Redução de custos na saúde: o papel da inteligência artificial e do machine learning
A redução dos custos na área da saúde está se tornando cada vez mais tangível devido à crescente adoção da inteligência artificial nesse campo.
Novas ferramentas e plataformas especializadas não apenas permitem uma gestão mais eficiente dos gastos, mas também elevam o padrão de qualidade dos serviços prestados aos pacientes.
Porém, é essencial compreender o impacto dessa tecnologia no setor, assim como sua influência na alocação e distribuição de recursos.
Descubra mais sobre esse tema e saiba por que investir em inteligência artificial e tecnologia pode ser benéfico para reduzir os custos na área da saúde.
A redução de custos na saúde utilizando IA
A indústria da saúde enfrenta desafios financeiros significativos, com projeções indicando que os gastos no setor alcançarão a marca de US$ 15,6 trilhões até 2024, conforme relatório da Transparency Market Research.
Apesar da distribuição dos gastos entre os setores público e privado, ambos registraram desembolsos expressivos para despesas operacionais nos últimos anos.
Em 2020, por exemplo, o investimento ultrapassou em mais que o dobro a média dos países membros da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), totalizando R$ 608,3 bilhões.
Dessa quantia, R$ 354,6 bilhões foram suportados pelos beneficiários de planos de saúde, enquanto o restante foi coberto pelo Governo Federal, totalizando uma dívida de R$ 253,7 bilhões.
Esse aumento contínuo dos custos posiciona o setor como um dos mais dispendiosos do mercado, levando as instituições a buscarem constantemente alternativas para gerenciar e reduzir os custos na área da saúde, tanto internos quanto externos.
Como o machine learning e a IA atuam juntos na saúde?
Uma das principais estratégias para reduzir despesas na saúde sem comprometer a qualidade do atendimento ao paciente é a adoção da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina.
Essas tecnologias, presentes nos processos institucionais, permitem que os dispositivos aprendam algoritmos e os apliquem na análise de dados para fazer previsões.
Isso se tornou uma solução atraente para a redução de custos na saúde, uma vez que os modelos identificam padrões e chegam a conclusões com precisão e rapidez, reduzindo a necessidade de intervenção humana e liberando profissionais para tarefas mais complexas.
Além disso, o uso da IA e do aprendizado de máquina também diminui as chances de adversidades que afetam a satisfação do paciente e aumentam os gastos institucionais.
Inclusive, para validar a aplicação da inteligência artificial nesse setor, a Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou um relatório destacando como a IA e o machine learning atuaram em mais de 300 unidades, comprovando sua eficácia.
Quais os benefícios da IA na redução dos custos de saúde?
A implementação da inteligência artificial (IA) é um importante recurso para reduzir os custos na área da saúde, trazendo uma série de benefícios para os gestores hospitalares.
Junto ao machine learning e o Big Data, por exemplo, é possível otimizar a operação e ganhar tempo de atendimento em hospitais e pronto atendimentos. Por isso, confira abaixo alguns desses benefícios de aplicação.
Automação de processos
Uma das principais vantagens é a automação de processos, que permite otimizar o fluxo de trabalho e facilitar a coleta de informações essenciais.
Com dispositivos inteligentes capazes de aprender novos algoritmos, como o trIA da NeuralMed, por exemplo, os médicos podem contar com assistentes virtuais que os auxiliam em suas tarefas diárias.
Isso acaba liberando tempo para se concentrar em outros aspectos do atendimento ao paciente e no diagnóstico preciso diante dos laudos apresentados.
Diminuição de intervenções
Com esse procedimento, também é possível diminuir o número de intervenções médicas e até mesmo o tempo de atendimento ou possíveis internações, gerando lucratividade e assertividade para a instituição de saúde.
Afinal, com um sistema tecnológico em funcionamento, é possível aumentar a capacidade de pacientes em um único plantão, por exemplo.
Isso contribui para diminuir intervenções desnecessárias e reduzir o tempo de internação, resultando em uma redução de custos significativa e na capacidade de atender a mais pacientes.
Realocação de recursos
Com o primeiro atendimento funcionando de forma organizada e rápida, é possível utilizar os recursos financeiros destinados para essa área do hospital para outros setores.
