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TI

Como a TI pode transformar os cuidados desaúdeNikhil R. Sahni, Robert S. Huckman, Anuraag Chigurupati e DavidM. Cutler

7 de agosto de 2018

Em meados da década de 1990, era fato notório que nas empresas decuidados de saúde em todos os Estados Unidos o desperdício dedinheiro era uma verdadeira praga. Na época, a IntermountainHealthcare, que atende residentes dos estados de Utah e Idaho,perguntava-se por onde deveria começar a busca por economia interna.As análises de dados logo identi�caram os alvos mais promissores: 95%dos cuidados prestados consistia no tratamento de 104 — em um totalde 1.440 —, e 21% do trabalho resultava de dois serviços: parto etratamento de doença isquêmica do coração.

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As equipes de qualidade focaramesses dois serviços. Armados comum so�sticado sistema de registrode saúde eletrônico (RSE) e umsistema de tecnologia deinformação que detalhava oscustos das atividades, as equipesse baseavam em diretrizesfundamentadas em evidências ena experiência dos médicos daIntermountain para reorganizar otrabalho clínico. Altos executivos,membros do conselho, médicos eenfermeiros trabalharam juntos.Hoje, mais de 60 serviços foramrenovados e a Intermountain éreconhecida como líder nacionalem melhoria de qualidade egestão de custos. Nada disso seriapossível sem os sistemas de TI.

Trata-se de um exemploimpressionante, mas, infelizmente,ainda muito raro. O mais comumem cuidados de saúde é aempresa fazer grandesinvestimentos em TI, mas compouco resultado. Estimulados porexemplos como a Intermountain,os Centers for Medicare andMedicaid Services do governo dosEUA gastaram, de 2011 a maio de2017, US$ 37 bilhões apenas empagamentos de incentivos para TIde saúde. Em 2016, mais de 50%dos médicos de consultório emais de 80% dos hospitaisinstalaram um sistema de RSE“básico”, que atende aos padrõesmínimos estabelecidos pelaAgência de Coordenação Nacionalde Tecnologia da Informação emSaúde. No entanto, até omomento, esses sistemas tiveram

pouco impacto na melhoria da qualidade e redução de custos. Naverdade, os pro�ssionais clínicos os criticam com insistência, alegandoque eles desperdiçam tempo, são rígidos e difíceis de usar e interferemna interação com os pacientes. Muitas organizações de cuidados de

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saúde têm mais prejuízo que lucro, pois sofrem para integrar novossistemas de TI em suas operações. Em janeiro de 2017, por exemplo, oMD Anderson Cancer Center anunciou a demissão de 900 funcionários,ou cerca de 5% de sua força de trabalho, em grande parte devido aperdas �nanceiras provocadas pelo novo sistema de RSE. De forma maisampla, os esforços para convencer organizações de cuidado de saúde acompartilhar informações ainda são incipientes, assim como as iniciativaspara permitir que diferentes sistemas de TI se comuniquem entre si,fazendo com que os dados permaneçam “presos” em bancos de dadosisolados.

A aparente desvantagem dos sistemas de TI pode ser explicada, emgrande parte, pela forma como são usados. Por enquanto, a prioridadeda maioria das organizações de cuidados de saúde é substituirdocumentos em papel por eletrônicos, e otimizar o faturamento paramaximizar os reembolsos. Embora isso tenha aumentado as receitas, oimpacto da TI na redução dos custos e na melhoria da qualidade doscuidados clínicos tem sido modesto e limitado a atividades facilitadoras— como o prontuário eletrônico, que permite ao paciente obter examese medicamentos com rapidez e precisão. Poucas organizações foramalém disso, analisando a riqueza de dados em seus sistemas de TI paraentender a e�cácia do cuidado que oferecem. Dito de outra maneira,muitas organizações de cuidados de saúde usam a TI como umaferramenta para monitorar os processos e protocolos atuais. Apenas umpequeno número, porém, aproveita esses mesmos sistemas de TI paraveri�car se esses processos e protocolos podem ser melhorados e, emcaso a�rmativo, tomar as medidas cabíveis. Essa é uma das principaisrazões de o crescimento da produtividade na área de cuidados de saúdeter sido anêmico e mais fraco do que em muitos outros setores (ver aexposição “Desventuras da produtividade nos cuidados de saúde”).

