Relisten: Melhorando a qualidade do atendimento e economizando tempo com geração automática de notas clínicas na atenção primária (Relisten)

Na área médica, a redação de prontuários é uma tarefa essencial que exige tempo e precisão por parte dos profissionais de saúde. O prontuário médico, que inclui o histórico médico do paciente, quaisquer sintomas apresentados, tratamentos realizados e outros detalhes relevantes, é um componente crítico na tomada de decisões médicas apropriadas e no acompanhamento contínuo do paciente.

No contexto moderno da saúde, houve uma transição para a digitalização desses registros, dando origem ao conceito de Prontuário Médico Eletrônico (ou EMR). Um EMR é a representação eletrônica do prontuário médico de um paciente, criado e mantido por profissionais de saúde. Esta abordagem digital não só revolucionou a forma como a informação médica é armazenada e acedida, mas também melhorou a eficiência dos cuidados médicos, facilitando a recuperação de dados relevantes no local de atendimento. Os EMRs fornecem uma plataforma centralizada para gerenciamento de informações médicas, permitindo um rastreamento mais preciso e cuidados mais coordenados.

Tradicionalmente, os profissionais de saúde gastam uma quantidade significativa de tempo redigindo registros médicos, o que pode afetar a eficiência e a qualidade dos cuidados que prestam. Esta tarefa manual não só é demorada, como também pode levar a erros de documentação, omissões ou inconsistências nas informações registadas.

Nos últimos anos, o campo da Inteligência Artificial (IA) experimentou avanços significativos no processamento de linguagem natural e no reconhecimento de fala. Esses avanços permitiram a criação de ferramentas e sistemas automatizados que podem transformar fala em texto com precisão e eficiência. No ambiente de saúde, esta tecnologia tem o potencial de agilizar e melhorar a redação de prontuários médicos, liberando tempo para que os profissionais se concentrem no atendimento direto ao paciente. No entanto, esta tecnologia era necessária mas não suficiente, e só com o advento da IA ​​generativa é que uma parte fundamental do processo pôde ser concluída para obter qualidade suficiente para utilização prática.

Neste contexto, a empresa espanhola Recog Analytics desenvolveu o Relisten, um sistema automatizado de redação de notas clínicas que se destaca pela especialização em 1) Consultas presenciais. 2) Consultas não guiadas, em linguagem coloquial para manter um relacionamento próximo com o paciente. 3) Consultas multilíngues (atualmente suporta espanhol castelhano, catalão, inglês, português e outros). 4) Fácil integração com o prontuário eletrônico e utilização simples para profissionais de saúde. 5) Máxima qualidade e estruturação da informação extraída.

Através de uma conversa natural entre o profissional de saúde e o paciente, o Relisten utiliza gravações para extrair campos relevantes para o histórico médico de forma estruturada e depois enviá-los para o Sistema de Informação de Saúde (após correção/aprovação do profissional de saúde). Ao empregar esta abordagem, o profissional de saúde pode dedicar atenção total ao paciente sem a necessidade de realizar múltiplas tarefas simultâneas para documentar anotações clínicas.

Métodos/Projeto

Este estudo tem como objetivos: 1) Aumentar a qualidade do atendimento percebida pelos pacientes com a utilização do Relisten na consulta, mensurada por meio de questionários anônimos de satisfação ao final de cada consulta (Anexo I). 2) Aumentar a satisfação dos profissionais de saúde com o atendimento prestado nas consultas, medida por meio de pesquisa anônima de satisfação ao final do estudo e entrevista estruturada. 3) Reduzir o tempo gasto pelos profissionais de saúde na inserção de registros no PEP, medido por testes estatísticos comparando consultas com e sem a ferramenta.

Será realizada uma prova de conceito (PoC) no contexto de um estudo multicêntrico, onde vários profissionais de saúde de diferentes Centros de Cuidados Primários (CAPs) utilizarão a ferramenta Relisten em consultas (sob consentimento informado do paciente) e irão entrevistar os pacientes e os próprios profissionais.

