BJPE Brazilian Journal of Prod Engineering’s Post

📢 Radiologia e Educação Médica: A Importância da Radiologia na Formação de Novos Profissionais de Saúde 📢 A radiologia desempenha um papel fundamental na educação médica, sendo essencial para a formação de novos profissionais de saúde. Vamos explorar por que essa área é tão importante! 🩺✨ 🔍 1. Diagnósticos Precisos: A radiologia permite diagnósticos mais precisos e rápidos, ajudando os futuros médicos a identificar e tratar doenças de forma eficaz. O conhecimento em técnicas de imagem é crucial para a prática clínica. 🌟 2. Compreensão Anatômica: Estudantes de medicina utilizam imagens radiológicas para aprofundar seu entendimento da anatomia humana. Isso é vital para a realização de procedimentos cirúrgicos e outras intervenções médicas. 📊 3. Tomada de Decisões Clínicas: A habilidade de interpretar exames de imagem é essencial para a tomada de decisões clínicas. A radiologia fornece informações detalhadas que orientam o tratamento adequado dos pacientes. 💡 4. Inovação e Tecnologia: A radiologia está na vanguarda da inovação médica. Estudantes expostos a tecnologias avançadas, como ressonância magnética e tomografia computadorizada, estão melhor preparados para utilizar essas ferramentas no futuro. 🤝 5. Colaboração Interdisciplinar: A radiologia promove a colaboração entre diferentes especialidades médicas. Médicos radiologistas trabalham em conjunto com outros profissionais de saúde para fornecer um diagnóstico completo e preciso. 🌐 6. Educação Contínua: A radiologia é uma área em constante evolução. A formação contínua em novas técnicas e tecnologias é essencial para que os profissionais de saúde se mantenham atualizados e ofereçam o melhor atendimento possível. 📚 7. Desenvolvimento de Habilidades Críticas: O treinamento em radiologia desenvolve habilidades críticas de análise e interpretação, fundamentais para qualquer médico. Essas habilidades são aplicáveis em diversas áreas da medicina. A radiologia não é apenas uma ferramenta diagnóstica, mas uma parte integral da educação médica, preparando os futuros profissionais de saúde para enfrentar os desafios da prática clínica com competência e confiança.

🌾New Publication Alert ⚠️ Thrilled to announce the publication of our research paper in "BMC Nursing Q1 Journal " Title "Empowering nurse leaders: readiness for AI integration and the perceived benefits of predictive analytics" Our study explore the readiness of nurse leaders to embrace artificial intelligence (AI) and predictive analytics in healthcare. Also, we delve into the perceived benefits of these technologies in enhancing patient outcomes and nursing practices. ✍️ Read the full article [here, BMC Nursing full article] ID:47b80c1c-d5d4-4610-8a65-915baf80716d ✔️ This publication highlights the importance of AI on nursing care delivery and among nursing leadership https://lnkd.in/dfccEk4k

AI is set to transform the healthcare and nursing practice by enhancing decision-making through technologies like machine learning and predictive analysis. Nursing education is already adopting AI tools such as chatbots for realistic training simulations, supported by leaders like Dr. Tiffany Kelley in nursing informatics. Read more about the challenges and benefits of how AI is changing nursing: https://lnkd.in/eifivSjk

