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TI não é o inimigo real dos médicos

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A última edição digital da InformationWeek Healthcare publicou um artigo intrigante de Paul Cerrato sugerindo que algumas das minhas ideias sobre medicina baseada em evidências são uma fonte de animosidade entre os CIOs e seus médicos ? médicos que ele acredita que consideram a tecnologia da informação ?o inimigo? da boa medicina. Seu artigo aponta várias questões chave que devem ser a preocupação de todo médico e CIO hoje em dia. Mas TI é realmente o inimigo da boa medicina? A Medicina é uma Arte ou uma Ciência? O cerne do artigo é um antigo debate: A medicina é uma arte ou uma ciência? Nunca entendi por que não pode ser ambos. Mas a questão mais importante é o nível da perseguição da arte em detrimento da ciência. Carl Sagan, meu ídolo na infância, uma vez escreveu sobre a origem da medicina moderna: ?Hipócrates introduziu elementos do método científico. Ele pediu cuidado e observação meticulosa: ?Não deixe nada ao acaso. Não deixe de analisar nada. Combine observações contraditórias. Se permita tempo suficiente?. (?) Ele destacou a honestidade. Ele estava disposto a admitir as limitações do conhecimento médico?. O homem por trás do juramento médico que todo médico assume é um defensor da ciência. E qualquer médico defendendo arte sobre a ciência está ignorando séculos de progresso médico pela ciência. Pessoalmente, não encontro muitos médicos assim ? são literalmente uma raça em extinção. A Medicina Baseada em Evidências é o Livro de Receitas da Medicina?
?Livro de Receitas da Medicina? é uma caracterização extremamente pobre de medicina baseada em evidências: é polarizador, de foco limitado, impreciso em seus objetivos e confunde o processo de aquisição de conhecimento com o processo de decidir o que fazer com o conhecimento. Sagan escreve também em seu livro: ?A Ciência por si só não pode defender os cursos da ação humana, mas certamente pode iluminar as possíveis consequências de cursos alternativos de ação. (…) A ciência nos convida a deixar os fatos entrar, mesmo quando eles vão de encontro às nossas pré-concepções?. Como um exemplo, a SAS trabalha com uma instituição líder no cuidado ao câncer para criar o software EBM (medicina baseada em evidência) que permite que um médico obtenha informações sobre um paciente em particular, e depois compare-os a tratamentos de pacientes anteriores e que se assemelhem a ele. O software não diz ao médico o que fazer ? cada paciente é diferente do outro, e o câncer é uma família complexa de doenças. Mas o conhecimento por meio dessa evidência dá ao médico mais informações para tomar melhores decisões que produzem resultados de alta qualidade médica e custos mais baixos. O artigo de Cerrato também aponta que muitas pessoas relacionam o EBM com os resultados dos ensaios clínicos ? um modelo válido de pesquisa, que é incapaz de responder completamente à heterogeneidade do mundo real. Mas, como acabei de descrever, a EBM não se limita a uma pesquisa clínica tradicional. Além disso, nós confiamos em ensaios clínicos para uma visão médica porque não tivemos alternativas tais como a tecnologia de informação que poderia fornecer a introspecção significativa em experiências do mundo real (por exemplo: comorbidades). Portanto, se quisermos resolver as insuficiências da investigação clínica, tecnologia da informação a serviço da EBM não é a doença, e sim a cura. A Evidência é Pobre?
O artigo também levanta preocupações sobre a confiabilidade e a validade das conclusões dos métodos científicos e estatísticos para os resultados médicos. Eu concordo com dois pontos: pesquisa clínica não aborda uma população vasta o suficiente de pacientes, e isso não exemplifica o mundo real. E nem a experiência de um médico em um ambiente de cuidados comunitários. O EBM é uma forma crível de superar as limitações cognitivas da mente humana e as limitadas experiências individuais dos médicos. Uma dentre as outras abordagens do artigo foi a afirmação de que o erro estatístico tipo 2 corrói o valor da EBM e da tecnologia. Erros estatísticos do Tipo 2 são aqueles que referem-se ao risco muito real de perder um tratamento potencialmente benéfico devido a falhas no projeto de pesquisa e execução. Mas o artigo falha em mencionar outros dois erros críticos: Erro estatístico Tipo 1 e preconceito. Erro estatístico tipo 1 é o risco que se corre em concluir que uma terapia funciona, quando ela é ineficaz. Muitos médicos se deparam com esse risco no dia-a-dia ? quando concluem incorretamente que porque a droga A ou a terapia B funcionaram no último paciente que trataram, também funcionarão com o próximo. A questão é se queremos responder a esse risco, porque uma das vantagens que a ciência tem sobre a arte é o melhor balanceamento entre os riscos dos erros do Tipo 1 e do Tipo 2. Preconceitos se referem a um amplo conjunto de erros que um médico pode ter quando tenta chegar a conclusões sem se apoiar em fortes evidências. Preconceito não intencional pode ter várias formas: procurar por respostas somente nos lugares fáceis, ver apenas o que espera-se ver, e favorecer interpretações que de alguma forma só beneficiam o médico ou a instituição de saúde. A tecnologia da informação, tais como análises avançadas, ajuda os médicos ? que são seres humanos inevitavelmente sujeitos a esses preconceitos ? a minimizá-los. O Inimigo Real
Portanto espero que você possa ver as falhas nesses argumentos contra o EBM. Se observarmos que existem riscos no modo em como analisamos informações, então o melhor curso de ação seria aquele que nos permite gerenciar todos esses riscos, e não apenas um deles. Se concordamos que as pesquisas de populações são muito estreitas, então certamente as populações servidas por um único médico astuto também é muito pequena. Se alguém acredita que os modelos tradicionais de pesquisa não levam em consideração o grande número de variáveis afetando a saúde de um indivíduo, então certamente a mente humana ? que só é capaz de pesar uma série de fatores ao mesmo tempo ? deve ser complementada com tecnologia para chegar a melhores conclusões. Se alguém reconhece que são necessárias maiores amostras para detectar pequenos defeitos estatísticos, então é lógico que devemos utilizar tecnologias da informação para aumentar o tamanho da nossa amostra, além dos prontuários de um único médico. O inimigo real da medicina é nossa tendência natural de nos atermos ao que conhecemos ? velhas maneiras de praticar a medicina ? na esperança que produzam resultados transformadores. Elas não produzem. Então, acadêmicos e médicos de comunidades discordam do valor da tecnologia de informação? Definitivamente. Mas é mais sobre custos e usabilidade do que medicina baseada em evidência. A maioria dos médicos ? tanto de comunidade quanto acadêmicos ? querem cuidar de seus pacientes da melhor maneira possível, e não têm medo de novas informações que possam ajudá-los em sua missão. CIOs de saúde bem-sucedidos entendem como médicos vão utilizar a tecnologia para melhorar o atendimento e como eles podem minimizar os efeitos negativos dos custos e a má usabilidade. A medicina será sempre uma arte ? que lida com pessoas, afinal de contas. Mas não é preciso virar as costas à ciência por causa do medo do novo e do desconhecido. E na medicina do século 21, a ciência é feita com tecnologia da informação.

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