Insights clínicos com o Microsoft Cloud for Healthcare

Microsoft Cloud for Healthcare
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Power Automate
Dynamics 365

Usando o Microsoft Cloud for Healthcare, é possível criar soluções para melhorar insights clínicos e operacionais. Este artigo discute uma dessas soluções em potencial e se baseia no conhecimento adquirido com Saúde virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Arquitetura

Insights clínicos com o Microsoft Cloud for Healthcare

Baixe o arquivo Visio que contém esse diagrama de arquitetura.

No diagrama da arquitetura e neste artigo, o termo ED refere-se ao departamento de emergência de uma unidade de saúde, o departamento especializado em medicina de emergência e pacientes de UTI.

Assim como na Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare, as caixas com linhas azuis neste diagrama de arquitetura representam os serviços Microsoft que são serviços subjacentes ou complementos necessários para o Microsoft Cloud for Healthcare. Cada um desses serviços é licenciado separadamente.

Como na solução anterior, os dados entram nessa arquitetura por meio de sistemas médicos externos, como agendamentos de pacientes e provedores, registros médicos, dispositivos acessórios, entre outros, e são ingeridos usando o Azure. Esse processo também pode ingerir outros dados estruturados necessários para insights específicos, como dados financeiros. Esses dados são armazenados dentro do Microsoft Dataverse no formato CDM (Common Data Model) para consumo pelos componentes do Dynamics 365 e do Power BI nesta solução.

Fluxo de dados

Esta solução oferece suporte aos seguintes fluxos de dados para cada um dos grupos de usuários mostrados no diagrama:

  1. Gestor de serviços de saúde. Continuando a partir do fluxo de visitas virtuais, o gestor de serviços de saúde pode analisar os registos de pacientes atuais por meio do Teams com a ajuda da fila de monitoramento de pacientes. Este aplicativo do Dynamics 365 mostra uma lista de pacientes, junto com a respectiva pontuação de índice, que indica a urgência de atendimento a eles. O gestor de serviços de saúde pode selecionar o paciente com a pontuação de índice mais alta e visualizar informações, como registros médicos, plano de tratamento e consultas, no aplicativo de gerenciamento de cuidados. Esse aplicativo também mostra insights sobre o estilo de vida diário do paciente extraindo dados, como frequência cardíaca, do dispositivo IoMT registrado, e tudo isso praticamente em tempo real. O aplicativo rastreia os dados que chegam do dispositivo e os exibe com visualizações personalizadas do Power BI. São definidos limites para cada métrica de dispositivo e, se eles são excedidos, o Power Automate dispara um alerta do Sales Insights no aplicativo. Esses limites e alertas podem ser definidos para cada paciente individualmente. Se necessário, o gerente de atendimento pode ligar para o paciente diretamente com o Teams usando as informações de contato armazenadas no Dataverse.

  2. Administrador de ED. Um paciente que precisa visitar o ED pode coordenar o transporte com o gestor de serviços de saúde. Um administrador de emergências médicas é responsável pelos recursos e agendamentos do departamento. Recursos como uso de leitos, quartos e equipes, bem como tendências em eventos de admissão e readmissão, são monitorados com relatórios do Power BI que são personalizados para o departamento e integrados ao Teams. Esses relatórios são criados usando dados do hospital e do paciente armazenados no Dataverse e analisados pelo Azure Synapse. A fila de emergências medicas, um recurso Web personalizado do Dynamics 365, exibe uma fila de pacientes recebidos em diversos estágios, como em trânsito, check-in, admissão, designação de quarto e assim por diante. O administrador do ED pode usar essas informações para fazer a triagem de pacientes com base em seus horários de chegada e suas condições médicas. Uma árvore de decisão é criada com fluxos do Power Automate, o que automatiza as tarefas necessárias para o atendimento ao paciente. São exemplos dessas tarefas a designação de quarto ou de UTI, a preparação de equipamentos médicos, a solicitação de exames necessários e a atribuição da equipe médica disponível. Esses relatórios e as tarefas automatizadas conferem eficiência no atendimento ao paciente e na administração do ED.