A medicina é intrinsecamente complexa. Diagnosticar e tratar pacientes exige mais do que tecnologia avançada ou algoritmos precisos; demanda tempo, experiência, julgamento clínico e empatia. Essa reflexão é especialmente relevante no Brasil, onde o setor enfrenta uma confluência de desafios: formação médica comprometida, precarização do trabalho e a transformação da relação médico-paciente em uma lógica de mercado. O aumento exponencial de faculdades de medicina no Brasil é frequentemente apontado como uma solução para a falta de profissionais em algumas regiões. Contudo, a qualidade dessa formação tem gerado sérias preocupações. Muitos cursos carecem de hospitais-escola, corpo docente qualificado e infraestrutura adequada. Além disso, o sonho de ganhos milionários atrai muitos jovens para a medicina, mas poucos estão preparados para o compromisso, a responsabilidade e as pressões emocionais da prática médica. Essa desconexão cria uma geração de médicos desiludidos e mal preparados para os desafios da profissão. A medicina, antes vista como uma carreira nobre e estável, agora enfrenta um cenário de precarização. Contratos temporários, remuneração inadequada e condições de trabalho exaustivas têm gerado descontentamento, especialmente entre médicos mais jovens. Isso também provoca conflitos geracionais, com diferentes visões sobre ética, dedicação e expectativas de carreira. Os médicos mais experientes lamentam a perda de uma medicina centrada no paciente, enquanto muitos jovens profissionais lutam para conciliar ideais com a realidade de um sistema que valoriza produtividade sobre qualidade. Outro ponto crucial é a mudança no perfil do paciente, que agora é tratado como cliente. Essa transformação, impulsionada por hospitais e planos de saúde focados em lucro, transforma a assistência médica em um serviço mercantilizado. Embora a busca por eficiência seja válida, a medicina não é uma ciência exata nem um produto padronizado. Cada paciente é único, e o cuidado que ele exige vai além de algoritmos e metas financeiras. Como o artigo do BMJ enfatiza, “não há atalhos” para a verdadeira medicina. A relação médico-paciente é construída com tempo, escuta ativa e decisões compartilhadas. No entanto, o modelo de negócio de muitos planos de saúde prioriza atendimentos rápidos e intervenções mínimas, sacrificando a qualidade em nome da quantidade. Olhando para o futuro, o setor de saúde enfrenta uma escolha difícil: continuar na trajetória de comercialização e redução de custos, ou resgatar os valores fundamentais da medicina como uma vocação focada no cuidado humano. O Brasil precisa de lideranças visionárias que compreendam a medicina como uma ciência e uma arte, não como uma linha de montagem. A valorização da formação médica, a proteção das condições de trabalho e a humanização do cuidado são pilares essenciais para reverter a crise. #SaúdeDeQualidade #LiderançaEmSaúde #PrecarizaçãoDoTrabalho https://lnkd.in/dNbQuNXK

🚀 Reimaginando a Educação na Saúde 🚀 A iniciativa da HKUST de criar uma escola médica voltada para a tecnologia ressalta a necessidade de todos os cursos da área da saúde repensarem seus projetos pedagógicos. Profissionais capacitados em novas tecnologias são essenciais para enfrentar os desafios modernos e melhorar o atendimento aos pacientes. Vamos capacitar nossos futuros profissionais da saúde com as ferramentas necessárias para transformar o cuidado com a saúde! 🌟

A recent article by a neurology ICU nurse expresses concern about the trickle of AI into hospitals' processes and workflows. ( 🔗 in comments ) While I believe AI can massively serve the healthcare sector, the author makes several solid points. ⚖️ AI is adopted under the guise of creating better patient outcomes and helping healthcare workers work more efficiently... but in practice, the author argues, AI tends to get in the way, undermine the valuable intuition seasoned nurses bring to their jobs, and ultimately "squeeze" more out of nurses on the "factory floor" of the hospital. 👾 Traditionally, nurses ask questions and consider many factors to determine whether a patient is low-, medium-, or high-need. The hospital can then extrapolate the staffing resources needed to administer care. The author reports this function was turned over to AI with no warning or explanation. The author feels this compromises the nurses' autonomy, especially as they have no insight into how the AI arrived at a patient's severity score. I am skeptical of the "efficiency"-centered model of the for-profit world in sectors like healthcare and education. It sounds like it makes life harder for the boots-on-the-ground workers, especially when AI is foisted upon them with no explanation or training. Check out the article and let me know what you think.

