A Vega Health, uma startup que ajuda sistemas de saúde a avaliar e implementar IA, está se unindo ao Parkland Center for Clinical Innovation (PCCI) para licenciar seus modelos de IA.
Cinco dos modelos de IA do PCCI estão agora disponíveis no Vega Health Marketplace, disponível para clientes Vega. Os modelos são validados em ambientes hospitalares reais. A maioria dos modelos centra-se no apoio à decisão clínica, na saúde da população ou nos determinantes sociais da saúde. O objetivo da Vega é elevar a inovação que de outra forma poderia passar despercebida.
“Parte do que queremos fazer na Vega Health é trazer ao mercado muitos desses casos de uso que realmente não serão empresas independentes, mas que ainda terão uma grande oportunidade de melhorar o atendimento ao paciente e a saúde da população”, disse Mark Sendak, MD, cofundador e CEO da Vega Health, à Fierce Healthcare.
Em 2012, o PCCI foi desmembrado da Parkland Health, com sede no Texas, um dos maiores sistemas de saúde do país. A colaboração contínua entre PCCI e Parkland concentra-se na identificação de oportunidades para IA e saúde digital, com foco particular nas necessidades das populações vulneráveis no norte do Texas.
Os cinco modelos PCCI no mercado Vega são:
- Predição de sepse em pacientes internados: Identifica pacientes com risco de sepse nas próximas 12 horas em unidades de internação, inferindo os melhores direcionadores clínicos para cada previsão no EHR.
- Sepse no PS e Emergência na Admissão (POA): Identifica pacientes que já estão sépticos na apresentação ao PS ou PS, acionando alertas clínicos para intervenção.
- Parkland Trauma Mortality Index (PTIM): um modelo preditivo atualizado de hora em hora para estimar o risco de mortalidade hospitalar para pacientes politraumatizados.
- Pacientes em Risco de Reações Adversas a Medicamentos (PARADE): Na admissão, este modelo estratifica os pacientes de acordo com o risco de sofrer um evento adverso a medicamentos durante a internação, permitindo a intervenção do farmacêutico.
- Modelo de IA de segurança no local de trabalho: este modelo rastreia pacientes admitidos, identificando encontros com maior probabilidade de ocorrer sem um incidente violento, com base em dados de EHR, registros de RH e necessidades sociais.
Os modelos testados em Parkland alcançaram resultados promissores até agora. Por exemplo, o modelo de previsão de sepse em pacientes internados envia sinais aos médicos muito antes de um paciente precisar de antibióticos para uma intervenção precoce e melhores resultados. O modelo alerta os médicos em média 19 horas antes da administração típica de um antibiótico. Isso é comparado a 1,5 horas antes da administração para os modelos atuais da indústria, de acordo com o PCCI. Os alertas podem ser adiados pelos médicos, se necessário.
O Índice de Trauma identificou corretamente 89% dos pacientes com trauma de alto risco e 92% dos pacientes com trauma de baixo risco. O modelo de eventos adversos a medicamentos evitou mais de 2.000 eventos e proporcionou mais de US$ 17 milhões em custos evitados em Parkland. E o modelo de segurança no local de trabalho prevê com precisão 77% dos incidentes violentos 30 minutos após a admissão.
Vega foi desmembrado da Duke University, onde Sendak era o ex-chefe de saúde populacional e ciência de dados do Duke’s Institute for Health Innovation, com a ideia de democratizar o acesso a modelos clínicos eficazes de IA construídos ao lado de médicos da linha de frente. Além de preparar os modelos em seu marketplace, a Vega auxilia os clientes no trabalho necessário para de fato implementá-los: avaliação e testes; integração do processo de trabalho; ajustar cada modelo para populações únicas de pacientes; e monitoramento pós-implementação. Isto é especialmente importante para hospitais com poucos recursos, explicou Sendak.
“Existem muito poucas organizações com capacidade interna para construir e implantar suas próprias ferramentas baseadas nos dados de seus próprios pacientes”, disse ele.
“Não fomos construídos para ser uma empresa com fins lucrativos”, disse Steve Miff, Ph.D., presidente e CEO da PCCI, à Fierce Healthcare. A PCCI possui uma pequena equipe de marketing e nenhuma equipe de vendas. “Estávamos procurando os parceiros certos para podermos dimensionar o impacto do trabalho.”
O Vega, lançado no final de 2025, trabalha atualmente com dois sistemas de saúde comunitários que incluem hospitais de acesso crítico. Ela tem acordos de divisão de receitas com seus parceiros fornecedores de IA, que até agora incluem Duke e PCCI. Isso oferece um caminho de comercialização para inovadores.
Só porque um modelo foi desenvolvido num centro médico académico não há garantia de que o modelo será melhor, reconhece Sendak. “Você não sabe qual modelo tem melhor desempenho até testá-lo”, disse ele. Mas o benefício de ter uma unidade de inovação afiliada ou interna é o elo entre os desenvolvedores e os médicos que compartilham responsabilidades.
Além de Parkland, o PCCI também trabalha com o Departamento de Saúde do Condado de Dallas, pagadores e outros sistemas de saúde. PCCI tem 19 modelos de IA totalmente implementados hoje. Em 2019, os modelos identificaram quase 3 milhões de indivíduos em risco de intervenções.
Os sistemas de saúde interessados em utilizar os modelos PCCI trabalharão com Vega para avaliá-los com base nos dados locais dos seus pacientes antes de implementá-los. Os dados são compartilhados com o cliente Vega e com o parceiro de IA relevante. Se o modelo funcionar bem, a Vega apoia a aceitação clínica e o monitoramento contínuo para rastrear a precisão, a aceitação e os resultados no mundo real.
Se não funcionar como esperado, Vega não recomendará que um hospital compre esse modelo específico, disse Sendak. O objetivo do Vega não é dizer qual modelo é melhor. Deve ser adaptado a cada instituição e, portanto, é também crucial que os modelos sejam treinados em diferentes populações.
“Não estamos tentando ser criadores de reis”, disse Sendak. “Queremos ajudar cada sistema de saúde a encontrar o modelo que funciona melhor para eles”.
Tanto Sendak quanto Miff acreditam que a IA tem futuro na área da saúde. “Os cuidados de saúde são tão complexos que… não existe um médico ou uma organização que tenha a melhor experiência em cada área clínica”, disse Sendak.
“A IA desempenha e desempenhará um papel importante na saúde, e precisamos da IA para poder expandir o que fazemos”, reiterou Miff. Mas, alertou ele, os casos de uso administrativo são muito mais extensíveis e portáveis entre organizações. A complexidade surge quando a IA é usada para apoiar decisões clínicas ou gestão da saúde da população. É neste momento que os modelos precisam ser desenvolvidos em conjunto com os médicos e testados em ambientes reais.
“Essa é a parte mais difícil, mas também tem a capacidade de ter o maior impacto clínico”, disse Miff.