Embora muita atenção esteja sendo dada aos potenciais benefíciosmédicos das novas tecnologias — como o rastreio genético barato, ainteligência arti�cial e os sensores portáteis que monitoramcontinuamente os sinais vitais —, nosso objetivo aqui é mostrar que asorganizações que prestam cuidados de saúde podem obter muito maisde seus investimentos recentes ou planejados nos sistemas de TI.

Baseados em pesquisas em outros setores, sugerimos que, em vez deentender a TI como uma ferramenta transacional para cobrança,monitoramento e veri�cação de erros, as organizações devem abraçá-lacomo um instrumento capaz de ajudá-las a transformar o modo comoelas entregam os cuidados médicos. Isso implica priorizar a melhoria daqualidade sobre os cortes de custos, tornar a coleta de dados melhor emais fácil, transformar dados em informações relevantes para ospro�ssionais clínicos e forjar novos modelos operacionais e de negócio.Descobrimos que, embora numerosas organizações de saúde estejamcaminhando nessa direção, a maioria não está fazendo as mudançasholísticas necessárias para essa transformação.

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Melhore a qualidade Historicamente, a adoção e gestão de TI de cuidados de saúde éresponsabilidade do diretor de informações e de outros técnicos daorganização. Isto é um erro. Uma série de organizações — como BostonMedical Center, Geisinger Health System, na Pensilvânia, Intermountain,Mayo Clinic e New York University (NYU) Langone Health —demonstraram que a TI em cuidados de saúde é e�caz apenas quandotodos os membros da organização trabalham juntos para realizar seupotencial. (Para �ns informativos: um de nós, Robert Huckman, lecionouem programas de educação executiva em duas organizaçõesrelacionadas com este artigo — a Intermountain Healthcare e a Brighamand Women’s Hospital, de propriedade da mesma empresa-mãe doMassachusetts General Hospital.)

Dois grupos-chave de clientes que não fazem parte do pessoal técnico —líderes seniores e pro�ssionais clínicos — devem desempenhar papéissigni�cativos. Líderes são cruciais porque terão de recrutar pro�ssionaisclínicos para a causa e persuadi-los de que o uso efetivo da TI éfundamental para oferecer melhor qualidade. Devido à urgência dereduzir os custos dos cuidados de saúde, muitos líderes se preocupamcom esse objetivo. A boa notícia é que é possível melhorar os processosde trabalho clínico reduzindo os custos e aumentando a qualidade —mais adiante, discutiremos como os sistemas de TI podem fazer isso.

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O compromisso de melhorar a qualidade não pode �car na promessa —deve ser implementado na prática. A Geisinger, por exemplo, fezexatamente isso. Ela incluiu seu sistema de TI numa ampla estratégiapara estabelecer uma “garantia” cirúrgica: se as complicações ocorrerem90 dias após o procedimento, o paciente não arca com nenhum custoadicional para que o problema seja resolvido. Começando com a cirurgiade revascularização do miocárdio (CRM), uma equipe de pro�ssionaisclínicos desenvolveu um protocolo em cinco etapas que começa nomomento do diagnóstico e vai até o �m do período de garantia. A equipeidenti�cou inicialmente 40 diretrizes baseadas em evidências que, deacordo com um estudo de caso realizado pelo Commonwealth Fund,foram incorporadas no sistema RSE “por meio de modelos, conjuntos depedidos e lembretes”, o que aumentou a adesão de 59% para 100%.Além disso, o sistema de TI integrado melhorou a comunicação entrevários funcionários clínicos (incluindo médicos e enfermeiros de práticaavançada) na coordenação do atendimento ao paciente. Os resultadosforam signi�cativos: a mortalidade pós-operatória caiu em dois terços, osgastos com cuidados pós-agudos diminuíram quase 50% e, de fato, alucratividade geral dos serviços cirúrgicos cardíacos aumentou. Graças aosucesso do programa CRM, o modelo foi ampliado para outras 14condições clínicas, bem como para cuidados primários, com foco nosdoentes crônicos.

