Inteligência Artificial na Saúde: aplicações, benefícios e tendências para o setor

De acordo com o instituto alemão de pesquisas, Statista, o mercado de Inteligência Artificial na Saúde terá um crescimento de mais de 1.600% entre 2021 e 2030. A crescente de investimentos demonstra um aumento significativo em benefícios e inovações tecnológicas que irão impactar a área a nível global.

Entre os principais benefícios do uso da inteligência artificial na saúde, estão a capacidade de otimizar processos, extrair rapidamente os conhecimentos a partir de bancos de dados e gerar suporte à decisão com insights e relatórios inteligentes. Alguns exemplos de aplicação da IA na saúde estão na automatização de diagnósticos e no monitoramento da jornada do paciente.

Ao extrair e interpretar os milhares de dados gerados desde o primeiro contato do paciente com o sistema de saúde até o término do tratamento, a Inteligência Artificial traz como benefícios: melhoria da qualidade do atendimento, suporte às equipes assistenciais para decisões clínicas e redução de desperdícios decorrentes de um tempo de permanência mais longo do que o necessário.

Ao longo desse artigo, abordaremos mais exemplos de aplicação da IA na saúde e como grandes instituições já estão adotando a tecnologia no Brasil.

Por que a inteligência artificial se tornou tão importante para a saúde?

Desde algoritmos que podem detectar câncer em imagens médicas com precisão superior à dos humanos, até chatbots que podem fornecer aconselhamento de saúde mental, a IA está redefinindo o o setor da saúde.

O potencial da IA na saúde é tão grande quanto sua necessidade. Com o envelhecimento da população e o aumento das doenças crônicas, os sistemas de saúde em todo o mundo estão sob pressão. A demanda por serviços de saúde está aumentando, enquanto os recursos são limitados.

Ao mesmo tempo em que os tratamentos precisam ter seus custos reduzidos, os pacientes carecem da melhoria ao acesso para entrar em uma linha correta da sua jornada de tratamento, como também carecem de eficiência operacional neste cuidado e na sua recuperação.

Nesse cenário, a IA surge não só como uma ferramenta para ajudar em diagnósticos e pesquisas, como também para facilitar o dia a dia dos profissionais de saúde, aumentando eficiência, melhorando a precisão e personalizando o atendimento ao paciente.

É nesse contexto que softwares de inteligência artificial chegam com um potencial inigualável para melhorar os processos na saúde. Eles estabelecem uma melhor experiência do usuário, novos padrões de serviço para as instituições de saúde e aprimoram sistemas tradicionais de tratamento. Nas próximas seções do texto, vamos falar mais sobre essas tecnologias e suas aplicações.

Como vimos, esta tecnologia está se tornando uma força transformadora. A IA na saúde, abrindo uma série de novas possibilidades, como:

1. Monitoramento da Jornada do Paciente: A IA pode ser usada para monitorar a jornada completa do paciente, desde a admissão até a alta. Isso envolve o rastreamento de todas as interações do paciente com o sistema de saúde, incluindo consultas, exames, procedimentos e internações. A IA é usada para identificar padrões e tendências nesses dados, revelando áreas de ineficiência ou atraso.
2. Diagnóstico e Tratamento de Doenças: A IA pode ser usada para diagnosticar e tratar doenças de forma mais eficaz. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para reconhecer padrões em imagens médicas, como raios-X e ressonâncias magnéticas, para identificar doenças como câncer em estágios iniciais. Além disso, a IA pode ajudar a personalizar tratamentos com base nas características individuais de cada paciente.
3. Previsão de Doenças: A IA pode analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e prever o risco de doenças. Isso pode permitir intervenções preventivas e melhorar os resultados de saúde.
4. Auditoria Inteligente: A IA pode ser usada para realizar auditorias inteligentes, ajudando na gestão de glosas, facilitando a identificação de erros ou irregularidades nas contas médicas.
5. Pesquisa Médica: A IA pode acelerar a pesquisa médica, ajudando a identificar alvos para novos medicamentos e analisar os resultados dos ensaios clínicos.
6. Monitoramento de Doentes Crônicos: A IA pode ser usada para monitorar pacientes com doenças crônicas, ajudando a identificar mudanças em sua condição que possam necessitar de intervenção médica. A IA pode analisar dados desses pacientes em tempo real para identificar quaisquer mudanças que possam indicar uma deterioração na condição do paciente. Isso permite que os profissionais de saúde intervenham rapidamente, possivelmente evitando hospitalizações desnecessárias.
7. Telemedicina: Com a ajuda da IA, os médicos podem diagnosticar e tratar pacientes remotamente. Isso é especialmente útil em áreas rurais ou remotas, onde o acesso a cuidados de saúde pode ser limitado.
8. Análise Genômica: A IA pode ser usada para analisar sequências genômicas e identificar mutações ou variações que podem estar associadas a doenças específicas. Isso pode ajudar a personalizar tratamentos com base no perfil genético de um paciente.
9. Robótica Médica: A IA está sendo usada para melhorar a precisão e eficiência da cirurgia robótica. Além disso, os robôs podem ajudar na reabilitação de pacientes, por exemplo, ajudando-os a recuperar a função motora após um acidente vascular cerebral.
10. Otimização de Processos de Saúde: A IA pode ser usada para identificar processos dentro do sistema de saúde que podem ser otimizados. Isso pode envolver a análise de tudo, desde a programação de consultas até o processo de alta hospitalar. A IA pode identificar ineficiências nesses processos, como tempos de espera desnecessariamente longos ou a utilização ineficiente de recursos. Em seguida, pode sugerir melhorias, como a reprogramação de consultas para evitar picos de demanda ou a realocação de recursos para áreas onde são mais necessários.

Com isso, inúmeros objetivos podem ser alcançados. Alguns dos principais benefícios da inteligência artificial na saúde são:

• Melhoria da Jornada Clínica do Paciente: A IA pode ajudar a otimizar a jornada clínica, tornando-a mais eficiente e centrada no paciente. Isso pode incluir a previsão de necessidades de cuidados futuros, a coordenação de serviços de saúde e a identificação de oportunidades para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento. Uma técnica emergente nesse campo é o Process Mining, que é um método que utiliza algoritmos de IA para analisar os processos de saúde e identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria.
• Suporte às Decisões com Inteligência de Dados: A IA pode analisar grandes volumes de dados de saúde e fornecer insights valiosos que podem informar a tomada de decisões, uma vez que pode identificar tendências e padrões nos dados de saúde, prever resultados de saúde e identificar oportunidades para melhorar a qualidade e a eficiência do atendimento.
• Otimização de Recursos: A IA pode ajudar a otimizar o uso de recursos em saúde, incluindo a alocação de profissionais, o agendamento de consultas e procedimentos, e a gestão de suprimentos e equipamentos. Isso tende a levar uma maior eficiência operacional e a uma melhor qualidade do atendimento aos estabelecimentos de saúde
• Redução de Fraudes: A IA pode ser usada para detectar e prevenir fraudes em saúde, incluindo a detecção de padrões anômalos que podem indicar atividades fraudulentas. Soluções que utilizam inteligência artificial podem gerar economias significativas para os sistemas de saúde e a uma maior confiança por parte dos pacientes e dos profissionais de saúde.
• Sistema de Triagem: A IA pode ser usada para desenvolver sistemas de triagem mais eficientes e precisos, ajudando a priorizar os pacientes com base na gravidade de suas condições e na urgência de seu atendimento. Isso pode levar a um atendimento mais rápido e a melhores resultados para os pacientes.
• Atualização de Leitos em Tempo Real: A IA pode ser usada para monitorar a ocupação de leitos em tempo real, ajudando a gerenciar a capacidade do hospital e a garantir que os pacientes recebam o atendimento de que precisam quando precisam. Isso pode ser particularmente útil em situações de alta demanda, como durante uma pandemia.

