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Interoperabilidade em saúde: por que é indispensável?

Entenda como a interligação entre sistemas otimiza atendimentos e evita gastos desnecessários para pacientes, hospitais e planos de saúde

Larissa Pessi
30 de julho de 2024
Interoperabilidade em saúde: por que é indispensável?
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Em meio à necessidade de poupar as pessoas da exposição ao vírus da covid-19, o setor de saúde brasileiro foi forçado a avançar em um plano que resistia a sair do papel: a implementação da telemedicina. Mas, agora, o desafio é outro: superar a falta de interoperabilidade entre sistemas. Isso porque hospitais, laboratórios e consultórios utilizam diferentes sistemas de registro. Resultado? Há informações de pacientes por todos os lados.

O Brasil ainda não conta com uma plataforma que concentre resultados de exames, dados coletados na anamnese, diagnósticos, prescrições, tratamentos e anotações de atendimento nos serviços públicos e privados. Na Estônia é diferente.

O país do leste europeu, banhado pelo Mar Báltico, destacou-se nos últimos anos por suas iniciativas digitais inovadoras. Entre elas o e-Health Record, criado a partir de 2008. Trata-se de um sistema integrador que armazena em nuvem 99% dos dados gerados em hospitais e consultórios. Cada pessoa na Estônia que visita um médico tem o próprio registro. Assim, os profissionais (médicos, paramédicos, enfermeiros e administradores de plano de saúde) têm acesso a todo o histórico dos pacientes – ou a quase todo, já que alguns elementos são restringidos apenas a especialistas, como exames ginecológicos.

Ter um serviço integrado significa uma economia de bilhões de euros, segundo o governo da Estônia. É fácil entender por quê. Sem acesso aos dados pessoais de saúde, os médicos podem pedir a realização de exames repetidos ou que foram feitos recentemente – aliás, a solicitação excessiva é um problema mundial. A consequência é um gasto desnecessário por parte dos cidadãos, planos e instituições de saúde.

Por que garantir a interoperabilidade

A interoperabilidade é a intercomunicação entre sistemas heterogêneos, com troca e tradução de informações do paciente em uma só plataforma – à la e-Health Record. A integração melhora a entrega de serviços ao possibilitar que o médico visualize todos os dados clínicos de um indivíduo. Isso otimiza o processo de tomada de decisão, baseando-se também no próprio conhecimento e sensibilidade.

A adoção da estratégia pode facilitar especialmente o acesso a informações de pacientes que residem em lugares distantes dos grandes centros e são atendidos via telemedicina – como é necessário em locais isolados da Amazônia. Inclusive, a interoperabilidade possibilita considerar indicadores sociais e demográficos de saúde da comunidade em que a pessoa atendida está inserida. A iniciativa é útil em casos influenciados por fatores sanitários, por exemplo.

No mesmo sentido, a interoperabilidade possibilita a identificação de dados genômicos, o que permite a individualização do tratamento, como já é possível em alguns transtornos psiquiátricos. A grande gama de informações, no entanto, pode ser de difícil compreensão aos profissionais de saúde. O que é abrandado com o uso de tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial, afirmou Raimundo Nonato, diretor de desenvolvimento de negócios da Intersystems, em webinar realizado em parceria com a MIT Sloan Review Brasil.

“Quando o médico acessa dados fragmentados, sem fácil visibilidade, pode errar mais, ter menor precisão, demorar mais para decidir ou deixar escapar alguma informação muito importante para aquele paciente”, acrescentou Paulo Chapchap, conselheiro estratégico do negócio de hospitais e oncologia da rede Dasa.

Observar a diversidade de populações e comunidades na construção dos algoritmos é de grande relevância. “A gente já viu grandes defeitos por viés de alimentação de dados, por diferença de gênero e cor, e vimos que eles podem indicar decisões que não são apropriadas para todos os pacientes”, disse Chapchap.

A interoperabilidade ainda propicia outro benefício: a identificação de quadros precoces. As tecnologias podem ser usadas na identificação automatizada de pacientes de risco que não realizam consultas e exames há muito tempo ou apresentam indícios de um determinado quadro clínico. A adoção da estratégia é capaz de evitar gastos maiores com o tratamento de casos mais graves, em estágios avançados.

Situação atual do Brasil

Embora ainda seja muito deficiente na integração dos sistemas utilizados nos estabelecimentos de saúde, o Brasil já deu alguns passos rumo à implementação da estratégia. Há, inclusive, normas indicadas pelo Ministério da Saúde desde 2011.

Chapchap diz que o Brasil conta com ilhas de excelência no atendimento médico, mas que não alcançam todo seu potencial por conta da má distribuição das tecnologias de interoperabilidade. “”O grande desafio da sociedade brasileira é fazer a ponte entre as ilhas e os sistemas menos maduros, cada um dando o melhor de si para a construção de um sistema justo.”

Além disso, o conselheiro da Dasa acredita que a implantação da interoperabilidade precisa ser acompanhada pela mudança das estruturas organizacionais: “É necessário ter times mais diversos, com diferentes saberes, e a decisão será tomada por quem tiver a competência mais específica para o momento”.

Os serviços da Dasa, por exemplo, já estão integrados. São mais de cinco bilhões de dados coletados em mais de 900 pontos de atendimento no Brasil dos 20 mil pacientes atendidos anualmente, segundo Chapchap. Hoje, os resultados dos exames diagnósticos são inseridos no sistema integrado e encaminhados aos hospitais da rede.

Tamanha estrutura precisa estar disponível no SUS por meio de parcerias público-privadas e concessões, de acordo com o conselheiro da Dasa. Nonato, da Intersystems, acrescentou: “No SUS, a missão é interoperar esses dados da ponta, tanto do sistema de atenção primária público quanto na saúde suplementar, e levar isso a ambientes de interoperabilidade nas maiores instituições de saúde”.

Um ensaio dessa ideia é feito na Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), que tem sido aperfeiçoada desde o início da pandemia. Porém, a tecnologia ainda é pouco explorada e contém poucas informações dos pacientes.”

Larissa Pessi
Larissa Pessi é colaboradora de MIT Sloan Review Brasil.

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