A NYU Langone Health também concretizou suas promessas demelhorias com ações. Quando, em 2007, o Dr. Robert Grossman setornou CEO do centro médico da faculdade de medicina da NYU e reitorda instituição, sua primeira iniciativa importante foi fundir os sistemas deinformação independentes da escola em um único banco de dados parauso do hospital e da faculdade de medicina. Ele enfatizou que fez issopara avaliar o desempenho de qualidade do sistema em relação aospadrões externos e apoiar mudanças dos trabalhos clínicos eadministrativos na organização. As informações resultantes aumentarama disposição dos chefes de departamento e gestores a desa�ar normas eprojetar e implementar melhorias. Por exemplo, a necessidade deestabelecer campos de dados no sistema de TI forçou uma discussãosobre a de�nição de “excelência” e as melhores maneiras de avaliar oimpacto do pessoal da linha de frente.

Em 2016, o NYU Langone recebeu vários prêmios de qualidade nacionale foi classi�cado pela US News & World Report entre os dez melhoreshospitais nos Estados Unidos, ao lado da Clínica Mayo, Cleveland Clinic eMassachusetts General Hospital. O desempenho �nanceiro daorganização também impressionou: de 2007 a 2015 as receitas dospacientes mais do que duplicaram. A NYU Langone agora gera mais deUS$ 220 milhões em projetos operacionais, com margem operacionalacima de 9%.

Notavelmente, tanto a Geisinger como o NYU Langone descobriram quealcançar seus objetivos de qualidade não se deu à custa do desempenho

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�nanceiro. Na verdade, ele também melhorou.

Torne a coleta de dados melhore mais fácil Ter dados de alta qualidade nomomento certo é fundamental pararastrear e medir a melhoria deresultados. No entanto, os métodosde coleta de dados que a maioriadas organizações de cuidados desaúde usa são ine�cientes,administrativamente onerosos esuscetíveis de erro.

É quase impossível falar com umgrupo de médicos sem que alguémlogo mencione o assunto dademorada tarefa de reunirinformações médicas e inseri-lasem um novo sistema de TI. Estudopublicado nos Annals of InternalMedicine em 2016 descobriu queos médicos gastam uma a duas

horas por noite após a jornada de trabalho com as tarefas de RSE. Essaadição a uma carga de trabalho já pesada contribui para a epidemia deburnout médico nos Estados Unidos. Esses problemas levam os médicosa usar atalhos, como copiar e colar notas ou clicar rapidamente emalertas, o que prejudica a qualidade dos dados coletados.

Como resposta, muitas organizações agora empregam funcionáriosespecializados para inserir informações em sistemas de RSE em nomedos pro�ssionais clínicos. No entanto, o desconforto de ter uma terceirapessoa na sala de exames — para não mencionar o custo adicional —torna essa prática bastante controversa. Além disso, ela induz ao erro.

A solução: mudar a coleta de dados de um procedimento demorado epassível de ser executado incorretamente para outro que ocorre “emsegundo plano”, enquanto pro�ssionais clínicos e pacientes interagemcomo de costume. O setor de varejo fornece alguns exemplos depossibilidades nessa área. Nas últimas décadas, o varejo passou por duasmudanças signi�cativas em relação a quem é o responsável pela coletadados e como e ela é feita. Um exemplo é o check-out. Antes, os caixasdigitavam o preço de cada item em uma caixa registradora. A introduçãode scanners de código de barras reduziu consideravelmente aquantidade de tempo gasto pelos caixas na tarefa, diminuiu os erros deentrada de dados e melhorou a gestão do inventário. Em seguida,tornou-se possível para muitos clientes digitalizar suas própriascompras. A Amazon agora está dando um passo adiante, com o piloto desua loja física, que elimina completamente as �las para pagamento. Em

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vez disso, um sistema passivo de coleta de dados detectaautomaticamente os produtos dentro da cesta de compras dos clientes,usando visão computacional, algoritmos de aprendizagem profunda esensores. Outros varejistas, como Kroger e Apple, estão testandomodelos análogos.

