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Kedar Mate
Percepções

Como um melhor uso da tecnologia pode liberar tempo para um melhor atendimento

Summary

  • “Precisamos fazer a tecnologia trabalhar mais para que possamos trabalhar de forma mais inteligente na área da saúde.”

Nota do editor: Esta é uma prévia do discurso principal do IHI Forum de 2024 do presidente e CEO do IHI , Dr. Kedar Mate.

Há muito tempo, diversas ideias importantes circulam em torno da melhoria da qualidade: confiança, alegria no trabalho, bem-estar na força de trabalho, dano moral, gentileza e a questão do que é importante para você . No entanto, temos lutado para encontrar um conceito unificador que as una.

No IHI Forum deste ano, conversarei com o Dr. Thomas Lee, clínico geral e diretor médico da Press Ganey. O Dr. Lee me chamou a atenção para o conceito de capital social. Capital social envolve relacionamentos e a construção de conectividade entre pessoas e além das fronteiras.

Muitas atividades diferentes criam capital social — uma saudação no corredor, uma reunião rápida, rondas de liderança. Todas elas criam conexão e relacionamento entre pessoas que trabalham em sistemas complexos. Existem dois tipos de capital social. O primeiro, capital de ligação , é o que você faz dentro de uma comunidade para criar mais afinidade entre as pessoas. O segundo, capital de ligação , é quando você alcança comunidades que não fazem parte da sua. Precisamos de ambos para criar organizações e sociedades mais fortes.

Há tanta coisa que precisamos mudar na área da saúde, mas sem capital social para impulsionar a máquina de mudança, ela irá parar ou simplesmente não começará. Tenho refletido sobre o que atrapalha a construção de capital social, o que, por sua vez, nos impede de construir sistemas que possam alcançar resultados de cuidado melhores, mais seguros e mais equitativos.

Há muitas razões, mas uma delas é que temos tido a tendência de exigir mais dos nossos colaboradores em vez de exigir mais dos sistemas em que trabalhamos. Muito do que fizemos em qualidade — como aplicar padrões, realizar melhorias colaborativas ou aplicar práticas baseadas em evidências — tem sido altamente dependente do esforço humano. Isso significa que adicionamos empregos ao nosso trabalho regular. De fato, em um momento em que a força de trabalho na área da saúde está enfrentando taxas epidêmicas de burnout, descrevemos o conceito de ter dois empregos na área da saúde — o trabalho que nos é atribuído e o trabalho de aprimorar esse trabalho. Essa abordagem tem adicionado esforço, não o reduzido, o que parece quase impossível nos ambientes de atendimento clínico sobrecarregados de hoje.

Ao viajar pelo mundo observando diferentes sistemas de gestão da qualidade, comecei a notar algo curioso. Sistemas que estão alavancando suas tecnologias de forma diferente estão criando espaço para que as pessoas no sistema o aprimorem. Eles estão construindo relacionamentos melhores, não apenas com seus pacientes, mas também dentro de suas equipes. Essas organizações têm sistemas operacionais que aproveitam ao máximo as tecnologias cada vez mais onipresentes em nossos sistemas clínicos hoje. Então, comecei a pensar que, para acelerar as melhorias, precisamos fazer com que a tecnologia que temos funcione melhor para que todos possamos trabalhar de forma mais inteligente na área da saúde. Aqui estão algumas das maneiras pelas quais acredito que podemos impulsionar as tecnologias que temos para que funcionem melhor para nós hoje:

Movendo dados "para baixo e para dentro" para a linha de frente . A assistência médica tende a mover dados para cima e para fora em vez de para baixo e para dentro. Agregamos dados para cima em painéis de gerenciamento de nível empresarial visualizados em relatórios do Conselho ou centros de comando, e enviamos dados para agências de relatórios, pagadores e outros órgãos reguladores. Precisamos fazer isso, é claro, mas não equipa nem desafia nossas equipes a melhorar. Ao mover os dados de volta para baixo e para dentro do sistema, dando às equipes medidas de desempenho relevantes comparadas com pares semelhantes, animamos as equipes com informações úteis que podem motivá-las a fazer melhorias no trabalho que estão fazendo. Quando combinamos essas informações com habilidades de melhoria, damos às equipes as ferramentas necessárias para fazer mudanças duradouras em seus sistemas.

