A tele-saúde nas doenças respiratórias crónicas

As doenças respiratórias crónicas, como a doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC), caracterizam-se por serem de evolução prolongada com declínio da função respiratória, muitas vezes potenciada por períodos em que o estado geral de saúde do indivíduo piora e denominam-se por exacerbações. Estas contribuem negativamente para a evolução da doença, gerando, frequentemente, idas à urgência, hospitalizações e/ou readmissões hospitalares.

O tratamento desta doença tem como objectivo a melhoria sintomática e evitar as complicações e exacerbações do indivíduo, na maior parte das vezes através de fármacos. As recomendações clínicas também sugerem outros tratamentos não farmacológicos, como por exemplo a reabilitação respiratória, a educação e a auto-gestão da doença. Relativamente à primeira, consiste numa intervenção não-farmacológica com bastante evidência científica que suporta a sua recomendação, embora não esteja, actualmente, disponível de uma forma massificada como seria desejável. As outras duas formas de intervenção (educação e auto-gestão) são recomendadas para os indivíduos com a DPOC, potenciando a utilização correcta dos seus fármacos, no reconhecimento dos sinais e sintomas da doença e no planeamento, muitas vezes, em conjunto com o profissional de saúde, de estratégias de actuação perante uma exacerbação. Aqui entra a tele-saúde para facilitar o acompanhamento dos indivíduos com DPOC à distância, que consiste na aplicação de tecnologias para ajudar os doentes a gerir as suas próprias doenças através da melhoria das suas capacidades de auto-cuidados e do acesso à educação e aos sistemas de apoio1.

Existem variadas formas de tecnologia associada à tele-saúde na DPOC, destacando-se a monitorização de parâmetros fisiológicos (oximetria de pulso, frequência cardíaca, frequência respiratória, peso, temperatura corporal e pressão arterial), monitorização da actividade física e pesquisa de sinais e sintomas, bem como da adesão à terapêutica farmacológica (através de questionários via smartphone/tablet ou através de contacto telefónico directo). Este conjunto de tecnologias, utilizado de forma integrada poderá permitir o reconhecimento precoce de exacerbações. Somente a recolha de parâmetros não adiciona nada de novo, é necessário recolher informação sobre a sintomatologia, com o apoio de um profissional de saúde à distância. Os indivíduos com DPOC, em alguns casos, podem ter dificuldade em distinguir o que é uma variação diária, normal, dos seus sintomas, daquilo que é realmente um sintoma precoce de exacerbação. Assim sendo importa incluir a componente humana na equação da tele-saúde: É necessário a avaliação à distância de um profissional de saúde, sempre que possível.

Sabemos que a evolução tecnológica recente tem tido incrementos exponenciais, sobretudo na área da inteligência artificial. Na área da saúde ainda são tímidos os passos mas, recentemente, um estudo2 publicado no Journal of Medical Internet Research, realizado por uma equipa de investigadores da Universidade de Sheffield, demonstrou que, em 135 doentes com DPOC, utilizando a técnica de machine learning, foi possível demonstrar que, para a amostra em estudo, esta técnica de predição consegui ser superior a identificar exacerbações e necessidade de medicação (corticosteróides). Este tipo de inteligência artificial, permite utilizar algoritmos para recolher dados, aprender com eles e fazer uma previsão de acontecimentos, neste caso exacerbações da DPOC, personalizadas a cada indivíduo, reconhecendo a variabilidade sintomática inter-indivíduos.

Ainda existe, como é óbvio, um longo caminho a percorrer, de forma a ter um modelo integrado e inovador de tele-saúde para a DPOC. Entretanto e à luz das principais recomendações clínicas para o tratamento da DPOC, no campo das terapêuticas não-farmacológicas, a integração de cuidados com a tecnologia, de forma a potenciar a auto-gestão da doença e os auto-cuidados, é cada vez mais possível e acessível através da tele-saúde.

João Tiago Pereira, gestor de produto da Linde Saúde

 

1-Kvedar J, Coye MJ, Everett W. Connected health: a review of technologies and strategies to improve patient care with telemedicine and telehealth. Health Aff (Millwood) 2014; 33: 194–199.
2- Orchard P, Agakova A, Pinnock H, Burton CD, Sarran C, Agakov F, McKinstry. Improving Prediction of Risk of Hospital Admission in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Application of Machine Learning to Telemonitoring Data. Journal of Medical Internet Research. (forthcoming/in press)