Uma transição similar começou nos cuidados de saúde, mas progridelentamente. Uma tendência é transferir do pro�ssional clínico para opaciente a tarefa de coletar informações. Por exemplo, quando um clínicogeral e um paciente estabelecem um objetivo clínico, como reduzir apressão arterial ou os níveis de açúcar no sangue, eles registram oobjetivo e o plano de tratamento em um dos aplicativos demonitoramento de saúde oferecidos por diversas empresas. O paciente,então, mede e relata sua atividade e informações clínicas regularmentevia aplicativo. Em alguns casos, os dados coletados por ele em casa sãocompartilhados automaticamente com o pro�ssional clínico. Um exemploé o programa Hypertension Digital Medicine (HDM) desenvolvido pelaOchsner Health System. Por meio de um smartphone, as leituras depressão arterial feitas remotamente pelo paciente entram direto nosistema RSE da Ochsner, o que possibilita ao médico analisar os dadosentre as visitas e fazer ajustes no tratamento. Em um ensaio controladorelatado no American Journal of Medicine, 71% dos participantesconseguiram normalizar a pressão sanguínea em 90 dias, emcomparação com apenas 31% no grupo de controle. Os pacientes queusaram o HDM relataram satisfação 10% maior com seu tratamento.

O objetivo �nal é fazer a transição para a coleta de dadosverdadeiramente passiva. Alguns pioneiros estão usando a coleta passivapara rastrear questões operacionais relacionadas ao work�ow e ao usodos recursos. A Mayo Clinic desenvolveu um sistema de localização emtempo real (RTLS) que usa etiquetas e sensores de identi�cação porradiofrequência para rastrear funcionários, pacientes e equipamentos emseu departamento de emergência. Esses dados permitem aodepartamento entender melhor como o cuidado foi entregue, identi�carbarreiras operacionais e resolver problemas de work�ow. A informação éutilizada para desenvolver sistemas que coletam automaticamentemétricas de qualidade de processo (como o tempo entre a entrada dopaciente na recepção da emergência até o momento em que é colocadono leito e atendido pelo pro�ssional clínico). Ela é transmitidaautomaticamente às agências governamentais e órgãos reguladores.

Da mesma forma, o Rush University Medical Center em Chicago construiuum novo ambulatório com sensores RTLS para cada sala, pro�ssionalclínico, paciente e equipamento. O sistema alerta os funcionários quandoo paciente sai da sala de exames, o que elimina a necessidade de ogestor informar a equipe de limpeza de que o quarto precisa serarrumado, ou prevenir a entrada embaraçosa na sala após uma consultaquando o paciente anterior ainda está se vestindo. O tempoeconomizado por paciente é relativamente pequeno, talvez apenas um

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minuto. Mas ao longo de um dia, a economia total permite que ospro�ssionais clínicos atendam mais pacientes, melhorando aprodutividade.

Com o tempo, à medida que as tecnologias de coleta de dados passivosse tornarem menos onerosas e que pro�ssionais clínicos e pacientes sesentirem mais à vontade com elas, os benefícios aumentarão. Issoajudará as organizações a justi�car o custo inicial e a tornar mais fácil asuperação de di�culdades, como a preocupação dos funcionários deserem monitorados.

Transforme dados em informações acionáveis Convencer os pro�ssionais clínicos a se envolver com um novo sistemade TI — e torná-lo menos oneroso para eles — é apenas meio caminhoandado. Transformar os dados coletados em “informações acionáveis”(capazes de embasar decisões) é também vital e requer o apoio daliderança sênior. Uma das tarefas mais críticas para o líder é estabelecerexpectativas de como o sistema será estruturado. Não nos referimos àsespeci�cações técnicas, mas às diretrizes organizacionais ou culturaissobre como usar os dados para apoiar atividades diárias relacionadasaos cuidados.

