IA na Saúde: como dados inteligentes estão transformando hospitais e consultórios
- Marcelo Firpo
- 24 de jul.
- 8 min de leitura
Resumo gerado por IA:
A aplicação de GenAI e Machine Learning no setor da saúde está revolucionando desde a experiência do paciente até a eficiência operacional das instituições. Automação de processos, diagnósticos aprimorados e suporte à decisão clínica são apenas algumas das inovações possibilitadas pela IA. No entanto, para que essas soluções sejam eficazes, uma base sólida de engenharia e análise de dados é essencial.
Imagine um paciente que, ao sair de uma consulta médica, recebe imediatamente em seu dispositivo móvel um resumo claro e conciso do diagnóstico e das recomendações discutidas, além das prescrições dos medicamentos que devem ser adquiridos ou o agendamento dos exames solicitados. Ao mesmo tempo, o médico, aliviado das tarefas administrativas, pode dedicar mais atenção e empatia ao próximo paciente. Cenários como este estão se tornando realidade graças à aplicação de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e Machine Learning (ML) no setor da saúde.
O avanço das novas texnologias está redefinindo o setor de saúde, impulsionando inovações que vão desde a automação de processos administrativos e a interface com os pacientes até a análise avançada de dados para diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados. Tecnologias como IA Generativa (GenAI) e Machine Learning (ML) estão transformando a forma como hospitais, clínicas, médicos, equipes de enfermagem, laboratórios, seguradoras e gestores tomam decisões, melhorando a eficiência, reduzindo custos e aprimorando a experiência do paciente.
Por outro lado, questões como a governança dos dados, aspectos regulatórios e a conformidade com os valores de uma prática genuinamente ética despertam preocupações. Neste cenário dinâmico, compreender como essas ferramentas estão moldando a área da saúde é essencial para organizações e profissionais que buscam oferecer um atendimento mais ágil, preciso e acessível.
A importância da engenharia de dados e data analytics
A efetividade das soluções de GenAI e ML depende diretamente de uma base sólida de engenharia e análise de dados. A coleta, organização e interpretação precisas dos dados garantem que os algoritmos sejam treinados com informações relevantes e de alta qualidade, resultando em modelos mais eficientes e confiáveis. Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, é muito importante entender que uma boa solução de IA nasce de uma estrutura de dados bem equacionada. “Os dados são fundacionais. É com eles que os modelos vão trabalhar, e é com eles que precisamos começar. Fazendo uma analogia com o mundo da saúde, antes de começarmos o tratamento, precisamos ter a nossa farmácia bem organizada.”
A revolução da experiência do paciente e eficiência operacional
A adoção de GenAI e ML no setor da saúde não se trata apenas de tecnologia, mas sim de uma transformação fundamental na experiência do paciente e na eficiência operacional das instituições de saúde. Essas soluções permitem otimizar processos burocráticos, automatizar tarefas repetitivas e fornecer insights personalizados, beneficiando tanto pacientes quanto profissionais de saúde.
Por meio de análise de grandes volumes de dados clínicos, a IA pode reduzir tempos de espera, melhorar diagnósticos e personalizar tratamentos. Os profissionais de saúde também são beneficiados, pois passam menos tempo em tarefas administrativas e mais tempo focados na interação direta com o paciente.
IA na saúde: conheça alguns casos de uso
Engajamento do paciente e do profissional de saúde
A interação entre pacientes e profissionais de saúde é fundamental para a eficácia dos tratamentos. Ferramentas baseadas em GenAI estão transformando essa dinâmica ao automatizar tarefas burocráticas e melhorar a comunicação. Por exemplo, a Fundação Jiménez Díaz, em Madrid, implementou o sistema de IA "Mobility Scribe", desenvolvido pelo grupo Quirónsalud. Este sistema escuta as conversas entre médicos e pacientes, gera relatórios médicos compreensíveis e propõe tratamentos que os médicos validam. Como resultado, os médicos podem focar mais no paciente durante a consulta, aumentando a qualidade do atendimento.
