Cómo la Clínica Mayo está combatiendo la sobrecarga de información en unidades de cuidados críticos
Resumen.
Aunque a menudo se pasa por alto, uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan muchas UCI es el gran volumen de datos recopilados para cada paciente. Para hacer frente a esta sobrecarga de información, los autores trabajaron con Mayo Clinic para desarrollar un conjunto de herramientas de toma de decisiones basadas en datos denominadas inteligencia ambiental. Estas herramientas ayudaron a los médicos a reducir el ruido e identificar los puntos de datos clave de forma más rápida y sencilla. Basándose en su investigación, descubrieron que estas nuevas tecnologías automatizadas ahorraron a los médicos un promedio de tres a cinco minutos en revisión de gráficos por paciente y día, devolviéndoles una hora extra cada día para ver a más pacientes. En última instancia, los autores argumentan que estas nuevas herramientas destacan la importancia de la colaboración hombre-máquina para ayudar a resolver algunos de nuestros problemas de atención médica más acuciantes.
Los equipos de atención médica dependen de registros médicos electrónicos (EHR) para recopilar datos médicos importantes a partir de innumerables pruebas de laboratorio y dispositivos médicos, observaciones, tratamientos y códigos de diagnóstico. Confiamos tanto en él que consideramos que el EHR es un miembro del equipo.
Pero en unidades de cuidado crítico de ritmo rápido, donde incluso pequeños errores pueden tener grandes consecuencias, este miembro del equipo digital puede sobrecargar a los médicos con información. El gran volumen de datos en las EHR crea un desafío asombroso en entornos complejos como las unidades de cuidados intensivos (UCI) y los departamentos de medicina de emergencia. Los médicos individuales pueden tener que revisar más de 50.000 puntos de datos para encontrar información clave. Esta proliferación de datos (tanto significativos como sin sentido) y la carga de trabajo creada por los sistemas de EHR han sido factores clave del agotamiento de los médicos y, paradójicamente, han introducido nuevos amenazas a la seguridad del paciente. Además, confiar únicamente en datos de EHR limita enormemente los conocimientos derivados de algoritmos de inteligencia artificial o análisis de big data.
Mayo Clinic, el segundo proveedor de atención crítica más grande del país en los Estados Unidos, con cerca de 350 camas en 15 unidades de cuidados intensivos (UCI) en sus campus en Minnesota, Arizona y Florida, decidió combatir el diluvio de datos con inteligencia ambiental: un conjunto de herramientas de toma de decisiones impulsadas por datos e información sobre los objetivos, entornos de trabajo, fortalezas y limitaciones de rendimiento de los médicos. Cuando se encuentran en capas sobre la infraestructura de información existente, las aplicaciones de inteligencia ambiental pueden superar el desorden y entregar la información correcta en una forma digerible que los médicos pueden utilizar, de forma rápida y eficaz al lado de la cama del paciente.
Creamos un equipo multidisciplinario de médicos, investigadores y expertos en informática clínica para diseñar y probar herramientas de tecnología de la información que pueden ayudar, en lugar de obstaculizar, la atención clínica. El enfoque de inteligencia ambiental que adoptamos priorizó una comprensión profunda de los médicos, la forma en que trabajan y los factores ambientales a los que se enfrentan. Utilizar unÍndice de carga de tareas de NASA, identificamos clínicos con una carga de trabajo mental o cognitiva muy alta que continuamente tienen que filtrar información importante fuera del entorno desordenado.
Posteriormente, durante un período de dos años, se realizaron 1.500 entrevistas con médicos de UCI de la Clínica Mayo en todo el país. Con estos conocimientos, hemos identificado que de las decenas de miles de datos que se verten a través de la EHR, aproximadamente 60 piezas son información crucial para el paciente a la que los médicos necesitaban acceder rápida y fácilmente para obtener una atención eficaz. Esta información incluía tanto los puntos de datos esperados, como la presión arterial y los medicamentos, así como información menos obvia pero crítica, como la fuerza para la tos o dificultad previa con la intubación endotraqueal.
A continuación, necesitábamos encontrar una mejor manera de entregar la información crucial a los médicos en el punto de atención. Construimos una interfaz EHR para los médicos de la UCI llamada Evaluación Ambiental de Advertencia y Respuesta (AWARE), que introdujimos en nuestras UCI en Rochester, Minnesota, en 2012, y en nuestros campus de Phoenix/Scottsdale y Jacksonville, Florida, en 2014. AWARE, una aplicación de inteligencia ambiental basada en reglas, filtra los datos sin sentido y proporciona información específica del contexto y de alto valor a los médicos en tiempo real. Contiene más de 1.000 reglas que se ejecutan continuamente a través de los datos y lo enriquecen con información de médicos y pacientes. Los datos se organizan en torno a conceptos clínicos familiares necesarios para tomar decisiones oportunas y precisas.