Um passo fundamental é estabelecer um banco de dados central egarantir que os pro�ssionais clínicos entendam sua importância. No NYULangone, Grossman explicou aos funcionários a importância de ter umaúnica fonte verdadeira de dados em todas as instalações hospitalares,nos centros ambulatoriais e na faculdade de medicina. No processo dedesenvolvimento do banco de dados, vários setores da NYU Langone queanteriormente protegiam suas informações foram forçados a trabalharem conjunto. Terminaram as controvérsias sobre quais das várias fontesde dados estavam corretas ou concluídas, e Grossman convenceu oschefes de departamento a começar a usar ferramentas como datadashboards (painéis de dados) para avaliar o que estava funcionando (e oque não estava) em vários departamentos. Com o tempo, conforme atransparência resultava em benefícios evidentes, o ceticismo inicial doslíderes dos pro�ssionais clínicos com o sistema de TI diminuiu. Osdepartamentos receberiam dados sobre métricas de qualidade dedepartamentos similares dentro do NYU Langone (as taxas de infecçãohospitalar em diferentes partes do hospital, o período de permanênciados pacientes e assim por diante) e determinariam se seria necessáriomudar o work�ow, e como fazê-lo.

Além de estimularem o desenvolvimento da infraestrutura de dadosnecessária, os líderes seniores devem também ajudar a estabelecer umavisão de como os dados coletados serão usados para melhorar aprodutividade. Em muitos casos, a busca dessa visão pode envolver apoiopara a criação de medidas de desempenho completamente novas.Sabermetrics, a análise matemática dos dados do beisebol, oferece umexemplo de como novas medidas e tecnologias para coletar e analisar as

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informações a elas relacionadas podem revolucionar todo um setor.Desenvolvido por estatísticos (dos quais o mais notável é Bill James), osabermetrics envolve a medição de aspectos do desempenho dejogadores individuais e o cálculo de sua contribuição para os resultadosdo time. Inicialmente, reunir os dados era tedioso. Conforme os pioneirosdo sabermetrics foram acolhidos em clubes da primeira divisão, osarmazéns de dados foram desenvolvidos para facilitar a coleta e análise.Desde 2015, câmeras de alta resolução e radar Doppler foram instaladasem todos os estádios para obter informações previamente difíceis derastrear, como velocidade e aceleração, para quanti�car a capacidadedefensiva dos jogadores. Isso, por sua vez, levou à criação de métricasinteiramente novas, como o número de vitórias proporcionadas pelojogador ao time acima do que um jogador comum e de custo médioproporcionaria. Esse número se tornou a medida padrão e abrangentedo valor de um indivíduo para uma equipe.

Em relação a outros setores, os cuidados de saúde estão no estágioinicial de aplicação de analytics. Mas as possibilidades são excelentes. Umnúmero pequeno, mas crescente, de organizações de cuidados de saúdecriou sistemas so�sticados que facilitam a compreensão dos custos e sãobons exemplos de como as inovações no fornecimento de cuidadospodem melhorar os resultados e os custos. A Intermountain foi pioneiranessa área, e outros seguem o exemplo. Recentemente, a University ofUtah Health criou um sistema com um banco de dados com 200 milhõesde linhas que fornece informações sobre métricas operacionais-chave,como custo por minuto na sala de emergência. De acordo com um artigodo New York Times, a organização usou essa informação para mudar owork�ow operacional, reduzindo os custos em 0,5% ao ano nos últimosanos, enquanto outros centros médicos universitários no mesmomercado apresentaram aumentos anuais de 2,9%.

