Como a Dasa usa IA, metaverso e gestão de dados para melhorar a experiência de pacientes

Gerar melhores tratamentos, melhor experiência para pessoas sob cuidado médico, prever desfechos e reduzir custos. Esses são objetivos da Dasa, rede de saúde integrada que combina unidades de medicina diagnóstica e hospitais, em sua jornada de transformação digital, iniciada pela companhia em 2016.

Para atingir esses objetivos estratégicos, a empresa tem investido em novas tecnologias e em inovação, e transformando frentes de atuação de forma ampla – desde o diagnóstico sequenciamento genômico de novos agentes patológicos até o cuidado hospitalar e realização de cirurgias. Todos esses pilares estratégicos foram tema de debate nesta quinta-feira (25) durante o evento Inovação com a Dasa, apresentado para a imprensa em São Paulo.

Um dos pilares dessa transformação tem a busca por eficiência. Segundo Emerson Gasparetto, diretor-geral de Negócios Hospitalares e Oncologia da Dasa, o setor passou por transformações profundas nos últimos anos que aumentaram consideravelmente o custo de se manter um paciente internado por tempo além do necessário. “O valor é você fazer o que é necessário para quem é necessário, com um custo eficiente e com um modelo escalável”, disse.

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Para otimizar custos de processos de internação sem arriscar a saúde de pacientes, a empresa apostou na criação de um Núcleo de Operação e Controle (NOC), localizado em São Paulo. O centro é responsável por monitorar, em tempo real, a operação de todas as 15 unidades hospitalares da Dasa no país e o chamado “giro de leitos”. Para colocar o NOC em operação, a empresa buscou expertise em uma área inusitada.

“A gente se inspirou na aviação. A indústria mais parecida com a saúde, pela complexidade e pelo fato de que, se der errado, pessoas morrem, é a aviação”, afirmou Gasparetto. “Então a gente trouxe o engenheiro que fazia toda a gestão de chão da América Latina inteira da Latam. A gente gosta de pessoas que são de fora do negócio para questionar”.

Com o NOC a empresa busca quais os pacientes que já deveriam estar fora de leitos, mas ainda não foram liberados. De acordo com o executivo, esses problemas são frequentemente ocasionados por “falhas de gestão”, algo que inclui eventos como familiares não serem avisados sobre uma alta ou até mesmo médicos esquecendo de prescrever uma receita necessária para a alta.

Além de indicar problemas de gestão que podem estar atrasando a alta de um paciente, o sistema também utiliza um “score” que leva em consideração informações sobre diagnóstico, histórico e exames do paciente para determinar a evolução do quadro. “O cuidado que você tem que ter com a saída do paciente antes da hora também é muito grande. Senão você também tem a reinternação, que também é muito grave”, explicou.

Desde o início da operação do NOC, há pouco mais de um ano e meio, a empresa já atingiu resultados positivos no “giro de leitos”: de 4,5 pacientes tratados por leito em janeiro de 2021, a empresa alcançou 6,2 pacientes em julho deste ano. O aumento de 30%, pontuou Gasparetto, veio sem a construção de nenhum novo leito.

Impressões 3D e metaverso

Além do ganho de eficiência operacional, a Dasa tem buscado incluir mais ferramentas tecnológicas no dia a dia de médicos para a entrega de melhores opções de tratamento. Entre as ferramentas exploradas pela empresa atualmente estão a impressão 3D e a aplicação de soluções de realidade virtual, aumentada e de metaverso.

Uma das estruturas onde isso acontece é no chamado Laboratório de Biodesign, operado dentro da PUC-Rio e inaugurado em setembro do ano passado. “O grande objetivo desse laboratório é a medicina de precisão”, explicou Heron Werner, coordenador do laboratório. Através do uso de impressoras 3D, a organização tem criado modelos em três dimensões de patologias que podem ser estudadas fisicamente por profissionais da saúde, preparando-os para procedimentos cirúrgicos que acontecerão no futuro.

O laboratório já empregou uma série de experiências bem-sucedidas na área de medicina fetal. Entre elas esteve um caso recente, em que gêmeos siameses unidos pelo crânio foram separados, após nove cirurgias, no Rio de Janeiro. “Esse caso foi acompanhado por nós. Elas foram separadas em nove etapas, e cada etapa usou as tecnologias do laboratório”, disse Werner.

Além de modelos 3D das crianças, equipes responsáveis também utilizaram o metaverso para discutir o caso virtualmente, interagindo com modelos digitais em tempo real para trocar conhecimento em reuniões online com outras equipes do mundo. “Era a primeira cirurgia do tipo da equipe que atendeu essas crianças no Rio de Janeiro. A equipe que tinha mais experiência no mundo com isso, com dez casos operados, era inglesa. Como eu coloco essa equipe inglesa com a equipe no Brasil para discutir as etapas cirúrgicas? No metaverso”, pontuou.

Inteligencia artificial

Unindo todas as iniciativas digitais atuais da Dasa, há um fator em comum: o uso de dados. Sobre essas bases de dados, incluindo dados integrados de pacientes, de diagnósticos médicos e exames, a companhia tem aplicado uma camada de inteligência artificial, responsável por gerar insights, trazer eficiência e auxiliar profissionais da saúde.

“Essa é uma área composta por médicos, cientistas de dados e engenheiros de software”, apontou Felipe Kitamura, responsável por inovação aplicada na Dasa e líder das iniciativas de inteligência artificial da companhia.“

Desde 2017, a Dasa já integrou mais de 20 algoritmos para auxiliar a decisão médica. Esses algoritmos são gerados a partir de múltiplas fontes, incluindo anotações de médicos durante exames e consultas. Com essas anotações e dados, os modelos de IA da empresa são alimentados para reconhecer padrões de imagem e incrementar os algoritmos. Um dos exemplos de algoritmo desenvolvidos foi um capaz de analisar tomografias e identificar, a partir das imagens, qual o percentual de um pulmão que foi acometido pela Covid-19.

Com essas ferramentas de software, a empresa tem apoiado profissionais com imagens que permitem uma identificação mais rápida de enfermidade, além de agilizar exames de imagem. “Quando a gente fala em IA, muita gente acha que o algoritmo que vai dar o diagnóstico e vai tirar o emprego do médico. Não é isso que a gente vê acontecendo. A gente enxergou valor em várias outras etapas da cadeia, inclusive tornar exames mais rápidos”, afirmou Kitamura.