Desta maneira, é possível reabastecer o centro de saúde com suprimentos e investimentos tecnológicos para outras áreas para ganhar a mesma efetividade do pronto atendimento e dos diagnósticos médicos.
Melhores planos de tratamento
Com um laudo mais rápido, é possível que o médico consiga ter um diagnóstico mais rápido e um plano de tratamento mais eficaz.
Isso pode acontecer por conta da efetividade do diagnóstico de laudos radiológicos como o trIA, capaz de identificar mais de 300 doenças por meio dos algoritmos em sua base de dados.
Desta forma, além do tratamento ser mais personalizado, o médico plantonista consegue ter um apoio maior na tomada de decisão diante dos exames realizados pelo paciente.
Case Vila Alpina
O Hospital Estadual Vila Alpina (HEVA) realizou a implementação do sistema trIA em 2018, justamente por ter gargalos com o operacional do pronto atendimento e um retorno demorado dos pacientes nas salas de consultórios após os exames realizados.
Após a implementação de inteligência artificial focada na leitura de exames médicos, foi possível diminuir em 10% o tempo de atendimento local, gerando um aumento de mais de 30% no throughtput do pronto atendimento.
Ou seja, os pacientes que apresentaram em seus exames algum tipo de criticidade puderam ter o seu retorno após a realização dos exames nos consultórios médicos em até 10 minutos após o resultado do raio-x.
Sem a implementação do sistema tecnológico, esse retorno poderia chegar até duas horas, gerando filas e maiores frustrações por parte dos pacientes por conta da longa espera.
Desta forma, é possível ter uma distribuição de recursos eficiente e precisão nos diagnósticos, já que os médicos poderão ter à disposição todos os recursos necessários para a identificação de possíveis doenças.
IA ajuda na Medicina Preventiva
Em 2022, a NeuralMed lançou o Atlas, uma solução baseada em NLP, que realiza o mapeamento de pacientes crônicos e de alto risco. Um produto inteiramente voltado à Medicina Preventiva. Via IA, os algoritmos do Atlas realizam o cruzamento e a análise de milhões de dados não estruturados em minutos, encontrando os pacientes de alto risco antes de entrarem na fase aguda da doença.
Esse grau de antecipação permitiu ao Atlas causar um impacto direto e imediato no tempo de inicialização dos cuidados preventivos. Isso significa, em uma lógica empresarial, eliminar desperdícios e reduzir custos.
Case Notre Dame Intermédica
Um dos projetos realizados pela NeuralMed ocorreu com a Notre Dame Intermédica. A identificação de pacientes crônicos evitou gastos de até R$ 22 mil ao ano por paciente ao encaminhá-los para programas preventivos.
A solução, nesse caso, monitorou mais de 150 mil vidas e encontrou mais de 3 mil pacientes crônicos (diabéticos, hipertensos, obesos, dislipidêmicos), desconhecidos pela instituição e elegíveis para o tratamento preventivo.
Vale a pena implementar a IA focada na redução de custos do hospital?
Diante do estudo realizado pela OMS e cases retratados pela NeuralMed, podemos concluir que a inteligência artificial e o machine learning podem ser grandes aliados na redução de custos na saúde focadas em hospitais e pronto atendimentos.
Além de facilitar o trabalho do médico plantonista, é possível verificar com mais facilidade possíveis tratamentos visando uma melhora rápida da pessoa atendida.
Inclusive, com o ganho de tempo, é possível aumentar o faturamento e o dinheiro destinado para determinada área do hospital também pode ser alocado em outra que esteja precisando passar pela mesma reestruturação de tecnologia.
No entanto, é essencial ressaltar que a tecnologia não consegue substituir o diagnóstico e o laudo do médico. Afinal, os recursos de IA e Big Data, por exemplo, permitem acelerar o processo operacional.
Mas o entendimento da situação e as soluções para determinadas doenças precisam e devem vir por conta do médico.
Quer conhecer a solução de inteligência artificial e aumentar a efetividade da operação do hospital ou pronto atendimento? Venha conhecer a NeuralMed!