Depois de Pedro Cortella, foi a vez de Ludhmila Abraão Hajjar chegar ao Palco HIS – Healthcare Innovation Show, a Plaza Hospitalar. A médica intensivista e professora titular da disciplina de Emergências Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo pontuou a relevância da Hospitalar para o setor. 

 

“A Hospitalar é quase uma obrigação para a saúde do Brasil. Venho todos os anos e, nesse ano em particular, tem uma riqueza de produtos, inovações e soluções que realmente chama a atenção, sem contar a organização. Estou muito feliz de estar aqui, de participar. Considero um avanço necessário para a saúde do Brasil”, destaca. 

Na Plaza Hospitalar, a médica trouxe o contexto desafiador dos cuidados de saúde emergenciais e um questionamento fundamental: como a integração da inteligência artificial e da inovação podem melhorar a eficiência e segurança no tratamento de pacientes críticos? 

Hajjar destacou a lacuna atual na predição de riscos e na evolução diagnóstica desses pacientes. Apesar dos avanços tecnológicos e das novas ferramentas de inteligência artificial emergentes, a médica alerta que a falta de mecanismos preditivos é uma realidade preocupante.  

Aprendizados de cuidados preditivos na China 

A China, por exemplo, é pioneira no assunto segundo Hajjar, cujo Instituto de Medicina Inteligente já está revolucionando os cuidados de saúde com soluções inovadoras implementadas em hospitais. Inspirada por essa visão, ela propõe a adoção de um modelo integrativo que visa aprimorar tanto o diagnóstico quanto a terapia, promovendo eficiência e segurança nos procedimentos médicos. 

Em um cenário de emergência, onde a demanda por atendimento excede a capacidade dos serviços de saúde, Hajjar afirma que ferramentas clínicas tradicionais são insuficientes. Para a médica, é neste ponto que a inteligência artificial exerce papel fundamental, pois é capaz de identificar de forma precisa e rápida os pacientes mais graves, direcionando-os para o atendimento adequado, sem gerar desperdícios. 

A médica explica que a ferramenta auxilia na hierarquização de pacientes em emergências, na qual é possível priorizar o atendimento com base em uma variedade de dados, incluindo avaliações clínicas e evolutivas, levando a uma alocação mais eficaz dos recursos disponíveis. 

Mas o que falta para a saúde brasileira avançar neste aspecto? Hajjar acredita que é necessário haver mais educação sobre inovação em saúde. “Precisamos ensinar mais, acho que esse é um ponto muito importante quando nós estamos falando de transformações em saúde, as pessoas que não conhecem. Os sistemas de inteligência têm muito receio de serem substituídos e instituições fortes, como HC-USP, e outras universidades precisam se unir para trazer isso para a sociedade”, explica. 

Ela ressalta os ganhos significativos. “Estamos falando de ferramentas que vão melhorar o diagnóstico, a segurança do paciente, as terapias, e vão diminuir custos. Penso que é preciso uma reeducação e, para isso, teremos que contar com a integração de todas as instituições”, completa. 

Projeto inovador em São Paulo 

Hajjar contou que conduz um projeto que utiliza machine learning para estratificar pacientes com base em dados clínicos, antropométricos e fisiológicos. Essa abordagem promete revolucionar a triagem de pacientes, tornando-a mais eficiente e precisa. Esta iniciativa é uma parceria do Hospital das Clínicas de São Paulo, a Secretaria Estadual e o governo federal. 

Em última análise, Hajjar ressalta não apenas os desafios enfrentados no tratamento de pacientes críticos, mas também as soluções inovadoras que estão moldando o futuro da medicina intensivista. Com a integração da inteligência artificial e a inovação, um novo caminho está sendo pavimentado para uma abordagem mais eficiente, segura e centrada no paciente.