  3. Médico especialista. O administrador de emergências médicas um médico especialista que analisa os exames recomendados para o paciente. Por exemplo, se forem necessários exames de raio X, um pneumologista será atribuído para analisá-los. Quando os resultados dos exames são salvos, o Power Automate é acionado e exibe um alerta do Sales Insights na exibição de médico do aplicativo de gerenciamento de cuidados. Exames como raios X são considerados dados não estruturados. Esses dados são extraídos no Azure Synapse por meio do Azure Data Lake e inseridos em um modelo de aprendizado de máquina personalizado para a interpretação dos resultados. Essas interpretações podem ajudar o médico a fazer o diagnóstico e planejar o tratamento.

    O Social Determinants, um aplicativo de tela personalizado para esta solução, fornece insights sobre as condições socioeconômicas do paciente. Esses dados podem ajudar o médico a prescrever um plano de tratamento a ser seguido pelo paciente. As visualizações do Power BI no aplicativo de gerenciamento de cuidados exibem as tendências de sucesso do tratamento para a condição médica do paciente, usando métricas agregadas de saúde populacional, dados demográficos, fatores sociais e outros dados disponíveis nos registros hospitalares. O aplicativo pode ser projetado para usar dados médicos disponíveis publicamente de pesquisas financiadas pelo governo. Essas visualizações podem ajudar o médico a escolher o plano de atendimento com a melhor taxa de sucesso. Os dados inseridos nessas visualizações são obtidos por meio do Azure Data Lake. O plano de atendimento selecionado é armazenado no Dataverse para referência posterior.

  4. Paciente. Quando recebe alta do plano de tratamento, o paciente deve responder a uma pesquisa de satisfação no portal do paciente. Ela consiste em um formulário de Customer Voice. O resultado da pesquisa é armazenado no Dataverse para gerar insights operacionais sobre a unidade de saúde.

    O paciente usa o portal do paciente para visualizar o plano de tratamento recomendado pelo médico. O portal também pode fornecer material educativo para ajudar o paciente a entender o plano de tratamento.

  5. Administrador do hospital. Os relatórios do Power BI que são personalizados para o administrador do hospital fornecem insights sobre métricas de saúde importantes, como taxas de readmissão de pacientes, tempo de permanência, proporção de funcionários e pacientes, satisfação do paciente e custos. Esses insights podem ajudar a melhorar o gerenciamento de saúde. Os relatórios são criados usando dados de diversos sistemas agregados pelo Azure Synapse, como registros de visitas de pacientes, dados financeiros e pontuações de sentimento coletadas de pesquisas com pacientes. Os relatórios podem ajudar o administrador do hospital a detectar deficiências operacionais. Por exemplo, se um hospital tem altas taxas de readmissão, o administrador pode usar esses relatórios para localizar os departamentos que têm a maioria das readmissões e, então, solucionar e corrigir os problemas estruturais.

    Os relatórios do Power BI são integrados ao Microsoft Teams para serem facilmente compartilhados com outros departamentos por meio de canais do Teams, o que agiliza a comunicação e melhora a colaboração. O acesso a esses relatórios pode ser controlado definindo níveis de permissão por departamento ou usuário.

Componentes

A maioria dos componentes usados nesta solução estão detalhados em Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare. Os seguintes componentes também são usados:

  • Azure Synapse Analytics. O Azure Synapse Analytics é usado para demonstrar de que maneira dados médicos não estruturados, como resultados de testes de diagnóstico, dados de pacientes, como históricos médicos, e métricas de saúde diárias, podem ser interpretados por algoritmos de machine learning. Essas descobertas geradas por máquina auxiliam os médicos no diagnóstico e no tratamento dos pacientes.

  • Azure Data Lake Storage. O Azure Data Lake Storage fornece um data warehouse rápido e seguro para o Azure Synapse Analytics. Ao contrário dos data warehouses tradicionais, quando a grande quantidade de dados necessária para análise é armazenada no Azure Data Lake, ela está pronta para ser consultada. Isso elimina o carregamento repetido.

  • Azure Machine Learning. Esta solução usa o Azure Machine Learning para demonstrar um possível uso como assistente de um médico. Ele pode ser modelado para usar dados médicos disponíveis publicamente e resultados de testes de diagnóstico para fornecer mais insights sobre as condições médicas dos pacientes. A responsabilidade pelo diagnóstico final é do profissional médico.

