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Por que Process Mining pode ser determinante para um melhor acompanhamento oncológico?

acompanhamento oncologico
Natalia Hoerlle
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O tratamento oncológico é um período sensível para o paciente e que deve ser entendido com muita empatia e responsabilidade por parte da equipe assistencial. Por esse motivo, um acompanhamento oncológico mais próximo e minucioso faz toda a diferença na segurança e experiência do paciente

Durante esse período o paciente pode apresentar toxicidades, não responder ao tratamento ou ocorrer algum outro tipo de evento adverso que venha a impactar negativamente em seu tratamento. Assim, fazer um acompanhamento oncológico eficiente aumenta suas chances de cura.  

Para além disso, o acompanhamento oncológico é também uma forma de vigilância, analisando se o paciente corre riscos de desenvolver um novo câncer, ter reincidência, ou se precisa de algum tipo de atenção periódica após o fim do seu tratamento.

Mas de que maneira as equipes podem aprimorar esse acompanhamento oncológico sem dedicar um esforço sobrenatural na jornada de trabalho? A resposta está na tecnologia de mineração de processos.  

Nas próximas linhas vamos explicar a você como Process Mining auxilia na melhoria de resultados, redução de tempo até o tratamento e otimização da jornada do paciente com a digitalização do acompanhamento oncológico. Siga sua leitura!  

Como digitalizar o acompanhamento oncológico?  

A transformação digital trouxe avanços para diversos setores e para a oncologia não foi diferente. As novas tecnologias conectadas à ciência impactam diretamente os processos do setor de saúde para que novas formas de tratamento cheguem ao conhecimento dos profissionais e revolucionem o cuidado ao paciente.  

Nesse sentido, adotar a tecnologia no acompanhamento oncológico se torna necessário como uma forma de evoluir com os avanços da ciência e permitir que soluções e ferramentas façam operações que muitas vezes são repetitivas e pouco assertivas quando feitas manualmente por pessoas.  

A tecnologia de Process Mining surge no contexto do acompanhamento oncológico como uma alternativa para o entendimento completo da jornada do paciente, permitindo que as equipes assistenciais tenham um olhar mais aprofundado e estratégico sobre todo o processo de tratamento, desde a requisição do diagnóstico, até o momento da alta e posteriormente, em algum acompanhamento necessário ao fim do tratamento.  

Isso tira do profissional a responsabilidade de cuidar de situações que não trazem benefícios efetivos e concretos ao seu trabalho do dia a dia. Assim, a tecnologia de Process Mining se estabelece em três pilares para auxiliar na otimização dessa rotina: descoberta, análise de conformidade e otimização. De forma prática, durante o acompanhamento oncológico, isso significa identificar problemas reais nos processos e otimizá-los em tempo real. 

No entanto, para que essa digitalização do acompanhamento oncológico aconteça de fato, primeiramente os hospitais e centros oncológicos precisam de tecnologias como ERPs ou Prontuários Eletrônicos para que a plataforma de Process Mining possa extrair essas informações e fazer um mapeamento dos processos para identificar onde estão os gargalos, desvios e inconformidades no tratamento ao paciente.  

A criação de triggers no acompanhamento oncológico  

Os gatilhos são uma maneira muito válida para as instituições de saúde entenderem os eventos adversos e problemas que podem acontecer na jornada do paciente. A solução de Process Mining, nesse sentido, auxilia hospitais e centros oncológicos a estabelecerem triggers com alertas para que as equipes saibam quando algo não está em conformidade durante o acompanhamento. 

Identificar e medir eventos adversos é essencial para a segurança e integridade do paciente. Metodologias como o Global Trigger Tool do Institute for Healthcare Improvement (IHI) são essenciais nesse sentido, auxiliando as equipes no entendimento do que pode ser um alerta grave de que a saúde do paciente não está indo bem.  

Dentro da plataforma de Process Mining da UpFlux é possível criar alertas para que a equipe seja avisada sempre que um processo não está em conformidade, inclusive com gatilhos que seguem a metodologia do Global Trigger Tool e outras.  

