Cómo la Clínica Mayo está combatiendo la sobrecarga de información en las unidades de cuidados intensivos
Por Vitaly Herasevich, Brian Pickering y Ognjen Gajic
Harvard Business Review
Analítica
Los equipos de atención médica dependen de registros electrónicos de salud (EHR) para compilar datos médicos importantes de innumerables pruebas de laboratorio y dispositivos médicos, observaciones, tratamientos y códigos de diagnóstico. Confiamos en él tanto que consideramos que el EHR es un miembro del equipo.
Pero en las unidades de cuidados intensivos de ritmo rápido, donde incluso pequeños errores pueden tener grandes consecuencias, este miembro del equipo digital puede sobrecargar a los médicos con información. El gran volumen de datos en EHR crea un desafío asombroso en entornos complejos como las unidades de cuidados intensivos (UCI) y los departamentos de medicina de emergencia. Los médicos individuales pueden tener que examinar más de 50,000 puntos de datos para encontrar información clave. Esta proliferación de datos (significativos y sin sentido) y la carga de trabajo creada por los sistemas EHR han sido factores clave del agotamiento de los médicos y, paradójicamente, han introducido nuevas amenazas para la seguridad del paciente. Lo que es más, confiar únicamente en los datos de EHR limita en gran medida los conocimientos derivados de los algoritmos de inteligencia artificial o los análisis de big data.
Mayo Clinic, el segundo proveedor de cuidados críticos del país, con casi 350 camas en 15 unidades de cuidados intensivos (ICU) en sus campus de Minnesota, Arizona y Florida, decidió combatir el diluvio de datos con inteligencia ambiental: un conjunto de herramientas de toma de decisiones impulsadas por datos e ideas sobre los objetivos, entornos de trabajo, fortalezas y limitaciones de rendimiento de los clínicos. Cuando se superponen sobre la infraestructura de información existente, las aplicaciones de inteligencia ambiental pueden cortar el desorden y entregar la información correcta en una forma digerible que los médicos pueden usar de forma rápida y efectiva al lado de la cama del paciente.
Creamos un equipo multidisciplinario de clínicos, investigadores y expertos en informática clínica para diseñar y probar herramientas de tecnología de la información que pueden ayudar, en lugar de dificultar, la atención clínica. El enfoque de inteligencia ambiental que adoptamos priorizó una comprensión profunda de los médicos, la forma en que trabajan y los factores ambientales que enfrentan. Utilizando un índice de carga de tareas de la NASA, identificamos a los médicos con una carga de trabajo mental o cognitiva muy alta que continuamente tienen que filtrar la información importante del entorno desordenado.
Posteriormente, durante un período de dos años, realizamos 1.500 entrevistas con médicos de las UCI de Mayo Clinic en todo el país. Con estas ideas, identificamos que de las decenas de miles de datos vertidos a través de EHR, aproximadamente 60 piezas son información crucial para el paciente que los médicos necesitan para acceder rápida y fácilmente a una atención eficaz. Esta información incluía tanto puntos de datos esperados, como presión arterial y medicamentos, como información menos obvia pero crítica, como la resistencia a la tos o la dificultad previa con la intubación endotraqueal.
Luego, necesitábamos encontrar una mejor manera de entregar la información crucial a los médicos en el punto de atención. Desarrollamos una interfaz EHR para médicos clínicos en la UCI llamada Evaluación de alerta y respuesta ambiental (AWARE), que presentamos en nuestras unidades de cuidados intensivos en Rochester, Minnesota, en 2012, y en nuestros campus en Phoenix / Scottsdale y Jacksonville, Florida, en 2014. Una aplicación de inteligencia ambiental basada en reglas, AWARE filtra los datos sin sentido y brinda información de alto valor específica del contexto a los médicos en tiempo real. Contiene más de 1,000 reglas que se ejecutan continuamente a través de datos y lo enriquecen con información de médicos y pacientes. Los datos se organizan en torno a conceptos clínicos familiares necesarios para la toma de decisiones oportunas y precisas.
Por ejemplo, las pantallas convencionales de EMR están llenas de datos irrelevantes, por lo que es fácil pasar por alto los cambios en la hemoglobina, las plaquetas y los factores de la coagulación, todo lo cual es crítico para reconocer y tratar el sangrado agudo. Al priorizar estos elementos de datos en el tablero con códigos de colores que indican la gravedad y la urgencia de una intervención correctiva específica, las pantallas AWARE permiten el reconocimiento instantáneo de un paciente de la UCI con riesgo de complicaciones hemorrágicas graves.