Passando de reativo para proativo . A história do nosso trabalho de qualidade frequentemente envolve a compreensão das causas raiz de um erro, defeito ou evento de cuidado inseguro depois que tais eventos ocorrem. Isso não é a coisa errada a fazer, mas não é a única coisa que podemos fazer. Precisamos usar a tecnologia e as ferramentas que temos agora disponíveis para ir a montante de um evento de dano para entender e prever o risco antes que ele chegue ao paciente. Sistemas de alerta precoce que aproveitam ferramentas de aprendizado de máquina e grandes conjuntos de dados nos permitem ter uma visão de futuro para entender com antecedência se um paciente está em risco de lesão, infecção ou readmissão ou deterioração enquanto estiver sob nossos cuidados. Essas ferramentas nos permitem prevenir eventos de dano antes que eles aconteçam em primeiro lugar.

Migrando para dados em tempo real. Lembro-me de que, quando cuidava de pacientes, recebia feedback, anonimizado e, muitas vezes, três meses ou mais após os eventos de atendimento. Quando o feedback chegava até mim, eu mal conseguia me lembrar dos detalhes desses encontros clínicos. Isso tornava quase impossível aprender seriamente e mudar a prática e o comportamento, muito menos mudar o resultado para os pacientes em questão. Mas hoje, existem ferramentas e tecnologias disponíveis que podem transformar nossa compreensão da experiência de prestar e receber atendimento. Como consumidores, estamos acostumados a fornecer feedback aos nossos garçons e comissários de bordo. Sei que a assistência médica é mais íntima e pessoal, mas certamente podemos aprender com esses setores sobre como podemos melhorar mais rapidamente o trabalho de prestar e receber atendimento.

Movimentação de esforços da equipe. Um estudo realizado recentemente no Hospital Johns Hopkins descobriu que, em um único ano, a geração de relatórios de qualidade consumiu mais de 108.000 horas-homem e custou ao sistema mais de US$ 5,5 milhões. Relatórios anteriores estimaram o custo da mensuração da qualidade em mais de US$ 15 bilhões em todo o país. Agora, as empresas estão usando inteligência artificial (IA) personalizada para automatizar etapas que exigem muita mão de obra, como abstração de gráficos, sumarização e mineração de dados. Modelos de linguagem de grande porte (LLMs), ou em alguns casos modelos de linguagem de pequeno porte (SLMs) projetados para uma finalidade específica, podem extrair elementos de dados de gráficos para a geração de relatórios necessários. Essas tecnologias têm o potencial de libertar o departamento de qualidade e transformar radicalmente nosso trabalho, redirecionando muito mais nossos esforços para coisas que apenas humanos podem fazer atualmente: orientar equipes, reconhecer conquistas e fornecer um atendimento melhor, mais seguro e mais empático aos pacientes.

Todas essas ideias estão acontecendo hoje em alguns lugares, em alguns momentos. O Hospital Abington, do Jefferson Health, na Pensilvânia, está transferindo dados de volta para a linha de frente. O Hospital Johns Hopkins, em Baltimore, Maryland, fez um excelente trabalho na previsão do risco de sepse. Em Durham, Carolina do Norte, a equipe do Hospital da Universidade Duke está desenvolvendo maneiras de detectar o risco de queda, em vez de esperar que ela aconteça. A Universidade da Califórnia em San Diego começou a automatizar algumas de suas medidas de qualidade.

A oportunidade que temos de garantir que tudo isso aconteça o tempo todo. Se fizermos isso, podemos criar uma maneira verdadeiramente diferente de promover a qualidade. Há uma necessidade cada vez maior hoje em dia por fluxos de trabalho clínicos habilitados pela tecnologia que incorporem um atendimento melhor, mais seguro e mais equitativo à forma como prestamos esse atendimento. Essa abordagem não trata a qualidade como algo secundário, nem se concentra em consertar as pessoas — se concentra em consertar o sistema . Isso, por sua vez, libera tempo para os profissionais de saúde se concentrarem no que só nós podemos fazer: construir o capital social e as conexões com nossos pacientes e entre nós para oferecer o melhor atendimento possível.

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