Suporte ao diagnóstico
Os Programas de Suporte ao Diagnóstico (PSD) e Programas de Suporte aos Pacientes (PSP) desempenham um papel essencial ao longo de toda a jornada do paciente. Essas iniciativas atuam desde a fase de diagnóstico até o acesso e adesão ao tratamento, garantindo um atendimento humanizado e personalizado. A utilização de GenAI e ML nesses programas permite automatizar fluxos de trabalho, melhorar a qualidade das interações e proporcionar uma experiência mais fluida aos pacientes e seus cuidadores. Por meio de réguas de atendimento digitalizadas, é possível oferecer suporte individualizado, garantindo maior adesão ao tratamento e melhorando os resultados clínicos.
Por exemplo, a Roche desenvolveu um programa de suporte digitalizado para pacientes com doenças crônicas, utilizando IA para personalizar interações e lembrar os pacientes sobre a adesão ao tratamento. O programa não apenas melhorou a experiência dos pacientes ao oferecer um canal contínuo de suporte, mas também ajudou a reduzir as taxas de abandono do tratamento, garantindo melhores desfechos clínicos.
Segmentação e análise de sentimento do paciente
Compreender as emoções e percepções dos pacientes é vital para oferecer um atendimento personalizado. Algoritmos de Machine Learning podem analisar feedbacks de pacientes, segmentando-os com base em sentimentos expressos e necessidades específicas. Isso permite que as instituições de saúde adaptem suas abordagens, melhorando a satisfação e os resultados clínicos.
O recente estudo “Probabilistic emotion and sentiment modelling of patient-reported experiences", das universidades de Adelaide e James Cook, na Austrália, introduziu uma metodologia inovadora para modelar emoções de pacientes a partir de narrativas online sobre suas experiências. Utilizando técnicas avançadas de modelagem de tópicos, os pesquisadores analisaram relatos de pacientes no portal Care Opinion, identificando temas emocionais-chave relacionados às interações entre pacientes e profissionais de saúde, bem como às evoluções clínicas. Essa abordagem probabilística permitiu prever emoções e sentimentos com alta precisão, fornecendo insights valiosos para a personalização do atendimento e melhoria dos serviços de saúde.
Próxima Melhor Ação (NBA)
No contexto da saúde, a abordagem de Próxima Melhor Ação utiliza IA para analisar dados em tempo real dos pacientes, determinando as intervenções mais adequadas em cada momento. Isso permite que profissionais de saúde ofereçam tratamentos personalizados, aumentem a eficácia terapêutica e melhorem a experiência do paciente.
Embora o exemplo a seguir pertença ao setor financeiro, seu princípio pode ser adaptado para a saúde: a EY implementou um Assistente de Cobrança de Contas a Receber com tecnologia de IA que utiliza aprendizado de máquina para priorizar contas, identificar clientes em risco e recomendar a próxima melhor ação. Na saúde, sistemas semelhantes podem analisar dados de pacientes para sugerir intervenções clínicas oportunas e personalizadas.
Síntese de literatura médica
A quantidade de publicações médicas cresce exponencialmente, tornando desafiador para os profissionais de saúde manterem-se atualizados. Ferramentas de GenAI e ML podem automatizar a análise e a síntese de grandes volumes de literatura médica, proporcionando resumos concisos e relevantes que auxiliam na tomada de decisões clínicas informadas.
O MedSearch é um assistente digital baseado em IA desenvolvido pela Arkangel AI, projetado para agilizar a pesquisa e análise da literatura médica no PubMed. Ele fornece aos profissionais de saúde informações atualizadas e relevantes de forma eficiente e contextualizada, melhorando a precisão e a rapidez no acesso a evidências científicas.
Análise de ensaios clínicos
Ensaios clínicos geram uma quantidade substancial de dados que requerem análise minuciosa para identificar padrões e resultados significativos. A aplicação de IA nesses dados pode acelerar a interpretação, melhorar a precisão dos resultados e auxiliar no desenvolvimento de novos tratamentos.
O estudo "Accelerating Clinical Evidence Synthesis with Large Language Models" apresentou o TrialMind, uma plataforma baseada em GenAI que automatiza a revisão sistemática de estudos clínicos. Utilizando modelos de linguagem avançados, o TrialMind melhora a eficiência na identificação e extração de dados relevantes, facilitando a síntese de evidências clínicas para pesquisadores e profissionais de saúde.
Apoio à decisão clínica e coordenação de cuidados
Ferramentas de GenAI e ML auxiliam profissionais de saúde na tomada de decisões clínicas, analisando grandes volumes de dados para fornecer recomendações baseadas em evidências. Além disso, essas tecnologias melhoram a coordenação entre equipes médicas, garantindo que os pacientes recebam cuidados integrados e eficientes.
