Otimizando o manejo da doença renal crônica por meio de uma abordagem de aprendizagem do sistema de saúde

Uma publicação recente em Ciência de dados de saúde oferece uma exploração aprofundada de uma abordagem inovadora para o manejo da doença renal crônica (DRC) por meio da adoção de um modelo de sistema de saúde de aprendizagem (LHS). O estudo sublinha uma mudança transformadora no sentido de práticas de cuidados de saúde mais reativas e eficientes, especialmente na gestão de condições generalizadas como a DRC.

No domínio da medicina, o percurso desde a descoberta da investigação até à aplicação clínica é notoriamente prolongado, muitas vezes abrangendo quase duas décadas. A estrutura do LHS procura encurtar drasticamente esta trajectória, aproveitando a análise de dados em tempo real, acelerando assim a tradução de conhecimentos de investigação em intervenções práticas de cuidados de saúde.

O professor pesquisador associado Guilan Kong, do Instituto Nacional de Ciência de Dados de Saúde (NIHDS) da Universidade de Pequim, destaca o papel crítico do LHS na aceleração do continuum de dados, evidências e prática, um avanço que ele considera crucial para melhorar os resultados de saúde global na era digital.

Visando a DRC, uma condição que é generalizada e subgerida na China, a equipa de investigação pilotou uma iniciativa LHS em Yinzhou, um distrito distinguido pela sua sofisticada Plataforma Regional de Informação de Saúde (YRHIP) operacional desde 2009. Esta plataforma, parte integrante dos cuidados de saúde locais panorama, coleta dados abrangentes de pacientes em várias instituições médicas e tem sido fundamental no desenvolvimento de um sistema especializado de vigilância da DRC iniciado em 2018.

O início do projeto envolveu a montagem de uma comunidade de aprendizagem diversificada, incluindo médicos, especialistas em TI e cientistas de dados, que avaliaram de forma colaborativa o tratamento da DRC em Yinzhou, identificando e abordando lacunas na prestação de cuidados críticos. Este esforço coletivo permitiu a identificação de pacientes com DRC através de uma ferramenta computável avançada, facilitando a intervenção direcionada por parte dos prestadores de cuidados primários.

Os investigadores enfatizam o potencial de integração de análises preditivas e mecanismos de apoio à decisão clínica no YRHIP, com o objetivo de melhorar a triagem dos pacientes, agilizar os encaminhamentos e incentivar a adoção de diretrizes clínicas.

A professora Luxia Zhang do NIHDS reflete sobre os resultados promissores do piloto, sugerindo que uma infraestrutura robusta do LHS pode catalisar significativamente a adoção de soluções de cuidados de saúde baseadas em evidências. Embora os modelos LHS sejam predominantes em ambientes mais ricos, a sua aplicação em regiões menos desenvolvidas economicamente apresenta desafios e oportunidades únicos para a inovação.

À medida que a equipe olha para o futuro, eles planejam refinar a análise preditiva da DRC e integrar ainda mais essas tecnologias na estrutura de cuidados de saúde de Yinzhou, uma etapa que o Prof. Kong acredita que capacitará os médicos a tomarem decisões mais informadas, elevando assim o padrão de tratamento da DRC.

Fornecido pela Health Data Science