Cómo Mayo Clinic combate la sobrecarga de información en las unidades de cuidados intensivos

JUAN Díaz-Faes para HBR

Los equipos de atención médica dependen de los 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 ello que consideramos que el EHR es un miembro del equipo.

Pero en las aceleradas unidades de cuidados intensivos, donde incluso los pequeños errores pueden tener grandes consecuencias, este miembro del equipo digital puede sobrecargar a los médicos de información. El enorme volumen de datos de los EHR crea un desafío abrumador en entornos complejos, como las unidades de cuidados intensivos (UCI) y los departamentos de medicina de emergencia. Es posible que los médicos individuales tengan que analizar más de 50 000 puntos de datos para encontrar la información clave. Esta proliferación de datos (tanto significativos como sin sentido) y la carga de trabajo creada por los sistemas de EHR han sido los principales impulsores del agotamiento de los médicos y, paradójicamente, han introducido nuevos amenazas a la seguridad de los pacientes. Es más, confiar únicamente en los datos del EHR limita en gran medida la información derivada de los algoritmos de inteligencia artificial o el análisis de macrodatos.

Mayo Clinic, el segundo mayor proveedor de cuidados intensivos del país en los Estados Unidos, con casi 350 camas en 15 unidades de cuidados intensivos (UCI) en sus campus de Minnesota, Arizona y Florida, decidió combatir la avalancha de datos con inteligencia ambiental: un conjunto de herramientas de toma de decisiones basadas en datos y conocimientos sobre los objetivos, los entornos de trabajo, los puntos fuertes y las limitaciones de rendimiento de los médicos. Cuando se superponen a la infraestructura de información existente, las aplicaciones de inteligencia ambiental pueden eliminar el desorden y ofrecer la información correcta en una forma fácil de digerir que los médicos pueden utilizar de forma rápida y eficaz junto a la cama del paciente.

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Creamos un equipo multidisciplinario de médicos, investigadores y expertos en informática clínica para diseñar y probar herramientas de tecnología de la información que puedan ayudar, en lugar de dificultar, la atención clínica. El enfoque de inteligencia ambiental que adoptamos priorizó un conocimiento profundo de los médicos, su forma de trabajar y los factores ambientales a los que se enfrentan. Usar unÍndice de carga de tareas de la NASA, identificamos a los médicos con una carga de trabajo mental o cognitiva muy alta que tienen que filtrar continuamente la información importante para sacarla del abarrotado entorno.

Posteriormente, durante un período de dos años, realizamos 1500 entrevistas con médicos de las UCI de Mayo Clinic de todo el país. Con estos conocimientos, descubrimos que de las decenas de miles de datos que se filtran en el EHR, aproximadamente solo 60 datos son información crucial sobre los pacientes 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, como información menos obvia pero crítica, como la fuerza de la tos o las dificultades previas con la intubación endotraqueal.

Luego, necesitábamos encontrar una mejor manera de entregar la información crucial a los médicos en el centro de atención. Creamos una interfaz de EHR para los médicos de la UCI llamada Evaluación de advertencia y respuesta ambiental (AWARE), que introdujimos en nuestras UCI de 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 ofrece información valiosa y específica del contexto a los médicos en tiempo real. Contiene más de 1000 reglas que analizan los datos de forma continua y los enriquecen con información de los médicos y los pacientes. Los datos se organizan en torno a conceptos clínicos conocidos necesarios para tomar decisiones puntuales y precisas.

Por ejemplo, las pantallas EMR convencionales están repletas de datos irrelevantes, lo que facilita pasar por alto los cambios en la hemoglobina, las plaquetas y los factores de coagulación, todos fundamentales para reconocer y tratar las hemorragias agudas. Al priorizar estos elementos de datos en el panel con códigos de colores que indican la gravedad y la urgencia de una intervención correctiva específica, las pantallas AWARE permiten reconocer instantáneamente a un paciente de la UCI con riesgo de sufrir complicaciones hemorrágicas graves.

