Como a Inteligência Artificial auxilia as clínicas a simplificar processos e cuidar dos pacientes

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A Inteligência Artificial estabelece as bases para tornar as clínicas e hospitais inteligentes uma realidade. Com sensores inteligentes, como câmeras e microfones habilitados para IA, os médicos podem melhorar a segurança pública, o atendimento ao paciente e a eficiência operacional.

A necessidade de hospitais inteligentes nunca foi tão urgente como no contexto atual. As pessoas cada vez mais procuram por serviços de saúde que sejam prestados de forma mais eficiente e em um ambiente conveniente e confortável. Por causa disso, as unidades de saúde estão continuamente buscando maneiras de incorporar soluções inteligentes que possam melhorar a sua produtividade e eficiência e o atendimento ao paciente.

Graças à Inteligência Artificial, os sensores inteligentes podem atuar como “olhos e ouvidos” dos profissionais de saúde. Desse modo, eles são capazes de garantir segurança e excelência operacional de maneiras críticas – desde triagem de temperatura e detecção de equipamentos de proteção até distanciamento social seguro.

A inteligência artificial estabelece as bases para tornar os hospitais inteligentes uma realidade. Com sensores inteligentes, como câmeras e microfones habilitados para IA, os médicos podem melhorar o atendimento ao paciente, aumentar a segurança dos dados e aumentar a eficiência operacional. Ferramentas e aplicativos com inteligência artificial ajudam as instalações de saúde a fortalecer a comunicação, simplificar os fluxos de trabalho clínicos e criar uma experiência perfeita para o paciente.

Nesse artigo, vamos abordar os desafios e benefícios da adoção de IA em clínicas e hospitais inteligentes.

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Benefícios da IA para clínicas e hospitais inteligentes

No complexo mundo da saúde, a Inteligência Artificial pode fornecer às organizações as ferramentas para oferecer atendimento mais eficiente, rápido e personalizado aos pacientes.

As clínicas e hospitais estão usando a IA para vários cenários, incluindo gerenciamento de sinistros, detecção de fraudes, melhoria de fluxos de trabalho clínicos, previsão de infecções, avaliação de risco de doenças e para melhorar o fluxo de trabalho clínico.

Com uma plataforma de IA adequada, as unidades de saúde podem usar sensores inteligentes para monitorar pacientes remotamente, garantir um distanciamento social seguro, checar a febre e verificar a ausência de equipamentos de proteção, como máscaras. Além disso, esses sensores podem interagir com pacientes de alto risco para que pacientes e funcionários permaneçam seguros e informados.

Com o avanço dos registros médicos eletrônicos e outras tecnologias, o setor de saúde tem agora uma grande quantidade e variedade de dados. Esses dados, uma vez tratados de forma adequada, podem ser transformados em informações úteis para prever os principais resultados nas operações, nas finanças e no atendimento clínico. E uma das chaves para desbloquear esses dados e utilizá-los como insumo para a criação de inteligência de negócios aplicada para resolver os principais problemas do setor é a IA, impulsionada pela ciência de dados e o aprendizado de máquina (Machine Learning).

O setor de saúde pode se beneficiar do uso da IA em várias áreas, incluindo:

• Financeiro – Aumentando a lucratividade por meio da detecção de fraudes, gestão de sinistros e fluxos de trabalho clínicos simplificados.

• Operacional – Melhorando a produtividade e a satisfação dos médicos por meio do uso de práticas envolvendo assistentes inteligentes e automação de processos repetitivos, permitindo que estes tenham mais tempo para tratar de seus pacientes.

• Clínico – Melhorando os resultados para o paciente e diminuindo problemas críticos, como infecções adquiridas no hospital, sepse e reinternações.

Cases e histórias de sucesso sobre o uso de IA no setor de saúde

Algumas das principais organizações de saúde no mundo já utilizam uma estratégia IA, e desse modo a lista de cases de sucesso de uso dessa tecnologia no setor continua a crescer. Os casos de uso críticos incluem segurança, melhoria do atendimento ao paciente e eficiência operacional.

A seguir, elencamos alguns exemplos de como a IA pode ser usada no dia a dia das clínicas e hospitais.

Segurança dos pacientes: Durante o período de pandemia do coronavírus, os modelos de IA, em conjunto com câmeras e sensores, têm sido utilizados para aferição da temperatura corporal de pacientes, a detecção do uso de máscaras de proteção e o distanciamento social seguro nos diversos ambientes clínicos e hospitalares. O objetivo é assegurar que os protocolos de segurança estejam sendo respeitadas no ambiente, garantindo assim a integridade dos pacientes. De forma análoga, soluções similares têm sido amplamente utilizadas para monitorar pacientes internados e identificar proativamente situações que possam indicar risco de queda do leito hospitalar.

Prevenção de infecções hospitalares: Infecções adquiridas em clínicas, hospitais e serviços de saúde são um grande problema para os profissionais de saúde. Afinal, cerca de 25% dos pacientes com infecções da corrente sanguínea associadas morrem, quando poderiam ser salvos se tivessem sido diagnosticados mais cedo. Usando modelos orientados por IA, os profissionais de saúde podem prever quais pacientes têm maior probabilidade de desenvolver essas infecções, por meio da análise de uma variedade de dados, incluindo informações de patentes e histórico de tratamento. Com essa previsão, os médicos podem monitorar pacientes de alto risco e intervir para reduzir os riscos.