  • Power BI. Com o Power BI, a visualização de grandes quantidades de dados ajuda a assimilar os insights e identificar padrões ou tendências. Consulte Tipos de visualização no Power BI e Visualizações nos relatórios do Power BI para saber como criar diferentes visualizações do Power BI. Você pode usar o Microsoft Teams para compartilhar os visuais entre departamentos a fim de melhorar a colaboração. Consulte Colaborar com o Power BI no Microsoft Teams, Outlook e Office para obter mais informações.

    Esta solução usa o Azure Synapse Analytics para criar as seguintes visualizações do Power BI:

    • Um painel do Power BI integrado ao Teams para o ED que fornece um instantâneo do seguinte:
      • Número de pacientes em espera
      • Tempos de espera
      • Status de leitos
      • Ocupação projetada de leitos
      • Outras métricas de ED.
    • Um painel de saúde populacional que ajuda os médicos a comparar a eficácia dos planos de tratamento com dados demográficos e condições semelhantes.
    • Relatórios e análises interdepartamentais para a administração do hospital.

  • Power Automate. O Power Automate fornece uma plataforma no-code/low-code para automatizar tarefas manuais repetitivas. Cada fluxo de trabalho criado é específico de um negócio ou cenário e, portanto, é inerentemente personalizado. Nesta solução, o Power Automate ingere dados que estão armazenados no Dataverse e executa fluxos automatizados para tomar medidas, como enviar notificações, quando ocorrem alterações nos dados. Consulte Criar um fluxo de nuvem que use o Microsoft Dataverse para obter informações sobre como criar fluxos baseados em dados personalizados.

    Os fluxos do Power Automate também são usados ​​para automatizar procedimentos no departamento de emergência, como designações de quarto e atribuições de equipe.

  • Dynamics 365 Sales Insights. Esta solução usa o Sales Insights, um suplemento do Dynamics 365, para fornecer alertas e notificações referentes aos seguintes eventos:

    • O dispositivo acessório de um paciente excede os limites predefinidos de métricas de saúde, como frequência cardíaca.
    • Novos resultados de testes de diagnósticos estão disponíveis.

    Essas notificações são disparadas por um fluxo do Power Automate. Consulte Criar cartões de insights personalizados para obter informações sobre como criar fluxos de automação que se integrem ao Sales Insights.

  • Fila de monitoramento de pacientes. Este é um recurso Web personalizado do Dynamics 365 que não faz parte do Microsoft Cloud for Healthcare. Ele fornece ao gestor de serviços de saúde os dados agregados do paciente, provenientes de diversas fontes, e é um ponto de entrada personalizado para o aplicativo de gerenciamento de cuidados acessar informações de pacientes individuais. Ele está integrado ao Microsoft Teams para fornecer uma plataforma consistente. Ele também exibe a urgência do cuidado médico de cada paciente, na forma de uma pontuação de índice. Essa pontuação pode ser derivada dos dados do dispositivo do paciente e das condições médicas conhecidas.

  • Fila de ED. Este é um recurso Web personalizado do Dynamics 365 que não faz parte do Microsoft Cloud for Healthcare. O administrador de ED usa essa fila para recuperar informações médicas e horários de chegada dos pacientes, além da urgência de tratamento. Isso ajuda o administrador a fazer a triagem com mais eficiência e iniciar fluxos de trabalho automatizados usando o Power Automate para atribuir recursos com base nas condições médicas do paciente.

  • Social Determinants. Este é um aplicativo de tela do Power BI que mostra para os médicos os fatores socioeconômicos de um paciente. Essas informações são coletadas por meio de um questionário padronizado e ajudam a aderência do paciente ao plano de atendimento. Esses dados são coletados durante uma visita do paciente e armazenados no Dataverse para basear decisões futuras.

  • Customer Voice. O Dynamics 365 Customer Voice é um aplicativo empresarial de gerenciamento de comentários. É usado para obter feedback do paciente após uma visita de emergência ao hospital. Esses comentários podem fornecer insights sobre o gerenciamento dos processos do ED. Os resultados da pesquisa são armazenados no Dataverse para uso pelo administrador do hospital em melhorias de processo.