O projeto está estruturado em três fases principais:

1. Preparação: Inclui a demonstração e formação inicial dos profissionais participantes, a preparação da infraestrutura tecnológica (microfones) e a coordenação para a realização dos inquéritos, com duração aproximada de 2 semanas.
2. Desenvolvimento: Consiste na utilização do Relisten durante as consultas, bem como na coleta de dados, incluindo áudios, anotações clínicas e resultados de pesquisas, com duração aproximada de 20 semanas.
3. Análise dos dados e apresentação dos resultados: Esta fase envolve o tratamento e análise dos dados recolhidos, seguida da apresentação dos resultados obtidos, e tem a duração aproximada de 2 semanas.

A medição dos objetivos acima estabelecidos será realizada através dos seguintes métodos:

• Qualidade do atendimento percebida pelos pacientes: Por meio de uma pesquisa anônima com os pacientes após cada consulta, em um estudo cego para os pacientes (os pacientes não são informados antecipadamente se Relisten foi usado na consulta; esse fato é delineado por uma marca gráfica no pesquisas nas quais o Relisten foi usado).

• Satisfação do pessoal de saúde: No final do estudo será realizado um inquérito anónimo e uma entrevista para compreender o impacto que a ferramenta teve nas consultas de forma qualitativa. A pesquisa incluirá pelo menos uma avaliação dos seguintes aspectos:

  • A utilidade geral da ferramenta
  • Facilidade de uso da ferramenta
  • Qualidade das notas geradas pela ferramenta
  • Até que ponto é percebido que melhora a capacidade de atenção
  • Até que ponto é percebido que economiza tempo

• Economizando tempo gasto inserindo informações no EMR Para determinar a magnitude da economia, duas medições feitas durante a prova de conceito serão comparadas:

  • O tempo que o profissional de saúde gasta digitando a consulta.
  • O tempo que o profissional de saúde gasta corrigindo as anotações do Relisten. A população do estudo será composta por pacientes atendidos presencialmente nos Centros de Atenção Básica da Catalunha, tanto em consultas de emergência como de controle, cujos profissionais participam do estudo.

Dada a natureza da ferramenta e sua aplicabilidade na maior parte do ambiente de prática, não haverá seleção prévia de pacientes, mas será elegível qualquer paciente que compareça para consulta com os profissionais participantes do estudo.

Critérios de inclusão:

• Ter assinado o termo de consentimento livre e esclarecido.
• Realizar consultas médicas e de enfermagem presenciais em espanhol catalão e/ou castelhano.
• Ser maior de 18 anos.

Critérios de exclusão:

• Incapacidade de compreender a natureza do estudo.
• Não é fluente em catalão ou espanhol castelhano.
• Não dar consentimento para ser gravado.
• Existência de alguma falha técnica na gravação (ex.: indisponibilidade do serviço de internet).

O estudo incluiu pacientes em consultas não programadas (emergência), primeiras consultas (com anamnese) e acompanhamento por doença crônica.

Será necessário um tamanho de amostra de 400 para cada braço.

A aleatorização foi realizada num formato simples, dada a dimensão suficiente da amostra e o facto de se pretender validar as hipóteses a nível geral, embora a título informativo o estudo apresente também resultados intermédios estratificados por tipo de consulta (primeira/seguir -up) ou por profissional de saúde.

O processo de coleta de dados envolve o seguinte:

• Inquéritos de satisfação preenchidos pelos pacientes no final da consulta (com Relisten como teste e sem Relisten como controlo).
• Os inquéritos de qualidade no final de cada consulta dos profissionais de saúde, numa escala de 0 a 10 com possibilidade de inclusão de comentário qualitativo, serão realizados diretamente através da plataforma digital Relisten.
• Pesquisas de satisfação respondidas pelos profissionais de saúde ao final do estudo, bem como entrevistas para melhor compreensão do impacto e das limitações de forma qualitativa.
• Gravações de conversas entre o paciente e o profissional de saúde (o Recog excluirá as gravações ao final do estudo).

