Resumo: A implementação da inteligência artificial para suporte à decisão clínica (AI-CDS) no ponto de atendimento é um campo incipiente com o potencial de revolucionar a Medicina de Emergência. Embora a integração da AI na área da saúde tenha recebido atenção, sua tradução para a prática clínica ainda é rara. No entanto, Andrew Taylor, professor associado de Medicina de Emergência na Escola de Medicina da Universidade de Yale, acredita que as ferramentas AI-CDS podem agilizar processos, melhorar os resultados dos pacientes e otimizar a utilização de recursos nos serviços de emergência (SE). Taylor enfatiza a importância da implementação de ferramentas de AI com um planejamento meticuloso e sensibilidade às demandas únicas e fluxo de trabalho dos SE.
AI-CDS na Medicina de Emergência: Na Conferência Global e Exposição HIMSS24, Taylor se aprofundará nas várias aplicações de AI-CDS nos SEs, incluindo triagem, destino do paciente, diagnóstico e avaliação de risco. Ao analisar dados complexos do paciente, algoritmos de AI podem avaliar com precisão a gravidade da condição de um paciente, garantindo atendimento médico oportuno. Além disso, os sistemas AI-CDS aprimoram a precisão diagnóstica e contribuem para uma tomada de decisão mais informada em relação ao destino do paciente.
Abordagem centrada no ser humano: A abordagem de Taylor se concentra na criação de sistemas de AI que se integram perfeitamente aos elementos humanos da assistência médica, apoiando os clínicos em vez de substituí-los. O objetivo é aprimorar o atendimento centrado no ser humano, que está no cerne da medicina. O engajamento das partes interessadas é crucial para a aceitação e integração dos sistemas AI-CDS, garantindo que estejam alinhados com os valores fundamentais da assistência médica, como compaixão, privacidade e equidade.
Infraestrutura robusta: Estabelecer uma infraestrutura robusta é essencial para a implementação bem-sucedida e utilização a longo prazo da AI-CDS. Ferramentas intuitivas e de fácil utilização, que fornecem insights acionáveis, são fundamentais. A infraestrutura deve ser adaptável e capaz de evoluir com a mudança de dados clínicos e práticas de saúde. A implementação de operações de aprendizado de máquina (MLOps) é fundamental para monitorar, manter e melhorar continuamente as aplicações de AI, garantindo sua eficácia, segurança e conformidade com os padrões de segurança de dados.
Melhoria do atendimento ao paciente: Ao construir uma infraestrutura resiliente e incentivar uma relação simbiótica entre as ferramentas AI-CDS e os fluxos de trabalho clínicos, os cenários de atendimento de emergência podem aprimorar continuamente o atendimento ao paciente, ao mesmo tempo em que navegam pelas complexidades da assistência médica. A sessão do HIMSS24 fornecerá insights sobre o impacto potencial da AI-CDS e destacará a importância de planejamento, engajamento das partes interessadas e infraestrutura na condução do sucesso e da sustentabilidade da AI na Medicina de Emergência.
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