#recomendaçãodeleitura Publicado em 2018 no Journal of Surgical Education, o artigo “Is Video-Based Education an Effective Method in Surgical Education? A Systematic Review” propõe uma revisão sistemática foi conduzida de acordo com as diretrizes definidas na declaração de itens de relatórios preferenciais para revisões sistemáticas e meta-análises. A educação baseada em vídeo tem potencial para uso na educação cirúrgica, uma vez que os formandos enfrentam barreiras significativas na sua prática. Este método é eficaz de acordo com a literatura recente. O vídeo deve ser usado além das técnicas padrão na educação cirúrgica. Leia o trabalho na íntegra em: https://lnkd.in/dN8M-DgZ Gostou desse conteúdo? Deixe sua curtida e comentário! Conheça as soluções da i9Access para a área da saúde em: http://www.i9access.com.br Entre em contato conosco: 📧 i9access@i9access.com.br 📱 +55 (51) 99248-8422 #i9access #saude #simulação #simulaçãoclínica #educaçãoemsaúde #video #medicina #cirurgia

A new paper published in the Journal of Nursing Scholarship by Duke University School of Nursing’s Michael Cary, PhD, RN, and Duke Health AI Evaluation & Governance Program’s Nicoleta Economou, PhD, introduces the Bias Elimination for Fair AI in Healthcare (BE FAIR) framework, a strategic approach aimed at integrating #healthequity principles into clinical algorithms. As #algorithmictools become more prevalent in healthcare, nurses play a crucial role in addressing biases and preventing discriminatory practices. The BE FAIR framework equips nurses and other healthcare providers with the necessary skills to oversee and ensure the #fairness of these technologies. Read more here: https://lnkd.in/eKmunEcX Michael Pencina, Sophia Bessias, Kay Lytle, DNP, RN-BC, Jonathan McCall, Siobahn G., Duke University School of Medicine, Duke Health, Duke Clinical and Translational Science Institute, Duke University School of Nursing, Duke AI Health, North Carolina Central University

Os modelos metodológicos de pesquisa representam caminhos para se chegar a um fim específico. Compreendem um conjunto de fases/etapas e técnicas utilizadas pelos pesquisadores para estruturar, agrupar e analisar dados relevantes ao alcance dos objetivos de pesquisa. Um modelo apresenta um formato sistemático, dinâmico e sofisticado para a obtenção de conhecimentos sobre dado objeto de investigação. Para subsidiar a produção de tecnologias ousamos na criação do Modelo Práxico para Desenvolvimento de Tecnologias® (MPDT). O MPDT tem como objetivo nortear o desenvolvimento tecnológico (construção, validação e avaliação) sob aspectos participativos e praxiológicos. O modelo se insere no cenário da pesquisa em enfermagem com uma estrutura sistemática, elementos teóricos/conceituais, visuais e operacionais para subsidiar a exploração, a descrição, a análise, a explicação, a simulação e a divulgação de diferentes fenômenos emergentes da atividade humana nos múltiplos cenários sociais e de saúde. #enfermagem #research #tecnologias #saúde

Recently, Stanford rolled out a new AI model to help physicians and nurses work together. I was glad to see this shift, as AI was initially limited to improving diagnoses but can do much more. It’s what we imagined with midoc.ai, an integrated health system that collaborates with physicians and nurses to improve patient care. Nurses and clinicians often can’t always keep a close eye on Vital signs. They have regular intervals, but keeping a short loop is sometimes impossible. However, this new algorithm at Stanford Hospital reviews the data every 15 minutes and gives a risk score. Here’s how I think it’s bringing a positive impact onto the scene: → Improved Communication: The model facilitates efficient communication between nurses and physicians. By generating alerts,  it prompts timely discussions about patient care, which might otherwise be delayed due to the busy hospital environment. Initially, the model alerted staff when patients were already deteriorating. Adjustments were made to predict severe outcomes, like ICU transfers instead. This change has led to better proactive care. → Clinical Impact:  In a study involving almost 10,000 patients, Those identified by the AI as at high risk saw a 10.4% reduction in deterioration events (like ICU transfers), which is particularly beneficial for those on the cusp of high risk. → Response to the Model: The reception among healthcare professionals has been generally positive despite some concerns about alert fatigue. Efforts are ongoing to refine the model’s accuracy to boost its reliability and the staff's trust in its predictions. The team at Stanford aims to improve the model's accuracy to enhance trust and effectiveness in preventing patient deterioration. – What are your thoughts on this model?