Como a Inteligência Artificial pode prevenir fraudes e aumentar a segurança no setor de Saúde

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Tecnologias como a Inteligência Artificial são cada vez mais usadas para garantir a segurança dos pacientes e prevenir fraudes nos sistemas de saúde. Com o uso dessa tecnologia, as clínicas, hospitais e operadores de saúde podem alcançar níveis mais altos de eficiência operacional, menores riscos de segurança e menores custos.

Quando pensamos em como a Inteligência Artificial pode auxiliar a segurança na área da Saúde, temos duas frentes principais:

* Saúde do paciente: A IA pode ser usada para evitar acidentes, como quedas dos pacientes dos leitos, ou para dar suporte a procedimentos como anestesias e cirurgias.

* Segurança em relação a transações fraudulentas: A IA pode ser usada para detectar e evitar fraudes e adulterações nos documentos usados pelos pacientes nos convênios médicos.

Neste artigo, vamos explicar como a Inteligência Artificial pode auxiliar as clínicas, hospitais e operadoras de plano de saúde a aumentar a segurança no tratamento dos pacientes, evitar fraudes nas transações, aumentar a eficiência nos processos e reduzir custos.

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Como a IA pode aumentar a segurança no setor de Saúde

A Inteligêncial Artificial vem propiciando aperfeiçoamentos consideráveis na área da saúde, possibilitando maior segurança nos diagnósticos e tratamentos. Com sensores inteligentes, como câmeras e microfones habilitados para IA, os médicos podem aumentar a segurança dos dados, melhorar o atendimento ao paciente e otimizar a eficiência operacional. Ferramentas e aplicativos com inteligência artificial também ajudam clínicas e hospitais a fortalecer a comunicação, simplificar os fluxos de trabalho clínicos e criar uma experiência melhor para os seus pacientes.

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 profissionais de saúde permaneçam seguros e informados.

Por exemplo, a IA pode ser usada para auxiliar os profissionais de saúde na prevenção a quedas dos leitos, um dos principais problemas enfrentados em hospitais e clínicas. Por meio de uma câmera instalada no quarto do paciente, são identificados movimentos associados a possíveis riscos de queda. Quando situações de risco são reconhecidas pela câmera, um alerta é emitido à equipe de enfermagem, que imediatamente vai até o quarto verificar o paciente.

Outro campo de atuação beneficiado pela IA é a anestesia. Essa tecnologia oferece todo o suporte necessário aos anestesiologistas, sem margem de erro, em cada momento da cirurgia. Desse modo, os procedimentos podem ser realizados de modo seguro e sem desconforto para os pacientes.

Outra  aplicação é a predição da hipotensão transoperatória. A IA é capaz de prever com 20 minutos de antecedência que a pressão arterial do paciente vai cair, o que permite intervir em tempo. Afinal, cada detalhe de informação pode ser vital para os efeitos anestésicos e o sucesso cirúrgico.

Além disso, a Inteligência Artificial também tem sido usada para fiscalizar o seguimento dos protocolos de segurança durante a pandemia do coronavírus.  Em conjunto com câmeras e sensores, os modelos de IA são 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.

Como evitar fraudes com a ajuda da Inteligência Artificial

As fraudes são outro dos maiores problemas enfrentados pelas operadoras do setor de saúde atualmente. Segundo pesquisa do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), elas custam às operadoras de planos de saúde cerca de R$ 20 bilhões anuais e elevam os custos dos procedimentos médicos para os pacientes em mais de 30%. Ou seja, elas prejudicam tanto os planos de Saúde quanto os próprios pacientes, pois acabam elevando os custos dos planos de saúde.

Os fraudadores estão constantemente procurando maneiras de tirar proveito do sistema, seja preenchendo declarações falsas ou com práticas de cobrança “criativas”. Entre as formas mais comuns de fraudar o seguro, estão emprestar a carteira do seguro de saúde para terceiros, cobrar por procedimentos não realizados ou incluir não funcionários no seguro empresarial.

