Ana Paula Beck da Silva Etges, Eng., Ph.D
Carisi Anne Polanczyk, MD, Sc.D
O avanço tecnológico tem mudado o hábito de vida dos indivíduos que passam a ter acesso a múltiplas fontes de informação e tecnologias que permitem uma fácil autogestão da saúde e geração de dados de vida real, a nível do indivíduo. A realização de um eletrocardiograma ou monitoramento de saturação de oxigênio que, há pouco tempo, requeriam recomendação médica e o agendamento em uma clínica especializada, hoje podem ser realizados a qualquer momento com o uso de relógios e sensores mais avançados, por exemplo. Apesar de a tecnologia estar disponível e sendo escalada pelo mundo agilmente, ela também segue a tendência das inovações em saúde e traz consigo a inequidade de acesso entre classes sociais, e o impacto nas relações entre indivíduos, profissionais e organizações de saúde.
Em zonas rurais, por exemplo, a adoção de mHealth e teleconsultorias tem apresentado resultados muito interessantes, em termos de facilidade e agilidade de acesso ao sistema de saúde e, consequentemente, em melhores desfechos. Revisões sistemáticas consolidando os estudos nesse tema foram publicadas sugerindo estes resultados considerando diferentes fluxos de entrada ao sistema, ou condições de saúde, como acesso à emergência (1) e monitoramento do cuidado pré-natal (2). Este tipo de tecnologias é especialmente útil em locais de baixa renda e ou mais distantes, pois a aferição destes resultados permite avaliar formas de multiplicar o acesso ao sistema de forma mais equânime. Isto também já pode ser observado, por exemplo, no Brasil e no contexto do SUS, para serviços de cuidados oftalmológicos, onde foi demonstrado como o uso de telediagnósticos pode permitir que com o mesmo recurso financeiro a capacidade de atendimento seja duplicada e com semelhante qualidade de vida reportada pelos pacientes (3). Entretanto, um dos desafios dessas novas soluções é a educação de todas as partes envolvidas e uma gestão eficiente de novos modelos de serviços de saúde.
Embora o corpo das evidências tem demonstrado o potencial valor das tecnologias digitais e dados provenientes delas, existem muitos atores resistentes a sua adoção. Entre eles, os médicos e enfermeiros têm sido apontados como um grupo a ser melhor explorado, pois muitas vezes não percebem ou reconhecem os potenciais ganhos dessas inovações. Os motivos descritos para baixa adesão são múltiplos, sendo os mais citados a falta de credibilidade, perda de autonomia e a escassez de resultados que demonstrem que as inovações podem trazer facilitações ou benefícios na prática profissional. A adoção de qualquer nova tecnologia é complexa, progressiva e tem um forte componente social.
O engajamento desses profissionais de saúde, atores chaves nesse novo ciclo de tecnologias digitais -- enfermeiros, fisioterapeutas, médicos, nutricionistas, entre muitos como os próprios pacientes --, deve ser prioridade na estratégia organizacional para que as mudanças ocorram. Assim como para os pacientes, eles têm diferentes níveis de educação digital, familiaridade e aceitação das tecnologias na sua atividade profissional. Na realidade, a maioria foram formados em era pré-digital, quando os dados de saúde eram registrados à mão em papel. A necessidade de adaptação ao mundo digitalizado faz hoje com que haja já cursos de certificação em Digital Health em escolas de alto impacto, como a Harvard Medical School, e cargos de 'Digital Clinician' em organizações de excelência internacional em saúde, como a Cleveland Clinic e a Mayo Clinic.
