Perante sintomas inexplicados, o percurso até aos cuidados de saúde adequados raramente é simples e directo. A incerteza quanto à decisão de consultar um médico de Medicina Geral e Familiar, um médico de outra especialidade ou recorrer a uma urgência pode levar a atrasos, falhas no diagnóstico e, em alguns casos, anos de permanência num nível de cuidados de saúde inadequado.
Embora as ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) tenham sido cada vez mais implementadas para dar resposta a este problema, a maioria das avaliações tem-se focado apenas em cenários teóricos, na precisão do algoritmo ou na intenção declarada pelo doente. Estas abordagens oferecem pouca informação sobre se os doentes alteram efectivamente o seu comportamento ou se os cuidados que acabam por receber são clinicamente adequados.
O estudo ESSENCE, desenvolvido com a CUF foi concebido para colmatar essa lacuna. Com um desenho prospectivo, interligação com o registo de saúde electrónico, inquéritos de acompanhamento e um painel de médicos independente para avaliar a adequação tanto dos cuidados pretendidos como dos observados, o estudo vai para além de casos teóricos e conjuntos de testes para captar o comportamento real dos doentes. Quando a inteligência artificial clínica da ADA Health é disponibilizada aos doentes, permite-lhes agir de imediato, impulsionando a otimização das decisões de saúde, com ganhos quantificáveis no recurso aos serviços de saúde.
«Durante demasiado tempo, o debate sobre a IA na saúde centrou-se apenas em métricas de precisão e no seu potencial teórico. Este estudo altera essa discussão. Mostra que, quando a ADA é integrada no percurso real do doente, não se limita a informá-lo, transforma a forma como procura e acede aos cuidados. É este o padrão de exigência que devemos aplicar às ferramentas de saúde digital», afirma a primeira autora e consultora de Estudos Clínicos da ADA Health, Fabienne Cotte.
O estudo envolveu 1470 pessoas, maiores de idade, através da App My CUF, a aplicação móvel de gestão de saúde da CUF que combina o avaliador de sintomas (criado pela ADA) com o agendamento direto de cuidados de saúde. A análise dos dados recolhidos permitiu apurar:
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Mudanças na intenção dos doentes: Um em cada três pessoas reviu o nível de cuidados de saúde pretendido imediatamente após a utilização do Avaliador de Sintomas My CUF. A percentagem de doentes que referiu “não saber o que fazer” desceu de 12,6% para 5%.
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Comportamento real: Quando a prestação de cuidados foi acompanhada através do registo de saúde eletrónico e de questionários de acompanhamento nas semanas seguintes, verificou-se que cerca de três em cada cinco pessoas recorreram a um nível de cuidados de saúde diferente do planeado inicialmente.
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Cuidados clinicamente pertinentes: A prestação de cuidados adequados mais do que duplicou — de 29,8% para 64,4% — com a avaliação clínica a confirmar que as pessoas procuraram o nível de cuidados de saúde mais apropriado após utilizarem o Avaliador de Sintomas My CUF – que integra a tecnologia ADA – como suporte à sua tomada de decisão. Entre as pessoas que tinham planeado inicialmente recorrer a um serviço de urgência, perto de 40% acabaram por optar por um nível de cuidados de saúde de menor acuidade, classificado como adequado pelos médicos. As visitas subsequentes à urgência e aos internamentos foram acompanhados através do registo de saúde electrónico, não tendo sido identificados sinais de alerta relativos à segurança dos doentes.
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«A inovação na saúde tem de ir para além das promessas. Tem de demonstrar valor em contextos reais. Este estudo faz precisamente isso. Quando, num momento de incerteza, os doentes recebem orientação clínica rigorosa e podem agir de imediato, a evidência é clara: eles dirigem-se para os cuidados clínicos adequados. Isto tem impacto real na vida das pessoas», explica a directora Clínica da CUF Digital. Micaela Seemann Monteiro.
A conclusão central deste estudo revela que os doentes mudaram o seu comportamento e não apenas a sua intenção. Adicionalmente, foram direcionados para o agendamento de actos clínicos adequados. Este estudo estabelece um novo patamar de exigência para a IA na saúde: com avaliações focadas em resultados, preterindo métricas e intenções.