Um agravante para o problema é que a detecção de fraude baseada em regras é facilmente enganada com novas técnicas que surgem diariamente. Além disso, a revisão manual não pode ser dimensionada para atender ao grande número de reclamações que as organizações recebem no dia a dia. Muitas vezes, os operadores de planos de saúde têm processos manuais legados para encontrar problemas e processar reclamações. Esses processos não são dimensionados e deixam pacientes e provedores frustrados quando os pagamentos não são realizados ou os resultados não são satisfatórios.

Mas esses prejuízos agora podem ser reduzidos drasticamente com o uso da Inteligência Artificial. O uso de análises preditivas por seguradoras para combater fraudes atingiu um recorde histórico em 2021, com 80% das seguradoras usando modelagem preditiva para detectar fraudes, de acordo com um estudo da Coalition Against Insurance Fraud e SAS.

Uma abordagem de IA para detecção de fraudes verifica cada reivindicação para procurar padrões que indiquem fraude. Por sua vez, 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. Com essas tecnologias, 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.

A análise das informações presentes no Banco de Dados permite a adoção de soluções que fazem um cruzamento das informações para identificar fraudes que seriam difíceis de serem encontradas apenas com o olhar humano. Por exemplo, um software de Big Data Analytics pode cruzar grandes conjuntos de dados para analisar diferentes indicadores. Isso envolve conceitos matemáticos e estatísticos bastante complexos, algo inviável de ser feito manualmente.

Outra aplicação importante da Inteligência Artificial pelas operadoras de saúde é no 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.

Um estudo de caso interessante do uso de IA para prevenir fraudes é aquele da Change Healthcare, empresa que fornece soluções de gerenciamento de receita e ciclos de pagamento no sistema de saúde dos EUA. Como uma empresa independente de TI de saúde, ela ajuda a processar mais de 12 bilhões de transações anualmente, abrangendo 5.500 hospitais, 800.000 médicos, 130.000 dentistas e 600 laboratórios.

A Change Healthcare ajuda as organizações provedoras a processar reivindicações com os pagadores. Quando um pedido válido é negado por um pagador por codificação incorreta ou outros motivos, esse é um processo doloroso tanto para o provedor quanto para o paciente. Para as reivindicações que devem ser pagas, a Change Healthcare ajuda os fornecedores a reprocessar as reivindicações e a receber o pagamento. Aprimorar esse processo para encontrar as reivindicações com maior probabilidade de serem aceitas e que renderão mais valor para o provedor cria um grande valor para os clientes da Change Healthcare.

Usando a Inteligência Artificial, a equipe da Change Healthcare cria modelos para prever quais reivindicações provavelmente serão viáveis. Isso agiliza a gestão de sinistros, certificando-se de que os analistas que estão reprocessando os sinistros estão trabalhando naqueles com maior potencial.

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Componentes vitais de clínicas e hospitais inteligentes

Agora é a hora de adotar uma estratégia hospitalar inteligente. Hospitais com visão de futuro em todo o mundo estão otimizando processos, sistemas e infraestrutura para aumentar a eficiência, melhorar o atendimento ao paciente, economizar dinheiro e reduzir riscos. Uma abordagem estratégica para obter visibilidade de todos os fatores que geram dados e insights acionáveis é o primeiro passo para o crescimento, simplificação e transparência. Além disso, a implementação de uma estratégia hospitalar inteligente pode ajustar os modelos operacionais e clínicos, resultando em um atendimento de melhor qualidade a um custo menor.

Porém, para conseguir utilizar todo o potencial da Inteligência Artificial, o setor de saúde ainda enfrenta muitos desafios, como falta de mão de obra qualificada, escassez de dados ou dados de má qualidade e dificuldade para identificar casos de uso apropriados.

Esses são os pontos que uma plataforma de integração consegue ajudar, pois ela traz uma abordagem muito mais consultiva e abrangente, capaz de favorecer insights médicos, estender o atendimento personalizado a mais pacientes, melhorar a experiência dos profissionais de saúde. Desse modo, é possível aumentar a eficiência clínica, impulsionar resultados e garantir maior segurança e proteção.

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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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