O projeto Cardiomentor, por exemplo, desenvolvido pelo Tecnalia e pelo Barcelona Supercomputing Center, em colaboração com a Sociedade Espanhola de Cardiologia, resultou na primeira aplicação pública espanhola baseada em IA. Inicialmente focada em fornecer aos médicos generalistas acesso fácil a informações atualizadas sobre insuficiência cardíaca, a ferramenta planeja, em sua segunda fase, utilizar dados anonimizados de pacientes para aprimorar sua capacidade preditiva e diagnóstica. Isso visa oferecer recomendações baseadas em casos similares, otimizando o tratamento dos pacientes.
Melhoria dos diagnósticos e treinamento médico
A GenAI e o ML estão revolucionando a educação médica ao fornecer plataformas interativas e personalizadas para o treinamento de profissionais de saúde. Essas tecnologias permitem simulações realistas e acesso a vastos repositórios de conhecimento, facilitando o aprendizado contínuo e a atualização em práticas médicas.
O Hospital Universitário Son Llàtzer, em Mallorca, implementou um algoritmo de IA capaz de antecipar o diagnóstico de sepse em até 24 horas, com uma precisão de 96%. Embora o foco principal seja a melhoria do atendimento ao paciente, a utilização desse algoritmo também serve como uma ferramenta educacional para médicos e enfermeiros, aprimorando o treinamento clínico e a compreensão dos sinais precoces da condição. Já o Hospital General Doctor Balmis, em Alicante, implementou um sistema de leitura de imagens por IA para radiografias de tórax e ossos, permitindo detectar patologias com 90% de precisão.
Automação de autorizações e melhorias na experiência do cliente
Processos administrativos, como a autorização prévia para procedimentos médicos, podem ser demorados e propensos a erros. A implementação de GenAI e ML automatiza essas tarefas, reduzindo o tempo de espera e aumentando a precisão na aprovação de tratamentos, o que beneficia tanto os pacientes quanto os prestadores de serviços de saúde.
Além disso, a utilização de IA em plataformas de atendimento a pacientes, com a utilização de agentes capazes de agendar novas consultas e exames, bem como chatbots aptos a acessar o histórico do paciente e oferecer sugestões contextualizadas, são exemplos de novos horizontes que se abrem na melhoria contínua da experiência do cliente de serviços de saúde.
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A experiência da BlueMetrics em projetos para o ecpssistema da Saúde
A BlueMetrics tem ampla experiência no desenvolvimento de soluções de Dados, GenAI e Machine Learning para empresas do ecossistema da saúde, ajudando a otimizar operações, melhorar a tomada de decisão e impulsionar resultados financeiros.
Um exemplo disso é o trabalho realizado para uma grande empresa americana do setor, que intermedia serviços de urgência, como ambulâncias, e os planos de saúde dos pacientes. Com o crescimento da operação, a empresa precisava de mais transparência e precisão em seus relatórios para atender às demandas regulatórias e operacionais.
Para resolver esse desafio, desenvolvemos uma infraestrutura robusta de dados, com a implementação de um data lake e um data warehouse, tornando os relatórios mais ágeis, detalhados e adaptáveis às novas regras de negócio. Como resultado, a empresa atraiu quatro novos sistemas de processamento de pagamento, conectando assim centenas de empresas e ampliando sua base de clientes.
Este é um case de Data & Analytics, área fundacional para qualquer projeto de Inteligência Artificial. Com a base de dados estruturada, novas funcionalidades utilizando GenAI e Machine Learning já estão previstas no roadmap, trazendo ainda mais eficiência e inovação para o setor.
Conclusão:
O avanço da Inteligência Artificial na saúde não é apenas uma promessa distante, mas uma realidade em constante evolução. Da automação de processos administrativos à personalização dos cuidados médicos, passando pela análise de ensaios clínicos e otimização da jornada do paciente, GenAI e Machine Learning estão remodelando o setor. Na base dessa revolução estão a engenharia de dados e o data analytics – pilares fundamentais para o desenvolvimento de soluções confiáveis e escaláveis.
Com expertise comprovada em projetos de GenAI, Machine Learning e Data & Analytics, a BlueMetrics acelera a jornada de IA nas empresas do ecossistema da saúde, garantindo um futuro mais eficiente, mais inovador e mais centrado no paciente.
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