Ali Morin, Diretor de Informática de Enfermagem da symplr – Série de Entrevistas

Ali Morin, Diretor de Informática de Enfermagem da symplr, é um líder em enfermagem e tecnologia da saúde com experiência em cuidados ao paciente, sistemas clínicos e informática de enfermagem. Antes de se tornar Diretor de Informática de Enfermagem em 2024, ela atuou como Vice-Presidente de Informática de Enfermagem da symplr e ocupou cargos de liderança em informática na Halo, com foco em comunicação clínica, implementação e adoção. Anteriormente, Morin trabalhou em informática clínica e análise de dados no Cincinnati Children’s Hospital Medical Center e liderou iniciativas de documentação clínica eletrônica e entrada de ordens de provedor computadorizada no Boston Children’s Hospital. Sua formação como enfermeira registrada lhe dá uma perspectiva clínica sobre o uso da tecnologia e do design de fluxo de trabalho para reduzir a carga administrativa e melhorar a entrega de cuidados.

symplr é uma empresa de software de operações de saúde empresariais que se concentra em conectar e simplificar os sistemas administrativos e operacionais que suportam a entrega de cuidados de saúde. Sua Plataforma de Operações baseada em nuvem reúne capacidades que abrangem gerenciamento de força de trabalho, dados e credenciamento de provedores, qualidade e segurança, comunicação clínica e agendamento de médicos, gerenciamento de talentos, gerenciamento de despesas, conformidade, acesso e gerenciamento de contratos, com o objetivo de substituir soluções pontuais fragmentadas por fluxos de trabalho e dados mais integrados. A empresa também está incorporando inteligência artificial em toda a sua plataforma para apoiar a automação e a tomada de decisões, mantendo a governança de dados específica da saúde no centro de sua abordagem. A symplr afirma que sua tecnologia é utilizada por nove em cada dez hospitais dos EUA e mais de 400 planos de saúde dos EUA.

Você passou quase três décadas como enfermeira de cuidados intensivos, líder em informática clínica e agora Diretor de Informática de Enfermagem da symplr. Olhando para trás nessa jornada, quais são os maiores erros que você viu as empresas de tecnologia cometerem ao projetar IA para enfermeiros, e como sua própria experiência na linha de frente influenciou a forma como você aborda o desenvolvimento de IA hoje?

A saúde já passou por isso antes. Registros eletrônicos de saúde prometiam eficiência, mas no início, muitas vezes criavam mais cargas administrativas porque os clínicos de linha de frente que esperavam usá-los diariamente não estavam envolvidos no design ou implementação dessas ferramentas. Eu experimentei isso pessoalmente com o primeiro registro eletrônico de saúde que usei na linha de frente e novamente quando decisões de fluxo de trabalho foram tomadas na sala de reuniões com pouca consideração para os clínicos que iriam usar essas ferramentas quando elas fossem implantadas. A IA nos dá a chance de fazer isso corretamente, mas apenas se não repetirmos esse erro.

Eu comecei minha carreira há mais de 25 anos como enfermeira de cuidados intensivos pediátricos e passei as últimas duas décadas em informática de enfermagem. Eu vi ambos os lados: como a tecnologia ajuda quando é construída com a perspectiva e consultoria de clínicos, e como rapidamente se torna uma fonte de frustração quando não é. O erro que eu ainda vejo é que as organizações de saúde projetam soluções para o fluxo de trabalho que acham que uma enfermeira tem, e não o ambiente real, cheio de interrupções, prioridades concorrentes e momentos em que a documentação e o cuidado ao paciente acontecem ao mesmo tempo.

Minha experiência na linha de frente influencia um teste simples que eu aplico a cada ferramenta de IA: Ela apoia significativamente o trabalho de uma enfermeira ou se torna apenas mais uma coisa competindo por sua atenção? Se for o latter, não importa quão avançado seja o modelo por baixo; é apenas mais uma prioridade concorrente que adiciona à carga de trabalho de uma enfermeira e compete por seu tempo.

Você frequentemente argumenta que os clínicos precisam estar envolvidos em todo o desenvolvimento de IA, e não apenas durante a implantação. O que significa participação clínica significativa, e por que tantas iniciativas de IA em saúde ainda erram nisso?

A participação de enfermeiros na governança de tecnologia deve ser uma expectativa estrutural, incorporada à forma como as organizações avaliam e implantam tecnologia desde o início. Isso significa garantir que as enfermeiras estejam presentes em cada etapa do caminho – desde a aquisição até a implantação e avaliação.