Fluxo de trabalho clínico aprimorado: Os médicos são muitas vezes sobrecarregados e precisam lidar com falta de pessoal. Muitas vezes, os clínicos tomam decisões sem ter uma imagem completa do problema ou sem contar com dados para insights avançados. Muitos estudos estimam uma taxa de erro de diagnóstico de 10% a 15%, o que tem um enorme impacto sobre a saúde desses pacientes.

O suporte à decisão e o diagnóstico baseados em IA podem ajudar os médicos a tomar melhores decisões, incorporando mais informações qualificadas ao processo de tomada de decisão e assimilando padrões que estão fora do alcance dos médicos. Com dispositivos móveis integrados ao fluxo de trabalho clínico, o suporte à decisão baseado em IA ajuda médicos e enfermeiros, fornecendo uma segunda opinião ou apontando informações que eles possam ter perdido. Esses insights adicionais ajudam nas tomadas de decisão e podem efetivamente economizar tempo, despesas e desconforto dos pacientes, evitando testes desnecessários.

Diagnóstico de sepse: Antes era possível fazer o diagnóstico e tratamento de sepse apenas depois de os pacientes apresentarem sintomas graves e prejudiciais. O diagnóstico da sepse pode ser difícil porque os seus sinais e sintomas podem ser causados por outros distúrbios e não existem biomarcadores confiáveis antes do início dos sintomas graves. Em função disso, cerca de 80% das mortes por sepse poderiam ser evitadas com diagnóstico e tratamento rápidos.

O diagnóstico orientado por IA pode ajudar os médicos a identificar pacientes em risco de sepse usando os sinais vitais de rotina e o histórico do paciente. Essa assistência ajuda os médicos a solicitar exames mais relevantes e iniciar o tratamento mais cedo. Desse modo, eles conseguem melhores resultados para os pacientes e também reduzem os custos para provedores e pagadores.

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Previsão de readmissões: Antes da adoção da IA, pacientes com doenças graves e crônicas eram tratados no hospital e depois recebiam alta. Infelizmente, até 25% desses pacientes precisavam ser readmitidos em 30 dias para novo tratamento.

Com foco em cuidados baseados em valor, os provedores estão tentando evitar reinternações desnecessárias. Esse processo funciona encontrando pacientes de alto risco para readmissão enquanto estão internados e, em seguida, direcionando-os para diferentes tratamentos no hospital, definindo diferentes ações durante a alta e tomando medidas pós-alta para garantir o cumprimento dos regimes de cuidados domiciliares. Esse processo aprimorado traz resultados mais bem sucedidos e custos mais baixos para os pacientes, hospitais e clínicas.

Gerenciamento de reclamações: Antes do uso de IA, cerca de 24% dos sinistros eram negados durante o processo de avaliação e pagamento, gerando grandes despesas para os pacientes, que tinham que pagar do próprio bolso, ou para os provedores, que precisavam dar baixa nessas despesas como perdas.

Os processos de gerenciamento de reclamações existentes eram até então altamente manuais, com analistas e regras fazendo escolhas sobre quais reclamações trabalhar para reenvio com o seu tempo limitado.

Uma abordagem de IA usa modelos de aprendizado de máquina para simplificar o processo de gerenciamento de reclamações. Essa tecnologia facilita o pagamento das reivindicações dos pacientes e aumenta a probabilidade de que eles recebam um valor justo. Além disso, os provedores e pagadores podem gastar o seu tempo com reivindicações que são mais prováveis de serem válidas e que renderão mais valor aos pacientes e provedores.

Detecção de fraude: Antes da adoção da IA, dezenas de bilhões de dólares eram gastos todos os anos em ações de saúde fraudulentas. A detecção de fraude baseada em regras é facilmente enganada com novas técnicas que surgem diariamente e a revisão manual não pode ser dimensionada para bilhões de reclamações.

Uma abordagem de IA para detecção de fraudes verifica cada reivindicação para procurar padrões que indiquem fraude. Uma abordagem de aprendizado de máquina em tempo real pode acompanhar os padrões existentes e procurá-los enquanto também aprende com novos padrões à medida que surgem. Desse modo, é possível encontrar reivindicações fraudulentas no sistema em tempo real antes de serem pagas, o que reduz os custos e ajuda a capturar fraudadores em flagrante.

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Como a Columbia pode auxiliá-lo em sua jornada da Inteligência Artificial

A Columbia Integração possui uma divisão focada no desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial, com o objetivo de auxiliar nossos clientes em todas as fases dos projetos de IA. Isso inclui desde a fase de Integração de Dados, passando pelas fases de análises de dados, feature engineering e modelagem, até os estágios de entendimento, deploy e operação dos modelos.

Contamos com profissionais com experiência em implementação de IA em diversos casos de uso, tanto no segmento da saúde, quanto em segmentos correlacionados. Com essas experiências, e a nossa abordagem consultiva de atuação, auxiliamos nossos clientes, independentemente de qual o ponto da jornada de dados que se encontram: desde os clientes que estão iniciando a jornada e buscando o primeiro caso de uso bem sucedido de IA, até clientes que já estejam utilizando IA em larga escala e estejam buscando eficiência, agilidade e conformidade.

Do ponto de vista tecnológico, temos parcerias com diversas empresas líderes de mercado de IA, como a H2O e a NVIDia. Além disso, contamos com um ecossistema expandido de parceiros, como a AWS, GCP, VMWARE e Fortinet.

Essa estrutura nos possibilita entregar soluções de IA que atendam às necessidades de negócios, dentro de infraestruturas ágeis, resilientes, flexíveis e seguras, para garantir que nossos clientes foquem no atendimento daquilo que é o mais importante: a saúde dos seus pacientes.

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