A Inteligência Artificial (IA) já é uma realidade no setor de saúde, e suas aplicações estão mudando a forma como as operadoras de saúde e empresas gerenciam seus recursos, otimizam processos e, principalmente, cuidam da saúde de seus beneficiários. Em um ambiente altamente regulado, competitivo e com margens apertadas, a IA surge como uma solução estratégica para reduzir custos, melhorar a eficiência e contribuir a sustentabilidade dos sistemas de saúde.
Neste artigo, vamos explorar algumas das principais aplicações da predição na saúde e como essa tecnologia está ajudando gestores de saúde a enfrentar desafios críticos, como o controle da sinistralidade, a prevenção de fraudes e a otimização da gestão financeira.
1. Parar de olhar para o retrovisor
O uso de BI (Business Intelligence) e Health Analytics é amplamente difundido na gestão de saúde, fornecendo suporte na análise de dados históricos e na geração de relatórios para orientar decisões. No entanto, a Inteligência Artificial com Machine Learning oferece uma abordagem diferente. A principal diferença entre BI e Machine Learning está na forma como utilizam os dados. O BI consolida e organiza as informações para criar relatórios e insights com base no que já aconteceu, ajudando na análise histórica. Por outro lado, o Machine Learning vai além, utilizando esses mesmos dados para identificar padrões e prever o futuro, além de se adaptar conforme novas informações surgem. Enquanto o BI olha para o retrovisor, o Machine Learning olha para o futuro, proporcionando previsões mais dinâmicas e precisas, otimizando processos e antecipando tendências.
Como um algoritmo ”visualiza” anomalias em uma base de dados
2. Previsibilidade
Um dos maiores desafios da gestão de saúde é a sinistralidade elevada, que impacta diretamente a sustentabilidade financeira. A IA permite que as operadoras prevejam sinistros com antecedência, analisando padrões em grandes volumes de dados e identificando beneficiários com maior risco de complicações. Isso dá às operadoras a capacidade de se prepararem financeiramente e desenvolverem estratégias para mitigar esses riscos.
Com a IA, as operadoras podem:
· Prever internações prolongadas e custos relacionados a doenças crônicas.
· Identificar padrões que levam a readmissões e formular ações preventivas.
· Visualizar o sinistro dos próximos 12/24/36 meses por apólice.
3. Um passo à frente das fraudes em reembolsos
Fraudes em reembolsos e autorizações são uma preocupação constante para operadoras de saúde. O impacto financeiro dessas irregularidades pode ser substancial, além de comprometer a confiança no sistema. A IA oferece uma solução robusta para identificar fraudes em tempo real, permitindo uma verificação prévia de informações e reembolsos.
Soluções baseadas em IA analisam automaticamente dados de transações e prontuários, comparando com padrões históricos para detectar anomalias que poderiam passar despercebidas. Essa análise é feita em uma fração do tempo que uma auditoria manual levaria, garantindo agilidade e precisão.
Algoritmo de fraude analisando correlações entre pacientes e prestadores
4. Maior eficiência operacional
A aplicação de Machine Learning pode melhorar a eficiência operacional de uma operadora de saúde, permitindo que a empresa preveja quais pacientes têm maior risco de desenvolver complicações graves. Com essa capacidade, a operadora pode otimizar a alocação de recursos, direcionando as equipes para casos mais críticos e evitando a sobrecarga em áreas de menor risco.
5. Melhoria na Experiência do Paciente e Gestão Personalizada
Além de beneficiar a gestão operacional, a IA está revolucionando a experiência dos pacientes. Ao identificar padrões de comportamento e analisar dados clínicos, as operadoras podem oferecer um atendimento mais personalizado e proativo. A IA permite prever quais pacientes podem necessitar de acompanhamento mais intenso, ajustando tratamentos e intervenções de forma customizada para cada perfil.
Essa abordagem não só melhora a qualidade do atendimento, como também reduz os custos, ao evitar tratamentos desnecessários e garantir que os recursos sejam alocados da maneira mais eficiente possível.
Conclusão
A predição por IA já está impactando positivamente o setor de saúde, trazendo mais eficiência, precisão e segurança para operadoras de saúde e empresas. Com a capacidade de prever ocorrências com maior assertividade, a IA está ajudando a mudar a gestão de saúde, promovendo uma operação mais ágil e sustentável.
Na Lean Saúde, estamos na vanguarda dessa transformação, oferecendo soluções inovadoras para ajudar sua operadora a enfrentar os desafios do futuro com confiança. Se você deseja saber mais sobre como a IA pode transformar sua gestão de saúde, entre em contato conosco e agende uma conversa.