A primeira vez que uma enfermeira vê uma solução não deve ser após a decisão ser tomada e a equipe ser treinada. As enfermeiras que usam essas ferramentas todos os dias identificarão desafios e oportunidades que administradores, desenvolvedores e fornecedores podem nunca ver, simplesmente porque, como clínicos, elas vivem dentro do fluxo de trabalho.

A maioria das iniciativas de IA em saúde erra nisso porque trata a entrada clínica como um checkpoint em vez de um processo contínuo. Muitas vezes, uma enfermeira é solicitada a fornecer feedback durante a demonstração ou piloto, e isso é considerado “participação clínica”. Participação real parece mais com o trabalho que eu faço na symplr, estando na sala quando projetamos, desenvolvemos e evoluímos nossas soluções de IA. A participação clínica também pode ser vista em grupos como o Comitê de Liderança, Inovação, Tecnologia e Transformação da AONL, ou o Grupo de Trabalho de CNO/CNIO do fornecedor da HIMSS, onde as enfermeiras definem as competências e a governança que as organizações de saúde usam para avaliar a tecnologia; elas não estão apenas reagindo ao que já foi construído.

Gerentes de enfermagem podem gastar uma parte significativa do dia criando e ajustando escalas de trabalho. Como a IA está fundamentalmente mudando o gerenciamento de força de trabalho, e onde você está vendo as melhorias mais significativas em eficiência e satisfação dos funcionários?

Ferramentas de agendamento e gerenciamento de carga de trabalho impulsionadas por IA removem muito da complexidade operacional que há muito tempo tem sobrecarregado os líderes de enfermagem. Tarefas que antes exigiam coordenação manual interminável, como construir a escala, ajustá-la em tempo real e cobrir chamadas de última hora, podem ser cada vez mais automatizadas em vez de consumir o dia de um gerente de enfermagem.

No lado da eficiência, temos dados para mostrar o impacto. Por exemplo, com o agendamento integrado na plataforma de força de trabalho existente da symplr, a solução combinada agora pode prever as necessidades de pessoal com até 120 dias de antecedência com 96% de precisão. Essa é uma mudança mensurável, de uma abordagem reativa, diária, para uma abordagem que permite que os líderes de enfermagem e clínicos planejem.

É mais difícil vincular a satisfação dos funcionários ao agendamento previsto, mas as enfermeiras que se sentem apoiadas pelos sistemas ao seu redor tendem a permanecer na profissão por mais tempo. O Conselho Nacional de Conselhos de Enfermagem do Estado relatou que, entre as enfermeiras que disseram que pretendiam deixar a profissão nos próximos cinco anos, 41,5% citaram estresse e exaustão como a causa, com carga de trabalho, falta de pessoal e salário inadequado como os outros principais motivos. Quando o agendamento de pessoal deixa de consumir o dia de um gerente, e as lacunas de cobertura são antecipadas com antecedência, essa é a espécie de mudança positiva que pode afetar como as pessoas se sentem sobre seus empregos.

A previsão de pessoal promete antecipar escassezes antes que elas se tornem crises. Quais sinais de dados estão se provando mais valiosos, e como você garante que esses modelos apoiam as enfermeiras em vez de apenas otimizar os custos de mão de obra?

Os sinais que mais importam são aqueles que revelam uma lacuna antes que a situação se torne urgente, como até quando os turnos são preenchidos e com que frequência uma unidade está recorrendo a incentivos de última hora para cobrir um turno. O Bellin Health é um bom exemplo. Uma vez que a equipe clínica teve visibilidade sobre turnos abertos e lacunas de cobertura, a equipe preencheu 65% dos turnos com duas ou mais semanas de antecedência e 80% dentro de uma semana, em vez de se apressar no último minuto para fechar as lacunas de pessoal.

A forma de manter os modelos honestos é medindo mais do que o custo. A programação preditiva economizou ao Bellin Health mais de um milhão de dólares em custos de mão de obra. Mas o que importa para suas enfermeiras é que 80% dos turnos foram preenchidos precocemente. Um modelo construído com a entrada de enfermeiras vai além da eficiência, segurança e previsibilidade para impactar positivamente a satisfação das enfermeiras.

A saúde viu muitos lançamentos de tecnologia que aumentaram a carga administrativa em vez de reduzi-la. O que distingue as ferramentas de IA que as enfermeiras abraçam daquelas que rapidamente se tornam outra fonte de frustração?

As ferramentas que as enfermeiras abraçam são aquelas que desaparecem no fundo. Por exemplo, documentação que se escreve sozinha enquanto uma enfermeira permanece totalmente presente com um paciente, ou fluxos de trabalho que eliminam tarefas repetitivas em vez de adicionar novas telas para verificar. As ferramentas que se tornam outra fonte de frustração são geralmente implementadas sem serem fundamentadas em como as enfermeiras trabalham, adicionando ao número de itens que uma enfermeira tem que revisar, clicar ou verificar duplamente enquanto cuida dos pacientes.