AWARE proporciona una visión general en tiempo real de cada UCI en el sistema de la Clínica Mayo, utilizando pantallas visuales que facilitan la exploración e identificación de los pacientes que necesitan intervenciones urgentes. Cada paciente está representado por un cuadrado con íconos que representan el estado de las pruebas, escaneos y procedimientos requeridos. Proporciona una imagen rápida de la agudeza general, y los médicos pueden profundizar en los datos de cada paciente, hasta llegar a cada sistema orgánico.
Si bien 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 AWARE se integran en el flujo de trabajo del médico. Ellos notifican al médico de posibles omisiones solo si las acciones del médico no coinciden con la condición del paciente, lo que minimiza la posibilidad de interrupciones perjudiciales.
Por ejemplo, nuestro "VILI (lesión pulmonar inducida por ventilador) Sniffer" proporciona una vigilancia automatizada de pacientes ventilados mecánicamente que notifica a los proveedores solo si la configuración del ventilador no coincide con la condición del paciente en función del sexo, la altura y la presencia de dificultad respiratoria aguda. síndrome. Otra aplicación, "Sepsis Dart", encuesta continuamente a los pacientes en los departamentos de emergencia y unidades de cuidados intensivos médicos para la implementación oportuna y precisa de las mejores prácticas (cultivos, lactato, antibióticos, líquidos) para el diagnóstico y tratamiento de la sepsis. Otro ejemplo más son las listas de verificación inteligentes específicas del contexto como CERTAIN (Lista de verificación para el reconocimiento temprano de enfermedades agudas) que se centran en completar procesos comunes de atención que a veces se pasan por alto o se pierden en entornos ocupados.
En comparación con las interfaces estándar de EHR, AWARE mejora el rendimiento cognitivo, la eficiencia y la fiabilidad de los encargados de la toma de decisiones humanas. También ahorra de tres a cinco minutos en la revisión de la carta por paciente por día. Con una carga de trabajo de un médico de la UCI promedio de 15 pacientes por día, los ahorros significan que se puede dedicar más de una hora de tiempo clínico adicional a las cabeceras de los pacientes, mejorando la toma de decisiones compartida a menudo inadecuada. En un estudio posterior, la implementación de AWARE se asoció con mejores resultados para los pacientes y costos reducidos en la UCI. Ajustado por la gravedad de la enfermedad, las probabilidades de mortalidad hospitalaria de los pacientes críticamente enfermos tratados después de la implementación de AWARE se redujeron a la mitad (odds ratio 0,45; intervalo de confianza del 95%: 0,30 a 0,70). Además, la duración de la estadía en la UCI disminuyó en un 50%, la duración de la estadía hospitalaria en un 37% y los cargos totales por estadía hospitalaria en un 30% ($ 43,745 por ingreso hospitalario).
Como un ejemplo de las aplicaciones de inteligencia ambiental utilizadas en los entornos de emergencia y de cuidados intensivos, AWARE ofrece resultados que sugieren claramente la importancia de los conocimientos humanos y la creatividad en el desarrollo de tecnología de la información para los médicos. El avance de las aplicaciones de inteligencia ambiental y las asociaciones combinadas entre humanos y computadoras tiene el potencial de ayudar a resolver algunos de nuestros problemas de atención médica más significativos y desafiantes.
Divulgación: la licencia de Mayo Clinic Ventures parte de la tecnología a la que se hace referencia en este artículo para Ambient Clinical Analytics, que vende herramientas de soporte de decisiones clínicas y alertas a hospitales y proveedores de cuidados críticos. Mayo Clinic y los autores tienen intereses financieros en Ambient Analytics. Mayo Clinic utiliza los ingresos que recibe para respaldar su misión sin fines de lucro en atención, educación e investigación de pacientes.
Vitaly Herasevich, MD, es profesor asociado de anestesiología y medicina en el Departamento de Anestesiología y Medicina Perioperatoria en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota. Codirige la Informática Clínica de Mayo Clinic en el programa de Cuidados Intensivos y su Laboratorio de Informática Clínica en Unidades de Cuidados Intensivos.
Brian Pickering, MD, es profesor asociado de anestesiología en el Departamento de Anestesiología de la División de Cuidados Críticos en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota y codirects del Laboratorio de Informática Clínica de la clínica en Unidades de Cuidados Intensivos.
Ognjen Gajic, MD, es un especialista en cuidados críticos y profesor de medicina en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota. Dirige un laboratorio de investigación clínica interdisciplinario, METRIC-ePM (Epidemiología multidisciplinaria e investigación traslacional en cuidados intensivos, medicina de emergencia y perioperatoria) y es presidente de la Discovery Research Network de la Society of Critical Care Medicine.