Outro uso importante da analytics é identi�car variações desnecessáriasno tratamento. Um bom exemplo é a Crystal Run Healthcare, com sedeem Nova York, clínica médica de múltiplas especialidades que pretendiapadronizar o tratamento para 15 diagnósticos comuns entre seuspacientes. Como relatado no blog Health A�airs, a organização calculou,primeiro, o custo anual total por paciente — segmentado por cobrançaspro�ssionais, laboratoriais, de radiologia e de procedimento — e depoisexaminou o custo de atendimento entre os médicos para que cada umpudesse se comparar com os colegas em cada um desses quesitos. Comessa informação, a Crystal Run analisou a variação, determinou sua causafundamental e instituiu algumas novas práticas. Dentro de um ano, avariação no tratamento de 14 dos 15 diagnósticos diminuiu, e aeconomia foi superior a US$ 4 milhões. Segundo nossas estimativas, issorepresentava mais de 10% dos custos médicos da Crystal Run.

Os sistemas de TI também oferecem às organizações de cuidados desaúde a oportunidade de usar análises preditivas para orientar futurasdecisões clínicas e operacionais. Modelos preditivos em medicina de

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precisão estão sendo desenvolvidos para correlacionar mutaçõesgenéticas especí�cas com formas especí�cas de tratamento. Embora ouso da medicina de precisão tenha sido mais prevalente e divulgado notratamento do câncer, ela agora está sendo aplicada em uma gama maisampla de especialidades. Por exemplo, o teste GeneSight pode melhoraro tratamento da depressão usando a informação genética do pacientepara prever a resposta a cada um dos 26 medicamentos psicotrópicosdisponíveis.

As organizações de cuidados de saúde podem também usar analyticspreditivo para tomar melhores decisões operacionais sobre alocação derecursos e de�nição de prioridades para inovações clínicas. Por exemplo,o Massachusetts General Hospital identi�cou pacientes de alto risco edesenvolveu um programa proativo de gestão de cuidados em tornodessa população. O resultado: as hospitalizações desses pacientesdiminuíram 20%; suas visitas ao pronto-socorro, 13%; e o custo anual docuidado, 7%, ao longo de três anos. Diminuíram também as taxas demortalidade, cresceu a satisfação do médico, e a experiência do pacientefoi positiva.

Da mesma forma, o Boston Medical Center (BMC) usou seu sistema de TIde saúde para prever quando a demanda em suas unidades deinternação deveria aumentar. A ferramenta estimou o número de altasnecessárias em 24 horas, incorporando a demanda atual no pronto-socorro à demanda prevista para o dia seguinte, bem como casoscirúrgicos com exigência de leito para internação no dia seguinte e acapacidade atual de médicos e de leitos. Em seu primeiro ano deimplementação, o número de “códigos amarelos” — aviso usado quandonão há capacidade su�ciente para absorver a demanda esperada —diminuiu quase 50%.

Em breve, os modelos preditivos devem se tornar cada vez mais úteis. Àmedida que o processamento de linguagem natural e a aprendizagempor máquinas se expandirem, mais insights surgirão da riqueza de dadosdisponíveis nos sistemas de TI de cuidados de saúde. Forje novos modelos operacionais e comerciais Em 2012, no relatório Best care at lower cost: the path to continuouslylearning health care in America, o Institute of Medicine (OIM) destacouformas de alavancar a TI para melhorar o sistema de saúde do país. Cincoanos depois, a primeira recomendação — criar infraestrutura digital paracapturar dados sobre a clínica, processos de cuidado, e �nanceiros —está em plena conclusão.

A segunda recomendação da OIM era disponibilizar os dados aospro�ssionais clínicos quando eles decidem como tratar os pacientes. Issoestá sendo feito de forma esporádica. Por exemplo, recentemente aIntermountain fez parceria com a Cerner para criar um sistema de

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suporte clínico �exível contendoprotocolos que podem serfacilmente atualizados com osconhecimentos mais recentes. Parafacilitar a entrada correta deinformações, as equipes dedesenvolvimento clínico daIntermountain monitoramcontinuamente as diretrizes deprática baseadas em evidências dasdiversas especialidades e astraduzem em ferramentas de TI queauxiliam o trabalho das equipesmédicas.