AWARE ofrece una visión general en tiempo real de todas las UCI del sistema de Mayo Clinic, mediante pantallas visuales que facilitan la exploración e identificación de los pacientes que necesitan intervenciones urgentes. Cada paciente está representado por un cuadrado con iconos que representan el estado de las pruebas, escaneos y procedimientos necesarios. Proporciona una imagen rápida de la agudeza general y los médicos pueden analizar en detalle los datos de cada paciente, hasta cada sistema de órganos.

Mientras que las alarmas convencionales y las alertas de EHR crean a menudo un ruido sin sentido que se pierde en el ajetreo y el bullicio, las alertas inteligentes de AWARE están integradas en el flujo de trabajo del médico. Solo notifican al médico las posibles omisiones si las acciones del médico no se ajustan al estado del paciente, lo que minimiza la posibilidad de interrupciones perjudiciales.

Por ejemplo, nuestro «Detonador VILI (lesión pulmonar inducida por un ventilador)» proporciona una vigilancia automática de los pacientes con ventilación mecánica que solo notifica a los proveedores si la configuración del ventilador no se ajusta a la condición del paciente en función del sexo, la altura y la presencia del síndrome de dificultad respiratoria aguda. Otra aplicación, «Sepsis Dart», encuesta continuamente a los pacientes de los servicios de urgencias y las unidades de cuidados intensivos para aplicar de manera oportuna y precisa las mejores prácticas (cultivos, lactato, antibióticos, líquidos) para diagnosticar y tratar la sepsis. Otro ejemplo son las listas de control inteligentes específicas para cada contexto, como CERTAIN (lista de verificación para el reconocimiento temprano de enfermedades agudas), que se centran en completar los procesos de atención comunes que a veces se pasan por alto o se pasan por alto en entornos ajetreados.

En comparación con las interfaces EHR estándar, AWARE mejora el rendimiento cognitivo, la eficiencia y la fiabilidad de los responsables humanos de la toma de decisiones. También ahorra de tres a cinco minutos en la revisión de la historia clínica por paciente y día. Con una carga de trabajo media de los médicos de la UCI de 15 pacientes por día, el ahorro significa que se puede dedicar más de una hora de tiempo adicional al médico junto a la cama de los pacientes, lo que mejora la toma de decisiones compartida, que a menudo es inadecuada. En un estudio posterior, la implementación de AWARE se asoció a mejoró los resultados de los pacientes y redujo los costes en la UCI. Ajustadas por la gravedad de la enfermedad, las probabilidades de mortalidad hospitalaria de los pacientes gravemente enfermos tratados tras la implementación de AWARE se redujeron a la mitad (razón de probabilidades de 0,45, intervalo de confianza del 95% de 0,30 a 0,70). Además, la duración de la estancia en la UCI disminuyó un 50%, la duración de la estancia en el hospital un 37% y los gastos totales de la estancia hospitalaria un 30% (43.745 dólares por ingreso hospitalario).

Como ejemplo de aplicaciones de inteligencia ambiental utilizadas en situaciones de emergencia y en la UCI, AWARE ofrece resultados que sugieren claramente la importancia de la perspicacia y la creatividad humanas en el desarrollo de la tecnología de la información para los médicos. El avance de las aplicaciones de inteligencia ambiental y la combinación de las asociaciones entre humanos y ordenadores tienen el potencial de ayudar a resolver algunos de nuestros problemas de salud más importantes y desafiantes.

Divulgación: Mayo Clinic Ventures licenció parte de la tecnología a la que se hace referencia en este artículo a Ambient Clinical Analytics, que vende herramientas de apoyo a las decisiones clínicas y de alerta a hospitales y proveedores de cuidados intensivos. Mayo Clinic y los autores tienen intereses financieros en Ambient Analytics. Mayo Clinic utiliza todos los ingresos que recibe para apoyar su misión sin fines de lucro en materia de atención a los pacientes, educación e investigación.