Mejorar la seguridad del paciente utilizando principios de ingeniería aeroespacial | Noticias del MIT

Cada año se realizan aproximadamente 13 mil millones de pruebas de laboratorio en los Estados Unidos, pero no todos los resultados son oportunos o precisos. Los errores de laboratorio impiden que los pacientes reciban una atención adecuada, necesaria y, en ocasiones, que les salve la vida. Estos errores médicos son la tercera causa de muerte en el país.

Para ayudar a revertir esta tendencia, un equipo de investigación del Laboratorio de Sistemas de Ingeniería del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica (AeroAstro) del MIT y Synensys, un contratista de gestión de seguridad, examinó el ecosistema de datos de laboratorio de diagnóstico. Sus hallazgos, que incluyen seis factores sistémicos que contribuyen a los riesgos para los pacientes en las pruebas de diagnóstico de laboratorio, ofrecen una visión holística poco común de esta compleja red: no solo médicos y técnicos de laboratorio, sino también fabricantes de dispositivos, proveedores de tecnología de información sanitaria (HIT) e incluso entidades gubernamentales. como la Casa Blanca. Al considerar el ecosistema de datos del laboratorio de diagnóstico como un sistema integrado, un enfoque basado en la teoría de sistemas, los investigadores del MIT han identificado cambios específicos que pueden conducir a comportamientos más seguros para los trabajadores de la salud y resultados más saludables para los pacientes.

A informe del estudio, que fue realizado por la profesora de AeroAstro Nancy Leveson, quien se desempeña como jefa del grupo de seguridad del sistema y ciberseguridad, junto con el ingeniero de investigación John Thomas y los estudiantes graduados Polly Harrington y Rodrigo Rose, se presentó a la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. el otoño pasado. Mejorar la infraestructura de datos de laboratorio ha sido una prioridad para la FDA, que contrató el estudio a través de Synensis.

Cientos de peligros, seis causas.

En un estudio de un año de duración que incluyó más de 50 entrevistas, el equipo de Leveson descubrió que el ecosistema de datos del laboratorio de diagnóstico es vasto pero está fracturado. Nadie entendía cómo funcionaba todo el sistema ni la totalidad del tratamiento deficiente que recibían los pacientes. Los ingenieros del MIT escribieron que el sistema estaba influenciando a trabajadores bien intencionados para que llevaran a cabo acciones inseguras.

Los resultados de las pruebas enviados a los pacientes equivocados, las tecnologías incompatibles que dificultan el intercambio de información entre el médico y el técnico de laboratorio y las muestras transportadas al laboratorio sin garantías de control de temperatura fueron sólo algunos de los cientos de peligros que identificaron los ingenieros del MIT. El gran volumen de riesgos potenciales, conocidos como acciones de control inseguras (AUC), no debería disuadir a las partes interesadas de la atención médica de buscar cambios, dice Harrington.

"Si bien hay cientos de UCA, sólo hay seis factores sistémicos que están causando estos peligros", añade. "Utilizando una metodología basada en sistemas, la comunidad médica puede abordar muchos de estos problemas de una sola vez".

Cuatro de los factores sistémicos (descentralización, comunicación y coordinación defectuosas, atención insuficiente a las regulaciones relacionadas con la seguridad y estándares ambiguos u obsoletos) reflejan la necesidad de una mayor supervisión y rendición de cuentas. Los dos factores sistémicos restantes (nociones erróneas de riesgo y falta de integración de la teoría de sistemas) exigen un cambio fundamental en la perspectiva y las operaciones. Por ejemplo, la comunidad médica, incluidos los propios médicos, tiende a culpar a los médicos cuando se producen errores. Comprender los niveles de riesgo reales asociados con los datos de laboratorio y la HIT podría impulsar más acciones para lograr cambios, escribieron los autores del informe.

"Existe la expectativa de que los médicos detecten cada error", dice Harrington. "Es irrazonable e injusto esperar eso, especialmente cuando no tienen motivos para asumir que los datos que obtienen son defectuosos".

Piensa como un ingeniero

La teoría de sistemas puede ser un concepto nuevo para la comunidad médica, pero la industria de la aviación la ha utilizado durante décadas.

"Después de la Segunda Guerra Mundial, hubo tantos accidentes de aviación comercial que el público tenía miedo de volar", dice Leveson, un destacado experto en seguridad de sistemas y software. A principios de la década de 2000, desarrolló el Análisis de Procesos Teóricos de Sistemas (STPA), una técnica basada en la teoría de sistemas que ofrece información sobre cómo los sistemas complejos pueden volverse más seguros. Los investigadores utilizaron STPA en su informe a la FDA. “La industria y el gobierno trabajaron juntos para implementar controles y reportar errores. Hoy en día, hay casi cero accidentes en los EE. UU. Lo que está sucediendo en la atención médica en este momento es como tener un accidente de Boeing 787 todos los días”.

Otros principios de ingeniería que funcionan bien en la aviación, como los sistemas de control, también podrían aplicarse a la atención sanitaria, afirma Thomas. Por ejemplo, los controles de circuito cerrado solicitan retroalimentación para que un sistema pueda cambiar y adaptarse. Hacer que los laboratorios confirmen que los médicos recibieron los resultados de las pruebas de sus pacientes o investigar todos los informes de errores de diagnóstico son ejemplos de controles de circuito cerrado que no son obligatorios en el ecosistema actual, dice Thomas.

"Operar sin controles es como pedirle a un robot que navegue por una calle de la ciudad con los ojos vendados", dice Thomas. “No hay oportunidad de corregir el rumbo. Los controles de circuito cerrado ayudan a informar la toma de decisiones futuras y, en este momento, faltan en el sistema de atención médica de Estados Unidos”.

El equipo de Leveson seguirá trabajando con Synensys en nombre de la FDA. Su próximo estudio investigará las pruebas de diagnóstico fuera del laboratorio, como en el consultorio de un médico (punto de atención) o en el hogar (sin receta). Desde el inicio de la pandemia de Covid-19, las pruebas de laboratorio no clínicas han aumentado en el país. Según Synensys, se enviaron alrededor de 600 millones de pruebas de Covid-19 a hogares estadounidenses entre enero y septiembre de 2022. Sin embargo, existen pocos sistemas para agregar estos datos o informar los hallazgos a las agencias de salud pública.

"Hay muchas personas bien intencionadas que intentan resolver este y otros desafíos relacionados con los datos de laboratorio", afirma Rose. "Si podemos convencer a la gente de que piense en la atención sanitaria como un sistema diseñado, podremos avanzar mucho en la solución de algunos de estos problemas arraigados".

El contrato de investigación de Synensys es parte de la armonización sistémica y la mejora de la interoperabilidad de datos de laboratorio (BLINDAJE) campaña, una iniciativa de la agencia que busca asistencia y aportes en el uso de la teoría de sistemas para abordar este desafío.