Regard

O que é o Regard?

O Regard é uma plataforma de inteligência artificial de suporte diagnóstico clínico desenvolvida para hospitais. Fundada em 2017 em São Francisco, o Regard é integrado diretamente aos sistemas de prontuário eletrônico (EHR) utilizados nas unidades hospitalares. Seu objetivo central é combater os diagnósticos perdidos (missed diagnoses) — um problema sério na medicina que ocorre quando profissionais de saúde sobrecarregados não conseguem analisar o histórico clínico completo do paciente. A IA do Regard vasculha automaticamente os registros em tempo real e alerta os médicos sobre condições clínicas relevantes que merecem atenção e que poderiam passar despercebidas.

Como funciona

O Regard se integra de forma passiva ao sistema EHR do hospital (como Epic Systems, Oracle Cerner e outros) sem alterar o fluxo de trabalho clínico. Quando um médico abre o prontuário de um paciente durante uma internação, o Regard analisa em segundo plano todos os dados clínicos disponíveis: resultados laboratoriais, histórico de diagnósticos anteriores, sinais vitais em tendência, medicamentos prescritos e notas de evolução. A IA identifica padrões que correspondem a critérios clínicos reconhecidos de diagnóstico e gera um alerta discreto diretamente dentro do prontuário eletrônico, sugerindo que o médico considere uma condição adicional com links para os dados que fundamentam a sugestão.

Principais recursos

• Detecção de Diagnósticos Perdidos em Tempo Real: Analisa o histórico médico completo e identifica condições clínicas que atendem a critérios estabelecidos de diagnóstico mas que ainda não foram documentadas pelo médico responsável.
• Integração Transparente com EHR: Funciona dentro da interface nativa do prontuário eletrônico sem necessidade de logins adicionais ou mudança de sistemas.
• Sugestões Baseadas em Evidências: Cada alerta gerado é fundamentado nos dados do próprio paciente com referências aos critérios clínicos específicos utilizados para o reconhecimento da condição.
• Alertas de Faturamento e Codificação (HCC Capture): Identifica condições crónicas que atendem a critérios clínicos documentados no prontuário mas que ainda não foram formalmente codificadas, aumentando a precisão do faturamento hospitalar.
• Conformidade HIPAA e SOC 2: Protocolos rígidos de privacidade e segurança de dados de saúde para garantir conformidade com regulações de proteção de informações de pacientes.

Integrações disponíveis

• Sistemas EHR Líderes: Epic Systems, Oracle Cerner, Meditech e outros sistemas hospitalares de grande porte mediante configuração de integração HL7/FHIR.

Para quem é indicado

• Médicos Hospitalistas e Intensivistas que gerenciam altos volumes de pacientes internados e precisam de suporte para garantir que nenhuma condição crítica passe despercebida.
• Equipes de Gestão de Qualidade e Segurança do Paciente que buscam reduzir eventos adversos relacionados a diagnósticos equivocados ou tardios.
• Departamentos de Faturamento e Codificação Hospitalar interessados em capturar diagnósticos cronicamente subcodificados para melhorar a precisão do faturamento por gravidade de doença.

Casos de uso reais

1. Detecção de Sepse em Estágio Inicial: Um paciente internado por pneumonia apresenta mudanças sutis nos valores laboratoriais. O Regard analisa os dados e alerta o médico que os critérios de SIRS (Síndrome da Resposta Inflamatória Sistêmica) estão sendo atendidos, sugerindo avaliação para sepse — potencialmente horas antes que os sinais clínicos evidentes se manifestem.
2. Captura de Diagnóstico Crônico: Um paciente com histórico extenso de exames e laudos tem insuficiência cardíaca congestiva evidenciada em múltiplos resultados mas nunca foi formalmente codificado com esse diagnóstico. O Regard alerta o médico, que confirma a condição e a documenta corretamente no prontuário.

Preços

Prós e contras

Prós:

• Integração transparente no fluxo de trabalho clínico existente sem exigir mudança de sistemas ou novos logins.
• Resultados mensuráveis: hospitais relatam aumento significativo na detecção de condições como sepse e insuficiência cardíaca ainda em estágio inicial.
• Duplo benefício clínico (segurança do paciente) e financeiro (melhoria na precisão da codificação e faturamento).

Contras:

• Foco exclusivo no ambiente hospitalar de internação, sem cobertura para atenção primária ambulatorial.
• Implementação técnica exige integração corporativa com o sistema EHR do hospital, que pode ser um processo técnico demorado.

Alternativas ao Regard

As principais alternativas e complementares em IA de suporte diagnóstico clínico são: Nuance DAX (Microsoft), Abridge AI, Suki AI, IBM Watson Health, Viz.ai, Aidoc, Google Health AI.