Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning podem reduzir custos

“Essas tecnologias têm potencial para transformar o cenário da saúde”, avalia especialista da Planisa

A área da saúde é uma das mais caras do mundo. Segundo relatório da Transparency Market Research, espera-se que o mercado mundial de saúde alcance, até 2024, US$ 15,6 trilhões. Esse alto custo se deve a alguns fatores, que vão desde as ofertas de serviços essenciais de saúde, o aumento dos custos das despesas operacionais, até a crescente prevalência de condições crônicas que requerem uma gestão vitalícia.

Para cortar custos e melhorar o atendimento ao paciente, os prestadores de serviços de saúde estão incorporando Inteligência Artificial (IA) e aprendizagem de máquinas em seus sistemas e processos, com o objetivo de automatizar tarefas e reduzir a intervenção manual. No início deste mês, a Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou um relatório sobre como a IA e o aprendizado de máquina — ou Machine Learning (ML) podem contribuir especificamente em aspectos de financiamento da saúde. No documento, é abordada a previsão de gastos com saúde, indicando que a utilização de ML pode tornar a alocação de recursos mais eficiente e equitativa.

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“Mais do que nunca, estamos dedicando nossos esforços para soluções baseadas em IA, que podem identificar padrões dentro de vastos conjuntos de dados, a fim de encontrar oportunidades de economia de custos e melhor prestação de cuidados”, salienta Eduardo Agostini, Diretor de Desenvolvimento de Negócios da Planisa, empresa com expertise em serviços de consultoria para otimização da gestão de custos e que detém a maior base de dados de informações custos hospitalares do Brasil.

Em 2022, foram mais de 300 unidades de saúde atendidas e seus custos apurados de maneira padronizada, obtendo dados que se transformam em informação para a melhor gestão.

Como AI e ML reduzem custos na saúde

A Inteligência Artificial é um subconjunto de aprendizagem de máquinas que utiliza algoritmos para analisar dados e fazer previsões. Este modelo pode ser usado para identificar padrões e tirar conclusões a partir de enormes quantidades de informações.

Agostini, explica que a IA é uma tecnologia-chave utilizada para aumentar a eficácia de sistemas como registros de pacientes e imagens médicas, ao mesmo tempo em que permite que os provedores gastem menos tempo por paciente e melhorem a coordenação do atendimento.

Os prestadores de serviços de saúde podem usar a IA para automatizar processos, otimizar o fluxo de trabalho e reduzir o custo da coleta de informações. A IA pode, por exemplo, ajudar os médicos a identificar o que mais preocupa no paciente para que eles possam concentrar sua atenção nessas questões. Isso pode ajudar a reduzir o número de pessoas que recebem desnecessariamente determinadas intervenções, ou mesmo diminuir o tempo de permanência de um paciente internado em um hospital, levando a redução de custos e gerando a possibilidade de atender mais pacientes.

“Uma diária que pode ser reduzida de maneira correta e sem risco na jornada de internação do paciente em um hospital pode significar redução significativa nos custos. Atualmente, nosso banco de dados indica que, em média, um paciente internado, por apenas um dia em uma UTI, tem um custo não inferior a R$ 2 mil”, ressalta o especialista.

Outra questão em que pode ser usada é para ajudar a compreender onde a maior economia pode ser encontrada no sistema. “Por exemplo, a IA pode ser usada para identificar onde os suprimentos (medicamentos e materiais médicos) mais caros são usados e determinar onde as alternativas mais baratas podem ser usadas”, diz Agostini.

A IA também está sendo usada para identificar padrões em conjuntos de dados que podem ser usados para criar melhores planos de tratamento para os pacientes, com diferentes comorbidades e severidades. Um exemplo é o DRG, que já usa as tecnologias, mas agora passa a implementar o IA e ML MULTINÍVEL, que leva em consideração aspectos como as condicionantes socioculturais de saúde, nas quais o paciente encontra-se exposto, a estrutura e o processo das instituições de saúde, além das complexidades clínicas de cada indivíduo.

Potencial

O diretor da Planisa, salienta que a a IA e o ML têm o potencial de melhorar significativamente os resultados de saúde daqueles que os utilizam, já que essas tecnologias permitem um atendimento centrado no paciente e podem ajudar os gestores a identificar novas opções de tratamento, encontrar melhores recursos e cortar custos.

“A AI e ML também podem ajudar na previsão e diagnóstico. As previsões podem ajudar os gestores de saúde a identificar potenciais complicações ou resultados que podem não ser aparentes, a partir da simples observação dos sintomas de um paciente”, pontua. “Isso pode ajudar os prestadores de serviços potencialmente a salvar os pacientes de intervenções e testes desnecessários”, comenta.

Outro benefício potencial de saúde da IA e ML é que essas tecnologias podem ajudar os hospitais a melhorar o envolvimento dos pacientes. “Os gestores poderiam usar processamento de voz e linguagem natural para criar registros médicos digitais que se pareçam mais com interfaces de usuário, tornando mais fácil para os pacientes fazerem perguntas e se envolverem com seus cuidados”, analisa. “A implementação de IA e ML na área da saúde não será fácil e sem problemas, mas com um investimento significativo, todos os envolvidos podem colher muitos benefícios dessas tecnologias. A inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas têm o potencial de melhorar radicalmente os resultados dos pacientes e transformar o cenário da saúde”, conclui.

Fonte: Assessoria de Imprensa Planisa