Dessa meneira, após os dados extraídos dos sistemas de gestão serem mapeados pela solução de Process Mining, e os gatilhos estabelecidos, é possível fazer o acompanhamento da jornada do paciente de forma muito clara dentro do kanban da plataforma, dando ao time assistencial uma visão em tempo real da jornada, entendendo os fluxos que estão em conformidade com as diretrizes ou não. 

Com uma segmentação simples e direta, o profissional visualiza em verde casos que estão em conformidade com as diretrizes clínicas e em vermelho casos que sofreram algum desvio, destinando sua atenção aos pacientes que requerem sua dedicação, resolvendo problemas e sem perder tempo com análises que não precisam do seu olhar naquele momento.  

Triggers como apoio no acompanhamento oncológico

Estabelecer triggers dentro da plataforma de Process Mining para visualizar a jornada do paciente já é de muito valor para as instituições de saúde. No entanto, essa solução pode trazer muito mais benefícios às organizações por meio do seu uso. 

É muito comum encontrarmos em hospitais e centros oncológicos falhas que impactam em toda a jornada do paciente, sua experiência e também em um uso indevido de recursos da organização:  

  • tempo elevado de espera do diagnóstico ao início do tratamento, fazendo com que a instituição não cumpra a lei dos 30 e 60 dias
  • tempo elevado para realização de exames, implicando em uma possível desativação do paciente;  
  • desperdícios de recursos pelo não entendimento da variabilidade entre os procedimentos;  
  • desconhecimento do tempo de autorização de cirurgia por parte do convênio;  
  • toxicidade e não cumprimento dos protocolos de atendimento, resultando em interrupções do tratamento;  
  • baixa adesão dos pacientes ao tratamento e até mesmo desistência.  

De forma prática, a ferramenta da UpFlux auxilia as organizações a entenderem, em todos esses processos, pontos de atrito onde podem estar as falhas que impactam diretamente no aumento em tempos, na utilização inadequada de recursos e também em etapas da jornada que fazem com que a taxa de conversão de pacientes seja reduzida. 

Em uma doença tão severa como um câncer, ajudar o usuário a diminuir os impactos e estar sempre atento é um ponto muito positivo e importante no acompanhamento oncológico. Isso gera resultados importantes para instituição como:  

  • Uma melhor experiência do paciente;  
  • Aumento da taxa de conversão de pacientes; 
  • Redução do tempo de espera para realização de exames, diagnóstico e início do tratamento;  
  • Aumento da segurança do paciente com a determinação de alertas automatizados; 
  • Melhoria da receita mensal com a redução da utilização indevida de recursos, inclusive humanos;  
  • Aumento do número de cirurgias realizadas em virtude do melhor entendimento de cada etapa e, consequentemente, uma melhor gestão de fluxos. 

Assista o depoimento do Dr. Victor Gadelha, Head de Inovação Médica dos Hospitais da DASA, durante o Process Mining Day: Saúde em Foco, falando sobre um caso de uso de Process Mining no controle do tempo do diagnóstico ao início de um tratamento oncológico e a importância dessa ferramenta para entregar otimizações essenciais nesse processo de cuidado.

De forma resumida, a solução de Process Mining pode ser aplicada aos mais variados processos dentro de uma instituição de saúde, impactando positivamente e de forma efetiva no acompanhamento oncológico para que o paciente tenha o resultado esperado e saia do seu tratamento com a cura, ao mesmo tempo em que as organizações consigam tirar dessa experiência os melhores resultados para manter a sua sustentabilidade e eficiência. 

Quer saber como aplicar nossa solução no seu hospital ou centro oncológico? Fale agora com um especialista da UpFlux e agende uma demonstração.  

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Natalia Hoerlle
Escrito por:
Natalia Hoerlle
Escritora e Product Owner UpFlux. Enfermeira, Pós Graduada em Gestão, Inovação e Serviços em Saúde pela PUC-RS e MBA Data Science and Analytics pela USP.
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