IA poderá ajudar pacientes a sair mais cedo da UTI
O sistema da startup CalmWave usa dados médicos dos pacientes para entender os alarmes mais importantes para cada caso e reduzir o barulho nas UTIs
Unidades de terapia intensiva são, por definição, ambientes barulhentos. Equipamentos médicos disparam alarmes, bipes e alertas constantes, todos pensados para capturar a atenção de profissionais de saúde já sobrecarregados.
Esse bombardeio contínuo pode levar ao que especialistas chamam de “fadiga de alarme”: devido ao barulho na UTI, médicos e enfermeiros passam a operar sob estresse e exaustão, tentando distinguir sinais de rotina daqueles que indicam que um paciente está em risco iminente.
Para os pacientes, o cenário também é desafiador. Descansar em meio à mistura de sons é difícil, embora o sono seja fundamental para a recuperação.
Para o empreendedor de tecnologia Ophir Ronen, o problema soava familiar. Ele teve o primeiro contato com a questão do barulho de alarmes em UTIs quando atuava como voluntário em ações de busca e resgate.
À época, Ronen percebeu que, apesar de a “fadiga de alarme” ser amplamente discutida na literatura científica, ninguém havia desenvolvido uma solução abrangente. “Pensei comigo mesmo: vivenciamos o problema de fadiga de alertas em operações e TI corporativa. Será que o padrão é o mesmo?”, conta.
Apostando que o desafio poderia ter uma solução semelhante, Ronen fundou a CalmWave em 2022, com apoio inicial do programa de incubação do Instituto Allen.
A startup quer ajudar hospitais a silenciar alarmes desnecessários, priorizar os que realmente exigem ação e construir bases de dados que permitam aos sistemas diferenciar melhor o que é crítico do que não é.
COMO O SISTEMA REDUZ O BARULHO NA UTI
Assim como em operações complexas de TI, Ronen percebeu que informações vitais nos hospitais ficam isoladas em pelo menos dois sistemas: os prontuários eletrônicos (EMR), que registram diagnósticos e tratamentos, e as redes de sensores e monitores que acompanham sinais vitais e disparam alarmes.
Esses dados de monitoramento, em geral, não são incorporados aos sistemas de EMR, que não foram projetados para lidar com esse volume de informação. A tecnologia da CalmWave integra essas duas fontes.
O sistema oferece à equipe médica uma visão unificada dos sinais vitais do paciente, junto com a linha do tempo de tratamentos – como a administração de medicamentos –, reduzindo a necessidade de alternar entre diferentes plataformas para avaliar o quadro clínico.
Com base nos dados acumulados, a CalmWave também recomenda ajustes personalizados nos limites de disparo de alarmes, sempre acompanhados de evidências clínicas que justificam as sugestões. Isso pode significar ampliar faixas aceitáveis para reduzir ruído desnecessário ou, ao contrário, torná-las mais restritivas para detectar problemas mais cedo.
“Não se trata apenas de reduzir alarmes”, diz Ronen. “Nós reestruturamos quais alarmes disparam, quando e por quê, e damos aos profissionais de saúde a base clínica que sustenta essa decisão.”
UM JEITO DE INDICAR QUANDO AS COISAS VÃO BEM
Um estudo piloto inicial com o Wellstar Health System mostrou que o sistema da CalmWave pode reduzir em 58% os alarmes que não exigem ação, diminuindo interrupções para os profissionais e cortando em cerca de 10 horas o tempo médio de exposição de cada paciente a alarmes.
A empresa acaba de anunciar um novo recurso chamado Recovery State, projetado para ajudar hospitais a identificar padrões que indiquem quando um paciente pode estar pronto para ser transferido ou receber alta da UTI.
Assim como as ferramentas de configuração de alarmes, o Recovery State cruza dados de monitoramento com informações dos prontuários eletrônicos, comparando perfis de pacientes com padrões de recuperação, mas deixa a decisão final nas mãos dos médicos.
A CalmWave pretende lançar o recurso ainda este ano. A ideia, segundo Ronen, é acelerar a saída de pacientes de UTIs, liberando leitos, reduzindo custos e otimizando recursos. De forma mais ampla, ele argumenta que a tecnologia oferece aos hospitais uma maneira de medir quando os pacientes estão melhorando, e não apenas quando estão piorando.
“A saúde sempre soube detectar quando algo dá errado”, afirma. “O que nunca teve foi uma forma objetiva e contínua de confirmar quando as coisas estão dando certo.”