Isso se resume à transparência e ao ajuste. Quando a liderança é transparente sobre o que uma ferramenta faz e por quê, e é construída em torno de fluxos de trabalho reais em vez de uma versão idealizada, então o pagamento é real – mais tempo para cuidados ao paciente, mais tempo para pensamento crítico e mais capacidade para mentorar enfermeiras mais novas. Mas quando não é, a tecnologia se torna um obstáculo em um emprego já exigente.

À medida que os ciclos de desenvolvimento de IA continuam a acelerar, você está preocupado que as organizações de saúde possam priorizar a velocidade sobre a validação clínica? Quais salvaguardas devem existir antes que os sistemas de IA sejam integrados aos ambientes de cuidados ao paciente?

Sim, o foco na velocidade em vez da validação é uma preocupação real. O ritmo do desenvolvimento de IA é rápido, e os requisitos regulatórios e de segurança da saúde existem por uma boa razão. As organizações que fazem isso corretamente tratam a validação clínica e a governança de enfermagem como parte do processo de design desde o dia um, e não algo adicionado antes do lançamento para satisfazer uma lista de verificação.

Para mim, a salvaguarda básica é que as enfermeiras e outros clínicos de linha de frente avaliam essas ferramentas antes que elas toquem os cuidados ao paciente. Além disso, os sistemas de saúde precisam de transparência sobre o que um sistema está fazendo, e um processo claro para que os clínicos possam sinalizar quando algo não está funcionando. Estruturas de governança nacionais, como as que estão sendo construídas por grupos da indústria, como a AONL e a HIMSS, dão às organizações um quadro de ação em vez de deixar cada sistema de saúde lidar com isso sozinho.

Além do agendamento, onde você acredita que a IA tem o maior potencial inexplorado para reduzir a exaustão entre as enfermeiras, ao mesmo tempo em que melhora os resultados dos pacientes nos próximos cinco anos?

A documentação é onde eu ainda vejo mais espaço para crescer. Ferramentas ambientais estão apenas começando a capturar os momentos intermediários de cuidados que historicamente não foram documentados. Há muito mais terreno a ser coberto nos próximos anos, tanto em dar às enfermeiras tempo de volta quanto em construir um registro mais completo do que aconteceu durante um encontro com o paciente.

A enfermagem virtual é outra área com espaço real para crescer. Atualmente, é usada principalmente para educação do paciente, documentação de admissão, planejamento de alta e monitoramento remoto. A oportunidade maior é escalar esse suporte, para que mais enfermeiras de cuidados intensivos obtenham tempo de volta para se concentrar no paciente à sua frente em vez da papelada ao seu redor. É importante notar, no entanto, que as ferramentas ambientais e a enfermagem virtual não podem substituir o julgamento de um clínico. A tecnologia simplesmente remove tarefas que competem silenciosamente com ele.

Olhando para a frente, qual conselho você daria aos executivos de saúde que desejam construir estratégias de IA que as enfermeiras apoiarão em vez de resistir, e qual papel a liderança de enfermagem deve desempenhar na formação da próxima geração de IA clínica? 

Meu conselho é envolver as enfermeiras na aquisição de tecnologia, implementação e avaliação desde o início. As enfermeiras que trabalham com essas ferramentas todos os dias identificarão desafios e oportunidades que outros podem nunca ver. Além disso, invista no desenvolvimento de liderança digital agora, e não anos depois. Não podemos esperar que os líderes de enfermagem guiem decisões de tecnologia complexas sem dar-lhes as ferramentas ou o conhecimento para fazê-lo bem.

O papel da liderança de enfermagem é garantir que a participação clínica seja intencional, e não incidental. Através do meu trabalho no comitê da AONL, definimos as competências digitais que os líderes de enfermagem precisam: fluência digital, a capacidade de colaborar entre stakeholders e alinhar decisões de tecnologia com fluxos de trabalho clínicos e resultados reais. Programas como a Bolsa de Estudos de Liderança em Tecnologia de Enfermagem Karlene Kerfoot, criada pela symplr em parceria com a Fundação DAISY, existem para garantir que mais enfermeiras tenham acesso a esse tipo de preparação.

Quando os líderes de enfermagem têm um lugar real à mesa, a tecnologia se alinha mais estreitamente com a forma como os cuidados são entregues, a adoção melhora, a carga administrativa diminui e a segurança e os resultados dos pacientes melhoram. Esse é o ponto.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar symplr.