Por ejemplo, las pantallas de EMR convencionales están repletas de datos irrelevantes, lo que facilita omitir cambios en la hemoglobina, plaquetas y factores de coagulación, todos ellos críticos para reconocer y tratar el sangrado agudo. Al priorizar estos elementos de datos en el tablero de instrumentos con codificación de color que indica la gravedad y urgencia de una intervención correctiva específica, las pantallas AWARE permiten el reconocimiento instantáneo de un paciente en UCI con riesgo de complicaciones hemorrágicas graves.
AWARE ofrece una visión general en tiempo real de cada UCI del sistema de Clínica Mayo, utilizando pantallas visuales que facilitan la exploración e identificación de pacientes que necesitan intervenciones urgentes. Cada paciente está representado por un cuadrado con iconos que representan el estado de las pruebas, escaneos y procedimientos requeridos. Proporciona una imagen rápida de la agudeza general, y los médicos pueden profundizar en los datos de cada paciente, hasta cada sistema de órganos.
Mientras que las alarmas convencionales y las alertas EHR generan a menudo un ruido sin sentido que se pierde en el ajetreo y el bullicio, las alertas inteligentes AWARE se integran en el flujo de trabajo del médico. Notifican al médico de posibles omisiones solo si las acciones del médico no coinciden con la condición del paciente, minimizando la posibilidad de interrupciones dañinas.
Por ejemplo, nuestro «VILI (lesión pulmonar inducida por el ventilador) Sniffer» proporciona una vigilancia automatizada de pacientes con ventilación mecánica que notifica a los proveedores solo si los ajustes del ventilador no coinciden con la condición del paciente en función del sexo, la altura y la presencia de síndrome de dificultad respiratoria aguda. Otra aplicación, «Sepsis Dart», examina continuamente a los pacientes en los departamentos de urgencias y unidades de cuidados intensivos médicos para la implementación oportuna y precisa de las mejores prácticas (cultivos, lactato, antibióticos, líquidos) para diagnosticar y tratar la sepsis. Otro ejemplo son las listas de comprobación inteligentes específicas del contexto, como CERTED (Lista de comprobación para el reconocimiento temprano de la enfermedad aguda), que se centran en completar procesos comunes de atención que a veces se pasan por alto o se pierden en entornos ajetreados.
En comparación con las interfaces EHR estándar, AWARE mejora el rendimiento cognitivo, la eficiencia y la confiabilidad de los responsables de la toma de decisiones. También ahorra de tres a cinco minutos en revisión de gráficos por paciente y día. Con una carga de trabajo media de los médicos en UCI de 15 pacientes por día, los ahorros significan que más de una hora de tiempo adicional del clínico se puede dedicar a las cabeceras de los pacientes, lo que mejora la toma de decisiones compartidas a menudo inadecuada. En un estudio posterior, la implementación de AWARE se asoció con mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos en la UCI. Ajustadas para la gravedad de la enfermedad, se redujeron a la mitad las probabilidades de mortalidad hospitalaria de pacientes críticos tratados después de la implementación de AWARE (odds ratio 0,45, intervalo de confianza del 95% 0,30 a 0,70). Además, la duración de la estancia en la UCI disminuyó un 50%, la duración de la estancia hospitalaria en un 37% y los cargos totales por estancia hospitalaria en un 30% (43.745 dólares por ingreso hospitalario).
Como ejemplo de aplicaciones de inteligencia ambiental utilizadas en situaciones de emergencia y de UCI, AWARE ofrece resultados que sugieren claramente la importancia de la creatividad y las ideas humanas en el desarrollo de la tecnología de la información para los médicos. El avance de las aplicaciones de inteligencia ambiental y las asociaciones combinadas entre humanos y computadoras tienen el potencial de ayudar a resolver algunos de nuestros problemas de atención médica más significativos y desafiantes.
Divulgación: Mayo Clinic Ventures licenció parte de la tecnología referenciada en este artículo a Ambient Clinical Analytics, que vende herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas y alertas a hospitales y proveedores de atención crítica. Mayo Clinic y sus autores tienen intereses financieros en Ambient Analytics. Mayo Clinic utiliza cualquier ingreso que reciba para apoyar su misión sin ánimo de lucro en atención al paciente, educación e investigación.
— Escrito por Vitaly Herasevich, Ognjen Gajic Vitaly Herasevich,
