O desafio que enfrentámos

Durante a pandemia de COVID-19, os doentes submetidos a cirurgia cardíaca – já em situação de alto risco – enfrentaram acesso limitado ao acompanhamento presencial. O desafio: como garantir uma monitorização segura e contínua sem visitas ao hospital, mantendo a qualidade dos cuidados e reduzindo o risco de complicações.

Este projeto procurou responder a esse desafio através do desenvolvimento de um sistema de telemonitorização baseado em inteligência artificial, para apoiar os profissionais de saúde no acompanhamento remoto de doentes de cirurgia cardiotorácica após a alta hospitalar.

Parceiros do projeto

  

Objetivos

  1. Desenvolver um sistema digital baseado em inteligência artificial para apoiar o acompanhamento remoto após cirurgia.
  2. Permitir a deteção precoce de complicações pós-cirúrgicas através de algoritmos preditivos.
  3. Utilizar dados de saúde gerados pelos próprios doentes (PROMs e CROMs) para melhorar a comunicação.
  4. Otimizar a alocação de recursos, identificando os doentes que mais beneficiam da telemonitorização.
  5. Avaliar a relação custo-efetividade e o impacto clínico da monitorização remota de doentes.

 

Percurso do doente no CardioFollow.AI.

A nossa contribuição

No Serviço de Cirurgia Cardiotorácica do Hospital de Santa Marta, o VOH.CoLAB:

  • Co-desenhou o fluxo de telemonitorização;
  • Integrou dispositivos IoT e algoritmos inteligentes no acompanhamento dos doentes;
  • Apoiou o desenvolvimento de uma plataforma web e de uma aplicação móvel para recolha de PROMs (Patient-Reported Outcome Measures) e CROMs (Clinician-Reported Outcome Measures);
  • Contribuiu para a análise baseada em valor da monitorização remota em contextos pandémicos e não pandémicos.

Investigador responsável no VOH

Federico Guede, PhD

Head of AI & Data Science

Resultados e impacto

  • Implementámos um sistema de telemonitorização baseado em IA para o acompanhamento pós-cirurgia cardiotorácica.
  • Desenvolvemos um algoritmo de machine learning para prever o risco de complicações a 3 meses.
  • Recolhemos mais de 26.991 PROMs através de dispositivos e 23.512 através de questionários, com foco em sintomas como dispneia, palpitações e edema.
  • Melhorámos a comunicação entre doentes e clínicos através de uma interface digital de PROMs/CROMs.
  • A monitorização remota de doentes (RPM) apresentou maior satisfação, com 32% a solicitar acompanhamentos mais frequentes.
  • A análise de custos mostrou 122€ em custos diretos e 4 horas adicionais de tempo de profissionais por doente com RPM – fornecendo informações-chave sobre a eficiência e o valor para o sistema de saúde.

Publicações

  • Martins, A., Londral, A., Nunes, I., & Lapão, L. V. (2024). Unlocking human-like conversations: Scoping review of automation techniques for personalized healthcare interventions using conversational agents. International Journal of Medical Informatics, 185, 105385. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105385
  • Santos, R., Ribeiro, B., Sousa, I., Santos, J., Guede-Fernández, F., Dias, P., Carreiro, A. V., Gamboa, H., Coelho, P., Fragata, J., & Londral, A. (2023). Predicting post-discharge complications in cardiothoracic surgery: A clinical decision support system to optimize remote patient monitoring resources. International Journal of Medical Informatics, 105307. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105307
  • Pereira, C., Guede-Fernández, F., Vigário, R., Coelho, P., Fragata, J., & Londral, A. (2023). Image analysis system for early detection of cardiothoracic surgery wound alterations based on artificial intelligence models. Applied Sciences, 13(4), 2120. https://doi.org/10.3390/app13042120
  • Curioso, I., Santos, R., Ribeiro, B., Carreiro, A., Coelho, P., Fragata, J., & Gamboa, H. (2023). Addressing the curse of missing data in clinical contexts: A novel approach to correlation-based imputation. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 35(6), 101562. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2023.101562
  • Azevedo, S., Guede-Fernández, F., von Hafe, F., Dias, P., Lopes, I., Cardoso, N., Coelho, P., Santos, J., Fragata, J., Vital, C., Semedo, H., Gualdino, A., & Londral, A. (2022). Scaling-up digital follow-up care services: collaborative development and implementation of Remote Patient Monitoring pilot initiatives to increase access to follow-up care. Frontiers in digital health, 4, 1006447. https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.1006447
  • Londral, A., Azevedo, S., Dias, P., Ramos, C., Santos, J., Martins, F., Silva, R., Semedo, H., Vital, C., Gualdino, A., Falcão, J., Lapão, L. V., Coelho, P., & Fragata, J. G. (2022). Developing and validating high-value patient digital follow-up services: a pilot study in cardiac surgery. BMC health services research, 22(1), 680. https://doi.org/10.1186/s12913-022-08073-4
  • Fragata, J. (2022). Vou ser operado ao coração, e agora? Guia para uma rápida recuperação. Editora d’IDEIAS.
  • Londral, A., Azevedo, S., Santos, J., & Coelho, P. (2021). CardioFollow.AI – A digital follow-up service expanded beyond the hospital walls. HealthManagement.org, 21(6). https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/cardiofollow-ai-a-digital-follow-up-service-expanded-beyond-the-hospital-walls