Harvard Business Review
Analítica
Los equipos de atención médica dependen de registros electrónicos de salud (EHR) para compilar datos médicos importantes de innumerables pruebas de laboratorio y dispositivos médicos, observaciones, tratamientos y códigos de diagnóstico. Confiamos en él tanto que consideramos que el EHR es un miembro del equipo.
Pero en las unidades de cuidados intensivos de ritmo rápido, donde incluso pequeños errores pueden tener grandes consecuencias, este miembro del equipo digital puede sobrecargar a los médicos con información. El gran volumen de datos en EHR crea un desafío asombroso en entornos complejos como las unidades de cuidados intensivos (UCI) y los departamentos de medicina de emergencia. Los médicos individuales pueden tener que examinar más de 50,000 puntos de datos para encontrar información clave. Esta proliferación de datos (significativos y sin sentido) y la carga de trabajo creada por los sistemas EHR han sido factores clave del agotamiento de los médicos y, paradójicamente, han introducido nuevas amenazas para la seguridad del paciente. Lo que es más, confiar únicamente en los datos de EHR limita en gran medida los conocimientos derivados de los algoritmos de inteligencia artificial o los análisis de big data.
Mayo Clinic, el segundo proveedor de cuidados críticos del país, con casi 350 camas en 15 unidades de cuidados intensivos (ICU) en sus campus de Minnesota, Arizona y Florida, decidió combatir el diluvio de datos con inteligencia ambiental: un conjunto de herramientas de toma de decisiones impulsadas por datos e ideas sobre los objetivos, entornos de trabajo, fortalezas y limitaciones de rendimiento de los clínicos. Cuando se superponen sobre la infraestructura de información existente, las aplicaciones de inteligencia ambiental pueden cortar el desorden y entregar la información correcta en una forma digerible que los médicos pueden usar de forma rápida y efectiva al lado de la cama del paciente.
Creamos un equipo multidisciplinario de clínicos, investigadores y expertos en informática clínica para diseñar y probar herramientas de tecnología de la información que pueden ayudar, en lugar de dificultar, la atención clínica. El enfoque de inteligencia ambiental que adoptamos priorizó una comprensión profunda de los médicos, la forma en que trabajan y los factores ambientales que enfrentan. Utilizando un índice de carga de tareas de la NASA, identificamos a los médicos con una carga de trabajo mental o cognitiva muy alta que continuamente tienen que filtrar la información importante del entorno desordenado.
Posteriormente, durante un período de dos años, realizamos 1.500 entrevistas con médicos de las UCI de Mayo Clinic en todo el país. Con estas ideas, identificamos que de las decenas de miles de datos vertidos a través de EHR, aproximadamente 60 piezas son información crucial para el paciente que los médicos necesitan para acceder rápida y fácilmente a una atención eficaz. Esta información incluía tanto puntos de datos esperados, como presión arterial y medicamentos, como información menos obvia pero crítica, como la resistencia a la tos o la dificultad previa con la intubación endotraqueal.
Luego, necesitábamos encontrar una mejor manera de entregar la información crucial a los médicos en el punto de atención. Desarrollamos una interfaz EHR para médicos clínicos en la UCI llamada Evaluación de alerta y respuesta ambiental (AWARE), que presentamos en nuestras unidades de cuidados intensivos en Rochester, Minnesota, en 2012, y en nuestros campus en Phoenix / Scottsdale y Jacksonville, Florida, en 2014. Una aplicación de inteligencia ambiental basada en reglas, AWARE filtra los datos sin sentido y brinda información de alto valor específica del contexto a los médicos en tiempo real. Contiene más de 1,000 reglas que se ejecutan continuamente a través de datos y lo enriquecen con información de médicos y pacientes. Los datos se organizan en torno a conceptos clínicos familiares necesarios para la toma de decisiones oportunas y precisas.
Por ejemplo, las pantallas convencionales de EMR están llenas de datos irrelevantes, por lo que es fácil pasar por alto los cambios en la hemoglobina, las plaquetas y los factores de la coagulación, todo lo cual es crítico para reconocer y tratar el sangrado agudo. Al priorizar estos elementos de datos en el tablero con códigos de colores que indican la gravedad y la urgencia de una intervención correctiva específica, las pantallas AWARE permiten el reconocimiento instantáneo de un paciente de la UCI con riesgo de complicaciones hemorrágicas graves.
