Eficiência operacional hospitalar: como escalar a assistência sem novas contratações

Atualmente, o ecossistema hospitalar brasileiro enfrenta um paradoxo de eficiência. O Brasil gasta cerca de 9,7% do seu PIB com saúde, um nível de investimento comparável ao de nações com populações significativamente mais velhas. Nesse sentido, quase todas as instituições de médio e grande porte já completaram sua transição para sistemas digitais, como o HIS e o PACS. Contudo, a simples posse do dado armazenado não tem se traduzido em maior controle sobre a operação ou em melhores desfechos clínicos.

Em suma, digitalizar o cuidado  foi apenas o primeiro passo. O grande desafio atual para gestores, reside em como escalar a operação assistencial utilizando a mesma estrutura física e de pessoal. Abaixo, exploramos por que o modelo de contratação constante atingiu seu limite e como a inteligência artificial (IA) atua como uma alavanca para a sustentabilidade do setor.

O teto do orçamento e o limite da capacidade assistencial

Muitas vezes, acredita-se que para aumentar o volume de atendimentos de alta complexidade seja obrigatório ampliar o headcount. No entanto, a realidade operacional mostra que as equipes já trabalham no limite de sua capacidade cognitiva. Frequentemente, profissionais de saúde gastam até 30% do seu tempo apenas buscando informações espalhadas em diferentes sistemas, o que gera sobrecarga e aumenta o risco de falhas na jornada do paciente.

Além disso, enfrenta-se o desafio de entregar inovação e melhores indicadores em um cenário de orçamentos congelados. Dessa forma, a instituição acumula dados, mas continua sem visibilidade sobre quem realmente precisa de cuidado agora. Consequentemente, a falta de uma triagem clínica automatizada faz com que casos graves fiquem "invisíveis" nas filas de espera, enquanto a operação consome recursos com casos de baixa criticidade.

Tecnologia como extensão cognitiva: devolvendo 75% do tempo à assistência

Para romper esse ciclo, a IA na saúde deve ser encarada não como uma ferramenta de automação simples, mas como uma extensão cognitiva das equipes. Estima-se que 80% dos dados gerados em hospitais são não estruturados, como laudos e evoluções em texto livre, e que 97% dessas informações permanecem subutilizadas. Nesse cenário, a plataforma Atlas utiliza Processamento de Linguagem Natural (NLP) para realizar a leitura desses documentos em tempo real.

O impacto na produtividade é mensurável: a inteligência da NeuralMed realiza a leitura de laudos 300 vezes mais rápido que uma pessoa, processando cerca de 12 mil documentos em apenas 22 horas. Dessa forma, é possível redirecionar o foco do time assistencial. Enquanto hoje cerca de 75% do tempo da equipe operacional é utilizado para compilar e analisar dados, o uso da IA viabiliza que esses profissionais dediquem 100% do seu tempo à assistência direta e ao engajamento de pacientes críticos.

Escalabilidade operacional: transformando o "Paciente Invisível " em receita direta

A maior fonte de risco e desperdício financeiro de uma instituição raramente aparece nos relatórios de BI tradicionais: ela reside no "Paciente Invisível ". Trata-se do indivíduo que possui um achado crítico registrado em um laudo, como um nódulo pulmonar ou um BI-RADS 4, mas que, devido à morosidade da triagem manual, não é acionado para o tratamento em tempo oportuno.

Ao passo que o sistema identifica esses pacientes de forma proativa, o hospital consegue gerar receita direta com a mesma estrutura física. Os resultados práticos comprovam essa escalabilidade:
•⁠  ⁠Aumento de faturamento: O Atlas Finder identificou R$930 mil em receita incremental com apenas 20% de conversão.
•⁠  ⁠Melhoria de desfechos: Na Rede Mater Dei, a tecnologia permitiu diagnosticar 26 mulheres com câncer de mama a tempo em apenas seis meses, reduzindo em 35% o intervalo entre a mamografia e a biópsia.

Em conclusão, a inovação tecnológica não deve ser uma discussão sobre "substituir pessoas", mas sobre empoderar a equipe assistencial para que ela atue onde o humano é insubstituível: na conduta e no cuidado.
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Como afirma Anthony Eigier, CEO da NeuralMed: “Não tem segunda chance para erros ao cuidar dos dados das pessoas. Segurança é nosso ponto de partida”.

Sua equipe gasta mais tempo analisando planilhas ou cuidando de pacientes? Descubra como escalar sua operação assistencial sem aumentar o custo fixo. Solicite uma demonstração técnica da plataforma Atlas aqui.

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