A Casa de Saúde Menino Jesus de Praga, especializada no atendimento de pacientes com deficiências e lesões neurológicas de média e alta complexidade, implementou uma Central de Monitoramento Remoto de sinais vitais.
A inovação transformou a dinâmica de resposta às intercorrências clínicas, com redução no tempo de atendimento e maior segurança para os pacientes.
Antes da Central, quando um alarme soava, a equipe precisava localizar fisicamente o paciente e avaliar a gravidade da situação, o que gerava atrasos críticos.
Com o novo sistema, é possível identificar instantaneamente o paciente em risco, sua localização exata e a gravidade da alteração dos sinais vitais.
O tempo de resposta caiu de até 1 minuto e 25 segundos para apenas 2,5 a 5 segundos.
A Central integra 16 monitores multiparametros, garantindo acompanhamento contínuo e ininterrupto dos pacientes, com destaque para a rápida detecção de crises convulsivas — a intercorrência mais frequente na instituição.
A iniciativa também potencializou a colaboração entre médicos, enfermeiros, técnicos de enfermagem e fisioterapeutas respiratórios, que agora atuam de forma coordenada, preventiva e mais eficiente.
A visão integrada do estado clínico permite prever quais profissionais serão necessários para cada atendimento, otimizando a mobilização da equipe.
Outro destaque é a adoção do Documento de Conduta para Tomada de Decisão com Suporte do SAMU, que estrutura o registro de cada intercorrência, incluindo data, motivo, ações realizadas e desfecho.
Esse instrumento fortalece a rastreabilidade e permite análises estratégicas para o aprimoramento contínuo da assistência.
Apesar do impacto significativo, o investimento foi mínimo: a instituição já possuía os 16 monitores, e contou com o suporte da fabricante para integrar os sistemas, além da aquisição de um computador, uma TV e suporte de parede.
Diante dos resultados, a Casa de Saúde ampliou o monitoramento para setores como o salão de terapias e consultórios médicos.
O próximo passo é expandir o sistema para pacientes de baixa complexidade, com o uso de dispositivos vestíveis e inteligência artificial para análise preditiva de sinais de deterioração clínica.