AWARE proporciona una visión general en tiempo real de cada UCI en el sistema de la Clínica Mayo, utilizando pantallas visuales que facilitan la exploración e identificación de los pacientes que necesitan intervenciones urgentes. Cada paciente está representado por un cuadrado con íconos que representan el estado de las pruebas, escaneos y procedimientos requeridos. Proporciona una imagen rápida de la agudeza general, y los médicos pueden profundizar en los datos de cada paciente, hasta llegar a cada sistema orgánico.
Si bien 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 AWARE se integran en el flujo de trabajo del médico. Ellos notifican al médico de posibles omisiones solo si las acciones del médico no coinciden con la condición del paciente, lo que minimiza la posibilidad de interrupciones perjudiciales.
Por ejemplo, nuestro "VILI (lesión pulmonar inducida por ventilador) Sniffer" proporciona una vigilancia automatizada de pacientes ventilados mecánicamente que notifica a los proveedores solo si la configuración del ventilador no coincide con la condición del paciente en función del sexo, la altura y la presencia de dificultad respiratoria aguda. síndrome. Otra aplicación, "Sepsis Dart", encuesta continuamente a los pacientes en los departamentos de emergencia y unidades de cuidados intensivos médicos para la implementación oportuna y precisa de las mejores prácticas (cultivos, lactato, antibióticos, líquidos) para el diagnóstico y tratamiento de la sepsis. Otro ejemplo más son las listas de verificación inteligentes específicas del contexto como CERTAIN (Lista de verificación para el reconocimiento temprano de enfermedades agudas) que se centran en completar procesos comunes de atención que a veces se pasan por alto o se pierden en entornos ocupados.
En comparación con las interfaces estándar de EHR, AWARE mejora el rendimiento cognitivo, la eficiencia y la fiabilidad de los encargados de la toma de decisiones humanas. También ahorra de tres a cinco minutos en la revisión de la carta por paciente por día. Con una carga de trabajo de un médico de la UCI promedio de 15 pacientes por día, los ahorros significan que se puede dedicar más de una hora de tiempo clínico adicional a las cabeceras de los pacientes, mejorando la toma de decisiones compartida a menudo inadecuada. En un estudio posterior, la implementación de AWARE se asoció con mejores resultados para los pacientes y costos reducidos en la UCI. Ajustado por la gravedad de la enfermedad, las probabilidades de mortalidad hospitalaria de los pacientes críticamente enfermos tratados después de la implementación de AWARE se redujeron a la mitad (odds ratio 0,45; intervalo de confianza del 95%: 0,30 a 0,70). Además, la duración de la estadía en la UCI disminuyó en un 50%, la duración de la estadía hospitalaria en un 37% y los cargos totales por estadía hospitalaria en un 30% ($ 43,745 por ingreso hospitalario).
Como un ejemplo de las aplicaciones de inteligencia ambiental utilizadas en los entornos de emergencia y de cuidados intensivos, AWARE ofrece resultados que sugieren claramente la importancia de los conocimientos humanos y la creatividad en el desarrollo de tecnología de la información para los médicos. El avance de las aplicaciones de inteligencia ambiental y las asociaciones combinadas entre humanos y computadoras tiene el potencial de ayudar a resolver algunos de nuestros problemas de atención médica más significativos y desafiantes.
Divulgación: la licencia de Mayo Clinic Ventures parte de la tecnología a la que se hace referencia en este artículo para Ambient Clinical Analytics, que vende herramientas de soporte de decisiones clínicas y alertas a hospitales y proveedores de cuidados críticos. Mayo Clinic y los autores tienen intereses financieros en Ambient Analytics. Mayo Clinic utiliza los ingresos que recibe para respaldar su misión sin fines de lucro en atención, educación e investigación de pacientes.
Vitaly Herasevich, MD, es profesor asociado de anestesiología y medicina en el Departamento de Anestesiología y Medicina Perioperatoria en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota. Codirige la Informática Clínica de Mayo Clinic en el programa de Cuidados Intensivos y su Laboratorio de Informática Clínica en Unidades de Cuidados Intensivos.
Brian Pickering, MD, es profesor asociado de anestesiología en el Departamento de Anestesiología de la División de Cuidados Críticos en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota y codirects del Laboratorio de Informática Clínica de la clínica en Unidades de Cuidados Intensivos.
Ognjen Gajic, MD, es un especialista en cuidados críticos y profesor de medicina en el campus de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota. Dirige un laboratorio de investigación clínica interdisciplinario, METRIC-ePM (Epidemiología multidisciplinaria e investigación traslacional en cuidados intensivos, medicina de emergencia y perioperatoria) y es presidente de la Discovery Research Network de la Society of Critical Care Medicine.
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