Nessa mesma linha, as mudanças necessárias para adoção de dados de vida real na prática precisam também passar por transformações instrinsecas do sistema. O uso destas informações exige estratégias organizacionais que assegurem o uso ético e cujo objetivo seja o de entregar melhores resultados de saúde para a população. Esse tema passa a ser um desafio de alinhamento organizacional. Profissionais de saúde e organizações precisam de treinamento constante para otimizar o uso destas tecnologias independentemente do perfil do paciente que a utilizará, visando maximizar o uso destas ferramentas e seus resultados. Além disso é necessário que haja uma revisão dos fluxos e processos da prática assistencial, pois na imensa maioria dos hospitais, clínicas e consultórios houve uma migração para digitalização do dado, melhorias em captura de imagens e armazenamento com segurança. Mas foram escassos os movimentos de transformação de padrões para gerar menos sobrecarga aos profissionais, aumentar tempo com paciente e garantir eficiência.(4)
Estratégias que facilitam o lidar com a diversidade de públicos e permitam o uso adequado e consciente de dados têm sido corriqueiramente discutidas entre os temas contemporâneos de gestão em saúde. O modelo ADKAR (5) (awareness/consciência, desire/desejo, knowledge/conhecimento, ability/habilidade, reinforcement/reforço), por exemplo, é um deles. O modelo sugere um processo cíclico de melhoria contínua, para que uma organização transforme a sua cultura e consiga implementar e executar, em sua rotina, uma nova estratégia corporativa. A sequência de palavras do acronimo sugere que o processo de transformação inicie pelo reconhecimento que a mudança será positiva, por isso, desperta o desejo para que seja buscado conhecimento e habilidades necessárias para mudança. Por fim, ao estar implementada, reforça os resultados alcançados com os indivíduos e contribui com o engajamento e a disseminação da evidência gerando assim, ciclos de melhoria contínua. A migração de organizações de saúde com uma cultura que pouco utiliza os dados de vida real para a adoção destes, nos processos decisórios da prática, precisa ser sustentada em estratégias de gestão, que tornem o processo de mudar, o mais natural e menos danoso possível. A mudança na governança interna das organizações precisa acontecer sem gerar qualquer dano ao serviço de saúde entregue aos pacientes e, também, estabelecendo limites e regulações, para que possa ser gerida.
Neste início de ano acadêmico nos Estados Unidos (Set/2022), um novo laboratório multidisciplinar de pesquisa no tema foi lançado, Digital, Data and Design Institute at Harvard (D^3) (https://www.alumni.hbs.edu/stories/Pages/story-bulletin.aspx?num=8871), tendo entre seus objetivos compreender melhor e gerir desafios e oportunidades da digitalização e uso de IA (Inteligência Artificial) para lidar com questões climáticas, diversidade, equidade e inclusão. Entre as premissas dos professores fundadores do laboratório está a identificação de 3 tendências que deveriam ser trabalhadas, em conjunto pelas organizações, mas que frequentemente são exploradas de forma isolada e configuram-se em resultados não tão expressivos quanto os esperados. Primeiramente, as organizações precisam manter investimento contínuo em digitalização e, também, em ciência de dados com uso de inteligência artificial. Investir apenas em digitalizar, acaba por gerar milhões de dados que não conseguem ser utilizados para direcionar ações estratégicas. E finalmente, para gerar mais valor aos consumidores, as organizações precisam aceitar a transformação e produzir novos modelos de negócio que contemplem a digitalização e o uso de dados, em suas rotinas gerenciais.
Este novo cenário precisa ser pautada como um tema estratégico para o Estado, onde sejam geradas políticas claras com as recomendações de uso, assim como o estabelecimento das políticas e regulações externas; seja na conduta médico paciente ou entre organizações, seus prestadores e pacientes. As revisões de literatura que avaliam o impacto da adoção de mHealth, por exemplo, apontam a regulação do uso como um desafio, para que sejam explorados majoritariamente os benefícios dos dispositivos e mitigados possíveis danos. Apenas mediante a formulação de regras claras sobre como gerar e analisar estes dados conseguiremos a validade e confiança necessária para o uso destes dados na tomada de decisão como no direcionamento de uma estratégia terapêutica, por exemplo. Concluindo, o estabelecimento de diretrizes que partirem da estratégia e governança estabelecida em uma instituição de saúde, garantirão o uso ético e consciente dos dados por todos; pacientes, médicos, gestores e demais stakeholders.
Referências:
3. da Silva Etges APB, Zanotto BS, Ruschel KB, da Silva RS, Oliveira M, de Campos Moreira T, et al. Telemedicine Versus Face-to-Face Care in Ophthalmology: Costs and Utility Measures in a Real-World Setting. Value Health Reg Issues. 2022;28:46–53.
4. Jacob, C., Sanchez-Vazquez, A., & Ivory, C. (2020). Social, Organizational, and Technological Factors Impacting Clinicians’ Adoption of Mobile Health Tools: Systematic Literature Review. JMIR mHealth and uHealth, 8(2). https://doi.org/10.2196/15935
5. Helmold M. Change Management Tools. In: Successful Management Strategies and Tools. Springer; 2021. p. 191–204.
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