo de SADC.

Os SADC podem ainda ser organizados em diferentes categorias, dependendo de várias características:

• Tipo de decisão: Inclui sistemas concebidos para apoio em decisões de diagnóstico ou de terapêutica.
• Área ou domínio médico: Direcionados para áreas específicas, como medicina interna ou anestesia.
• Obtenção dos dados clínicos: Este critério inclui três abordagens principais:
  • Interação direta do utilizador com a aplicação;
  • Análise de resultados provenientes de equipamentos médicos, como eletrocardiógrafos ou laboratórios de análises;
  • Integração de dados provenientes de outros sistemas, como registos clínicos eletrónicos, sistemas administrativos ou farmacêuticos.
• Modo de utilização: Pode assumir duas formas principais:
  • Consulta, onde o diálogo com o utilizador resulta numa série de recomendações, como uma lista de diagnósticos;
  • Crítica, onde o utilizador apresenta uma decisão e o SADC verifica e analisa essa escolha
• Representação do conhecimento: Aborda os modelos utilizados para estruturar o conhecimento, incluindo sistemas baseados em árvores de decisão, estatística bayesiana ou regras de produção.
• Geração de recomendações: Os SADC podem ser classificados em três categorias, dependendo da forma como as recomendações são produzidas:
  • Recomendção solicitada pelo utilizador;
  • Recomendção disponibilizada automaticamente;
  • Recomendação gerada automaticamente e acompanhada de ações autónomas, como nos sistemas totalmente autónomos.

Esta organização permite adaptar os SADC às necessidades específicas dos profissionais de saúde, garantindo maior precisão, eficiência e segurança na tomada de decisões clínicas.

Componentes de um SADC

Os principais componentes de um SADC incluem:

• Interface do utilizador: Conecta o profissional ao sistema, facilitando a interação e visualização das recomendações.
• Base de conhecimento: Conjunto estruturado de informações médicas, como orientações, evidência clínica e protocolos. Nos sistemas baseados em conhecimento corresponde às regras que são programadas no sistema, e nos não baseado em conhecimento trata-se do algoritmo usado para modelar a decisão.
• Mecanismo de inferência: Algoritmo que processa dados clínicos e produz recomendações específicas. Utiliza as regras programadas ou determinadas por IA e as estruturas de dados e aplica-as aos dados clínicos do doente para gerar um output ou ação, que é apresentada ao usuário final.
• Módulo de aquisição de conhecimento: Permite a atualização contínua da base de dados.
• Módulo de explicação: Justifica as recomendações, aumentando a confiança do utilizador.
• Mecanismo de comunicação: o site, aplicação ou interface de front-end do registo eletrónico de saúde (EHR), com o qual o utilizador final interage com o sistema.

Benefícios dos SADCs

• Segurança do Doente: Reduzem a incidência de erros de medicação/prescrição e eventos adversos, através de alertas para interações medicamentosas ou diagnósticos inconsistentes.
• Gestão clínica: Facilitam a adesão às guidelines clínicas, ativam lembretes de acompanhamento e tratamento.
• Contenção de custos: Reduzem a duplicação de testes e pedidos, sugerindo medicamentos ou opções de tratamento mais baratos, automatizando etapas morosas para reduzir a carga de trabalho.
• Melhoria na tomada de decisões: Fornecem informações baseadas em evidência e dão suporte à decisão dirigida diretamente aos doentes por meio de registos pessoais de saúde e outros sistemas.
• Eficiência operacional: Economizam tempo ao consolidar dados clínicos dispersos e permitem a seleção de um código de diagnóstico, documentação automatizada e preenchimento automático de notas.
• Personalização dos cuidados prestados: Adaptam recomendações com base nos dados individuais dos pacientes.

Desafios para a Implementação e Desvantagens

Os principais desafios na implementação dos SADCs são

• Integração com sistemas existentes: dificuldades em conectar com os EHR.
• Aceitação pelos profissionais de saúde: Resistência devido à desconfiança ou falta de formação adequada, assim como poderem não concordar com as guidelines sugeridas pelo sistema.
• Custos: instalação, desenvolvimento e manutenção (capital ou recursos humanos) de sistemas robustos podem ser caros e a relação custo-eficácia a longo prazo não é garantida.
• Manutenção do sistema e do conteúdo: dificuldade em manter atualizados o conteúdo e as regras de conhecimento que alimentam o SADC.

Além disso, algumas das desvantagens destes sistemas podem ser:

• Fadiga de alerta: quando são apresentados demasiados alertas insignificantes ou recomendações e os utilizadores começam a rejeitá-los independentemente da sua importância.
• Competências do utilizador: Como por exemplo a confiança excessiva na precisão de um sistema.
• Dependência em conhecimentos informáticos: pode exigir uma proficiência tecnológica muito alta para a sua utilização.
• Dados/documentação imprecisos e de baixa qualidade: o sistema pode conter dados de várias fontes que não estão sincronizadas corretamente uma vez que os utilizadores podem desenvolver soluções alternativas manuais que comprometem os dados.

BMJ Best Practice

O que é o BMJ Best Practice?

O BMJ Best Practice é um SADC desenvolvido pelo British Medical Journal (BMJ). Este sistema cobre mais de 1000 condições médicas, fornecendo recomendações detalhadas sobre o diagnóstico, prognóstico, tratamento e prevenção de diversas condições médicas. A plataforma é atualizada diariamente e integra as mais recentes pesquisas e opiniões de especialistas para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisões informadas durante o atendimento ao doente. Tem sido amplamente utilizado em contextos clínicos, mas também académicos. Em Portugal, foi implementada na Unidade Local de Saúde (ULS) de Coimbra.

Funcionalidades

• Acesso Multiplataforma: Disponível para utilização em computadores, tablets e smartphones, garantindo acessibilidade em diferentes cenários clínicos e educacionais. A aplicação móvel permite consultas rápidas em ambientes hospitalares.
• Conteúdo Atualizado e Baseado em Evidência: O BMJ Best Practice é atualizado diariamente por uma equipa de especialistas em saúde que analisam as publicações científicas recentes, guidelines clínicas e estudos realizados com revisão por pares.
• Guia para Diagnóstico e Tratamento: A plataforma cobre mais de 1.000 condições médicas, organizadas de forma lógica para facilitar o acesso às informações. Cada condição inclui tópicos estruturados como:
  • Epidemiologia e fisiopatologia;
  • Abordagem diagnóstica (incluindo exames complementares);
  • Opções terapêuticas, com recomendações de tratamento de primeira linha;
  • Estratégias de gestão a longo prazo e prevenção de complicações.
• Ferramentas Integradas
  • Calculadoras Clínicas: Mais de 250 ferramentas interativas que auxiliam em cálculos médicos, como dosagem de medicamentos, índice de massa corporal (IMC) e risco cardiovascular.
  • Materiais Educativos: Inclui vídeos instrutivos, apresentações multimédia e guias detalhados para capacitação contínua.
  • Relatórios Personalizáveis: Os utilizadores podem gerar relatórios para casos específicos, o que é útil tanto no contexto de ensino quanto em investigação clínica.
• Funcionalidade Offline
  • A aplicação móvel permite o download de conteúdos para acesso offline, tornando-a prática para uso em áreas com conectividade limitada, como regiões rurais ou cenários de emergência.