Rastreamento de eventos adversos em nível ambulatorial: desenvolvimento de gatilhos automatizados

• Processo: 23/10248-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2027
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Enfermagem
• Pesquisador responsável: Fernanda Raphael Escobar Gimenes de Sousa
• Beneficiário: Claire Nierva Herrera
• Instituição Sede: Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto (EERP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Assistência ambulatorial Segurança do paciente Sistemas computadorizados de registros médicos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Assistência ambulatorial | Segurança do Paciente | Sistemas Computadorizados de Registros Médicos | Segurança do Paciente / Fundamentação teórica, metodológica e tecnológica do processo de cuidar

Resumo

O presente projeto consiste em desenvolver gatilhos automatizados baseados em aprendizado de máquina para cuidados de saúde ambulatoriais no Brasil e a sua capacidade em superar as limitações do método manual de identificação dos eventos adversos. Design Thinking é uma abordagem de resolução de problemas que se concentra no ser humano para resolver problemas complexos e encontrar soluções inovadoras. Para isso, serão utilizados os princípios de Design Thinking na criação dos gatilhos automatizados, seguindo as seguintes etapas: (1) Empatia e definição do problema, que envolve observações e questionamentos para compreender tanto o usuário quanto o desafio em questão; (2) Ideação, onde são geradas diversas soluções para o problema; (3) Prototipagem, que envolve a construção de uma representação mínima das melhores soluções; (4) Testes, onde são obtidos feedbacks dos usuários para refinar a solução; e (5) Implementação, onde a solução refinada é testada, a mudança é avaliada e o dimensionamento é considerado. Além disso, serão adotados métodos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para identificar os possíveis gatilhos automatizados de forma a atender à realidade local com colaboração de um especialista da área. Após o desenvolvimento dos gatilhos automatizados no ambiente ambulatorial, será possível prevenir e identificar de forma mais ágil os possíveis riscos de eventos adversos e fornecer informações valiosas acerca de um incidente de segurança do paciente específico. Isso permitirá que os profissionais de saúde adotem medidas preventivas baseadas em evidências, aumentando a produtividade no cuidado ambulatorial e contribuindo para a segurança, qualidade e eficácia do cuidado prestado.