Além de adquirirem o hardware e osoftware necessários, os líderesdevem, para gerar e capturar valor,fazer mudanças complementaresem seus modelos operacionais e denegócios. É fundamental investir emtecnologia dedicada de informaçãoe pessoal de analytics —encarregados de gerir o sistema deTI ou analisar os dados que elecontém. Após a instalação do seunovo sistema de RSE, a BMC

expandiu seu pessoal permanente de TI em mais de 40% para gerir edesenvolver sua infraestrutura de TI. Também expandiu sua equipe deestratégia para o equivalente a sete funcionários que trabalham emtempo integral para extrair informações de uma vastidão de dados. Ogrupo investiga e coordena as respostas aos principais desa�osoperacionais, incluindo a gestão da capacidade de leitos hospitalares e aredução das taxas de readmissão. As economias para a BMC chegarammilhões de dólares, superando em muito o custo dos funcionários.

Equipes especializadas de pessoal clínico são necessárias para traduziros insights das análises em melhores maneiras de fornecer cuidados. Porexemplo, para reduzir os códigos amarelos, a BMC reprojetou umaequipe de controle de leito — um grupo de funcionários e gestores delinha de frente que rastreiam a demanda atual de internação e avalia ademanda potencial para o dia seguinte. Originalmente, os membros daequipe inseriam dados em uma planilha simples. Agora, elesdesencadeiam um conjunto de ações — como adicionar funcionáriospara apoio suplementar, alertar unidades médicas e liberar leitosadicionais — de acordo com dados e análises dos sistemas de TI da BMC.

Os dados fornecidos pelos sistemas de TI robustos desempenham umpapel crucial na garantia do apoio dos pro�ssionais clínicos às mudanças

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de work�ow. Por exemplo, quando Grossman compartilhou pela primeiravez um dashboard com os líderes clínicos do NYU Langone, recebeureclamações sobre a qualidade e consistência dos dados. Em vez depermitir que isso atrapalhasse o projeto, colocou o ônus sobre os líderes,dizendo-lhes que deveriam trabalhar com a TI para consertar os dadosou acatar os resultados. No �m desse processo, os dados foramconsiderados a única fonte de verdade em todo o centro médico e a basepara futuros esforços de analytics. Para a organização, isso facilitou orastreamento consistente de métricas. Agora, com a ajuda do dashboard,líderes clínicos e funcionários de linha de frente trabalham juntosimplementando intervenções para melhorar os cuidados, monitorando oque está funcionando e o que não está, persuadindo os pro�ssionaisclínicos resistentes a adotar novos protocolos e reduzir as inconstânciasnas práticas de tratamento.

Além dessas mudanças operacionais e na força de trabalho, asorganizações de cuidados de saúde terão de repensar seus modelos denegócio para capturar o valor total de seus investimentos em TI. Um dosinsights do trabalho de analytics da BMC foi que certos pacientesinternados precisavam de cuidados de reabilitação, que são carosquando fornecidos dentro do hospital e mais bem conduzidos noscentros exclusivos de reabilitação. A mudança desses pacientes parainstalações externas, no entanto, não foi fácil, pois a BMC é um hospitalque oferece serviços também para populações de menor renda, demodo que muitas das pessoas atendidas não têm seguro-saúde paraarcar com a reabilitação. No entanto, era evidente que manter umpaciente em reabilitação em um leito de hospital não só era insatisfatóriopara a saúde dele, como também limitava a capacidade da BMC deadmitir outros indivíduos necessitados de leito para internação. Por isso,o hospital decidiu pagar os custos do tratamento de pacientes semseguro em uma instalação de reabilitação externa. Isso bene�ciou atodos: os pacientes de reabilitação obtiveram cuidados mais apropriadose os custos incorridos pelo hospital foram compensados pela receita depacientes em condição aguda.