  • Dados não estruturados. Este bloco do diagrama da arquitetura representa dados binários não estruturados, como resultados de radiografias. Esses dados podem ser armazenados nos sistemas de EHR existentes. Eles são ingeridos pelo Azure Data Lake para serem usados pelo Azure Synapse.

  • Dados estruturados. Este bloco representa quaisquer dados estruturados que normalmente não são considerados como parte dos sistemas de EMR/EHR ou PAS e que podem ser usados para criar insights para a administração do hospital. Um exemplo são os registros financeiros da organização de saúde.

Alternativas

As alternativas listadas em Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare também são aplicáveis a essa arquitetura.

  • Os aplicativos Dynamics 365 e Power BI usados ​​nessa arquitetura são totalmente integrados ao Dataverse como sua fonte de dados. Se elas forem substituídas por aplicativos de terceiros, como ferramentas de EHR internas, para monitoramento de pacientes e triagem de ED, poderão interagir com o Dataverse usando a interface de API RESTful. O Dataverse é uma fonte de dados conveniente para dados agregados que é usada por diversos componentes, como o Power BI, o Power Automate, o Synapse Analytics, o portal do paciente, o Teams e assim por diante.

  • Os componentes mostrados no diagrama da arquitetura que não têm os contornos em azul precisam ser criados ou substituídos pelas ferramentas disponíveis, de acordo com as necessidades da organização de saúde.

Detalhes do cenário

O setor de saúde se esforça tradicionalmente para usar com eficiência a grande quantidade de dados que cria. A maioria desses dados médicos é desestruturada e inacessível para decisões baseadas em dados. Para procurar insights, os provedores gastam uma quantidade considerável de tempo na ingestão e na unificação de dados. As organizações de saúde também enfrentam pressões de segurança e conformidade e riscos de violações de dados.

A solução usa o Azure Data Lake para armazenar grandes quantidades de dados necessários para relatórios e análises. Esses dados são analisados com o Azure Synapse para serem usados pelo módulo de machine learning e as visualizações do Power BI. O Synapse também pode extrair dados não estruturados, como imagens de raios X, e alimentá-los no algoritmo de aprendizado de máquina para gerar interpretações. Essas interpretações são armazenadas em um documento do Microsoft Word com um instantâneo da imagem. Este documento é armazenado como um blob ou um arquivo no Dataverse para referência futura.

Possíveis casos de uso

Essa solução é ideal para o setor de saúde. O cenário também demonstra as seguintes funcionalidades, que são aplicáveis a muitos setores:

  • Coletar dados estruturados e não estruturadas de diversas fontes e visualizar tendências e insights usando o Power BI.
  • Configurar tarefas operacionais automatizadas com base nesses insights.
  • Interpretar os dados de diferentes sistemas usando machine learning e auxiliar diversas funções no sistema.
  • Compartilhar dados e insights com segurança e colaborar com diferentes departamentos e funções usando o Microsoft Teams.

Considerações

Estas considerações implementam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios de orientação que podem ser usados para aprimorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, confira Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Segurança

A segurança fornece garantias contra ataques deliberados e o abuso de seus dados e sistemas valiosos. Para saber mais, confira Visão geral do pilar de segurança.

As considerações de segurança de qualquer arquitetura que use o Microsoft Cloud for Healthcare também são válidas aqui. Por exemplo, consulte as considerações de segurança discutidas em Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Otimização de custo

A otimização de custos é a análise de maneiras de reduzir as despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, confira Visão geral do pilar de otimização de custo.

As considerações de preço dessa arquitetura são semelhantes às que foram abordadas em Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Implantar este cenário

Para implantar esta solução, execute as etapas de um a quatro descritas em Consulta médica virtual no Microsoft Cloud for Healthcare.

Veja a seguir os outros componentes que foram criados especificamente para esta solução. Você pode optar por criar aplicativos semelhantes ou usar ferramentas fornecidas pelo sistema de EHR atual.

  1. Fila de monitoramento de pacientes
  2. Fila de ED
  3. Relatórios e visualizações do Power BI
  4. Notificações do Power Automate para limites de dispositivos e disponibilidade de teste de diagnóstico
  5. Algoritmos de aprendizado de máquina, como as descobertas de diagnóstico geradas pelo computador
  6. Aplicativos Social Determinants e pesquisa de satisfação

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

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