Variáveis ​​do estudo

• Independente:

  • Indicador se Relisten foi utilizado na consulta (Sim/Não)
  • Identificador do profissional de saúde envolvido

• Dependente:

  • Resultados para cada pergunta da pesquisa, em uma escala de 1 a 5.
  • Tempo economizado em consulta (calculado a partir do tempo de escrita medido em áudios não Relisten, ou seja, onde o médico escreve durante a consulta, e tempo de correção da nota Relisten, cronometrado pelo médico através da plataforma digital Relisten). O tempo de gravação é medido individualmente para cada gravação. Os investigadores da Relisten ouvirão as gravações de controle e medirão o tempo gasto na redação de notas pelos profissionais.

Análise estatística

As principais hipóteses do estudo centram-se na melhoria da qualidade percebida dos cuidados e na poupança de tempo na escrita de notas clínicas. Para avaliar a melhoria na qualidade percebida do atendimento, será verificada a normalidade da amostra e aplicado o teste t de Student para amostras independentes no caso de normalidade, ou teste não paramétrico equivalente caso contrário. Em termos de economia de tempo, dois aspectos serão medidos separadamente: o tempo relativo (em porcentagem) que o profissional gasta escrevendo anotações durante a consulta sem usar o Relisten, e o tempo relativo que o médico gasta revisando as anotações geradas pelo Relisten. Posteriormente, será verificada a normalidade da amostra e aplicado o teste t de Student ou seu equivalente não paramétrico conforme o caso. Todas as análises estatísticas serão realizadas no R Studio, considerando um nível de confiança de 95% e um poder estatístico de 80%.

Confidencialidade

Neste estudo, a confidencialidade será rigorosamente protegida por diversos procedimentos. Os inquéritos aos pacientes, que serão realizados de forma anónima à saída da consulta, serão transcritos pela equipa do Recog para um ficheiro Excel para posterior análise, sem quaisquer dados identificativos. Os áudios coletados durante as consultas serão armazenados automaticamente na plataforma Relisten, garantindo sua segurança ao armazená-los no serviço S3 da AWS, com acesso controlado, criptografado e sem identificadores que permitam a identificação dos pacientes.

Discussão A implementação de tecnologias baseadas em inteligência artificial na área da saúde tem sido um tema de interesse crescente na última década. Estas tecnologias prometem melhorar a eficiência e a qualidade dos cuidados de saúde, mas a sua adoção depende em grande parte de evidências empíricas para apoiar os seus benefícios.

Este estudo procura contribuir para essa base de evidências, avaliando uma ferramenta específica que tem o potencial de aliviar uma das principais fontes de carga administrativa para os profissionais de saúde: a escrita de notas clínicas. Ao libertar tempo que de outra forma seria gasto em tarefas administrativas, o Relisten poderia permitir que os profissionais de saúde se concentrassem mais no atendimento direto ao paciente, melhorando assim a qualidade do atendimento.

Os resultados do projeto servirão para validar a utilidade do Relisten na prática diária, na perspetiva de melhorar a qualidade dos cuidados e salvar os profissionais'; tempo, que pode ser superior a uma hora por dia, que pode ser investido no atendimento de mais pacientes, na promoção da adesão dos mesmos pacientes ou em outras tarefas de valor agregado.

Uma das principais limitações do estudo é a variabilidade introduzida pela participação de diferentes profissionais de saúde, que pode gerar uma variação significativa nos resultados obtidos, tanto na satisfação do paciente como no tempo economizado na consulta. Para mitigar este efeito, optou-se por envolver um número razoável de profissionais, procurando um equilíbrio entre a redução da variância e evitando uma sobrecarga excessiva para os participantes, embora este ainda seja um fator limitante.

Lista de abreviaturas

• AWS: Amazon Web Services
• CAP: Centro de Atenção Primária
• EMR: registros médicos eletrônicos