A mudança no modelo de negócio da BMC para pacientes de reabilitaçãofaz parte de uma mudança mais ampla nos Estados Unidos. Ela se afastado modelo predominante de taxas por serviço (sob o qual ospro�ssionais são pagos apenas quando fazem uma consulta, naadmissão hospitalar, ou por exames e procedimentos) para adotar umsistema de pagamento baseado em valor que paga às organizações decuidados de saúde uma taxa �xa por paciente pelo período de cuidadosou episódio especí�co. Pagadores públicos e privados estão envolvidosnessa transformação. Ao fornecer as ferramentas para que ospro�ssionais clínicos melhorem a qualidade de seus cuidados eentendam e controlem seus custos, um sistema de TI e�caz permite queeles sejam proativos ao aceitar — ou mesmo propor — tais acordos compagadores.

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Por exemplo, o so�sticado sistema de TI da Intermountain desempenhouum papel importante no desenvolvimento de um modelo de negóciobaseado em populações que depende do reembolso baseado em valor.Um dos elementos do modelo é o plano de seguro SelectHealth Share,que oferece aos grandes empregadores um contrato de três anos quelimita os aumentos nas mensalidades ao índice de preços ao consumidormais um ponto percentual por ano — signi�cativamente abaixo dosaumentos históricos. Conforme proporções maiores de sua base depacientes mudarem para modelos como este, a Intermountain terá maismotivação para tirar o máximo de seus investimentos substanciais em TI,analytics de dados, desenvolvimento de protocolos e mudanças dework�ow para melhorar a qualidade e reduzir o custo da sua prestaçãode cuidados.

Formuladores de políticas públicas e economistas falam constantementesobre “mudar a direção da curva de custos” nos cuidados de saúde —transformando um sistema inchado e dispendioso que cresce maisrápido do que a economia, gasta bem menos e cresce em ritmo maislento. Já vimos como a TI reduz os custos em muitos outros setores.Nossa pesquisa sugere que o mesmo pode acontecer nos cuidados desaúde, e há casos de sucesso para servir de modelo. Mas o trabalhonecessário está apenas começando.

Grandes problemas na infraestrutura de TI devem ser superados. Váriosdos sistemas atuais são muito rígidos: não é fácil personalizá-los, inserir eextrair informações ou atualizá-los continuamente para incorporar novosprotocolos clínicos. Além disso, diferentes sistemas não compartilhaminformações facilmente, tornando-se difícil criar um registro de saúdeque contenha o histórico médico completo do paciente e seja acessível aqualquer pro�ssional em qualquer organização de cuidados de saúde. Afalta de compartilhamento de informações também é um obstáculo parareunir a enorme quantidade de dados anônimos dos pacientes,necessários para pesquisar novas formas de tratar doenças.

Além de lidar com esses desa�os tecnológicos, os líderes de muitasorganizações de cuidados de saúde terão de fazer o que seus colegasprogressistas �zeram: atualizar-se para usar a TI com o objetivo decapacitá-la a produzir melhores resultados dos pacientes com menorcusto. Os obstáculos que impedem as organizações de aproveitar seussistemas de TI para transformar os cuidados de saúde são superáveis. Oque mais falta é vontade e apoio dos líderes e pro�ssionais clínicos dasorganizações.————————————————————————— Nikhil R. Sahni é pesquisador do departamento de economia daHarvard University e consultor da McKinsey & Company. Anteriormenteatuou na Massachusetts Health Policy Commission, agência estatalindependente em Massachusetts, e foi diretor sênior de estratégia,planejamento e operações na Kyruus, startup de TI de saúde. ————————————————————————— Robert S. Huckman é professor da cátedra Albert J. Weatherhead III da

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Harvard Business School, onde é o professor-presidente da HBS HealthCare Initiative e o presidente do currículo obrigatório para o MBA. ————————————————————————— Anuraag Chigurupati atua em operações na Devoted Health, startup deseguro saúde. Anteriormente foi diretor de políticas da MassachusettsHealth Policy Commission e gestor de relacionamento da McKinsey &Company. ————————————————————————— David M. Cutler é professor da cátedra Otto Eckstein de economiaaplicada da Harvard University. Ele integrou o Conselho de AssessoresEconômicos e o Conselho Econômico Nacional durante o governo Clintone foi assessor sênior de saúde na campanha presidencial Barack Obamade 2008.

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