Com ajuda de inteligência artificial, é possível antecipar riscos e traçar planos de prevenção em sistemas de saúde
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Uma solução de inteligência artificial (IA) que cruza dados de Big Data para identificar padrões e prever tendências em uma população é uma das apostas para sistemas de saúde e empresas aumentarem a eficiência de atendimentos médicos. Por meio da modelagem preditiva, é possível prever o desenvolvimento de doenças crônicas, como diabetes e hipertensão, e adotar medidas preventivas.
O método, criado a partir de modelos matemáticos, calcula a probabilidade de um evento ocorrer no futuro e pode estimar o custo atrelado. Essa antecipação também ajuda a identificar oportunidades e direcionar investimentos de forma mais eficiente. Com uma informação precisa é possível, por exemplo, calcular o custo previsto dos gastos com saúde com ergonomia e traçar planos de prevenção para redução de custos.
Sem dúvida, conhecer antecipadamente o que pode ocorrer no futuro é uma vantagem da modelagem preditiva, e a tecnologia pode também ajudar a coletar dados importantes para as tomadas de decisão, permitindo estruturar informações e facilitar análises para beneficiar o atendimento à população.
O modelo facilita, ainda, a diminuição da sinistralidade. Dessa forma, os custos médicos podem ser reduzidos com a implementação de programas de prevenção para evitar que problemas iniciais evoluam. Além disso, a identificação de riscos com antecipação torna a recuperação mais rápida, melhorando o atendimento de saúde.
A modelagem preditiva utiliza como base a análise de dados, então a implementação da técnica está inserida na saúde digital, sendo capaz de reunir grande quantidade de dados de forma contínua. O primeiro passo para a aplicação da técnica é a construção dos modelos; para isso, é feito um teste de performance de predição com base em dados desconhecidos. Cada vez que o modelo é testado e atualizado com novas informações, um processo de machine learning refina a previsão do modelo, tornando-o ainda melhor.
Os testes são usados para prever questões específicas e garantir que os resultados dos testes poderão ser generalizados. Uma segunda bateria de testes acontece, dessa vez com dados reais. O modelo é acompanhado por um período para ser treinado e indicar se os custos reais no decorrer dos experimentos matemáticos estão adequados à realidade para validação do sistema.
Uma vez validado, o modelo pode gerar relatórios que permitem traçar estratégias para resolver os problemas identificados e aperfeiçoar o processo decisório com foco na redução de custos de saúde.
Provedores de saúde gastam mais no pequeno segmento de pacientes altamente caros. Conforme estudo realizado pelos pesquisadores Michael McWilliams e Aaron L. Schwartz da Universidade Harvard, quase 75% das despesas de saúde no sistema dos Estados Unidos são gastos com 17% dos usuários. A principal razão para esse desequilíbrio é a falta de foco contínuo nos pacientes com doenças crônicas, o que resulta em intervenções inoportunas e aumento de taxas de readmissão.
Para evitar esses custos, as organizações de saúde deverão usar modelagem preditiva. De acordo com a Reports and Data, o mercado global de análise de saúde está estimado em US$ 22,4 bilhões em 2026. O emprego de modelos preditivos ajuda médicos, equipe de suporte e departamentos financeiros a receber alertas sobre resultados e riscos potenciais, para que estejam mais bem preparados para o futuro.
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Fontes: Saúde Business, Share Care, New England Journal, Itransition.
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