É importante lembrar que essas são apenas algumas das muitas formas de aplicação da inteligência artificial na saúde. À medida que a tecnologia avançar com as novas tendências, veremos ainda mais aplicações inovadoras, com benefícios significativos para pacientes e profissionais de saúde.

Veja também:

• Como a era phygital impacta os processos de saúde
• Tecnologia na saúde: a transformação digital e a melhoria da qualidade assistencial
• Saúde 4.0: as mudanças no setor e o impacto das novas tecnologias

Digital twin na saúde

Um dos conceitos mais fascinantes que está ganhando terreno é o de digital twin (gêmeo digital). Este termo se refere a sistemas que replicam o comportamento de entidades reais, muitas vezes fornecendo conectividade on-line com o ativo real e permitindo a transferência de parâmetros de simulações do mundo virtual para o gêmeo real.

Os gêmeos digitais têm uma variedade de aplicações na saúde. Por exemplo, os laboratórios de pesquisa de medicamentos e novas tecnologias já estão utilizando representações digitais da fisiologia humana para acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos.

No futuro, essas ferramentas poderão ajudar médicos e gestores a otimizar o desempenho e a precisão do tratamento para os pacientes, automatizando e orquestrando todo o sistema para sua melhor utilização: pessoas, máquinas de diagnóstico, laboratórios e medicamentos.

Machine learning na saúde

Outra tendência emergente é o uso de machine learning, um subcampo da IA, na saúde. O machine learning envolve o uso de algoritmos que podem aprender e melhorar a partir de dados. Isso pode ser particularmente útil na saúde, onde grandes volumes de dados são gerados diariamente.

Algoritmos de machine learning podem ser usados para analisar registros médicos e identificar padrões que podem indicar o início de uma doença, permitindo intervenções mais precoces e, potencialmente, melhores resultados para os pacientes.

Além disso, o machine learning também pode ser usado para otimizar a alocação de recursos em hospitais, ajudar na interpretação de exames médicos e até mesmo na descoberta de novos medicamentos.

Futuro da saúde: quais serão as tecnologias?

Olhando para o futuro, aqui estão alguns marcos previstos por Peter Diamandis e afiliados da Singularity University (A360 – oradores da comunidade Abundance Digital):

• Anos 2020: diagnósticos médicos baseados em IA em boa parte do sistema de saúde dos EUA.
• 2032: nano-robôs médicos testados em seres humanos capazes de melhorar o sistema imunológico.
• 2034: resolução de grandes desafios, como o câncer.
• 2034: robôs enfermeiros auxiliando idosos para independência na terceira idade.
• 2036: tratamento de longevidade cobertos por planos de saúde, prolongando a vida em 30 a 40 anos.

O impacto da IA na força de trabalho e na qualidade dos serviços de saúde

A inteligência artificial na saúde está aliviando a sobrecarga dos profissionais com a automação de tarefas administrativas e melhorando a qualidade do atendimento ao paciente com decisões mais informadas e precisas. Além disso, a tecnologia está redefinindo a formação e educação dos profissionais de saúde, com simulações de treinamento realistas que permitem a prática segura de habilidades.

A IA na saúde também está otimizando a alocação de recursos e melhorando a precisão dos diagnósticos, permitindo intervenções mais oportunas. Outro exemplo é a personalização do atendimento ao paciente. Ele se torna possível com a análise de dados do paciente e resulta em maior eficácia do tratamento, como em processos na redução do tempo de permanência hospitalar.

Suponha que um paciente, João, é internado com uma condição cardíaca. Tradicionalmente, João ficaria no hospital por vários dias enquanto os médicos diagnosticam sua condição e planejam o tratamento. No entanto, com a IA de processos, os médicos podem analisar rapidamente os dados médicos de João, identificando gargalos e ineficiências no processo de diagnóstico e tratamento.

Ao resolver esses problemas, os médicos podem acelerar o processo de diagnóstico e tratamento, permitindo que João seja liberado do hospital mais cedo. Isso não apenas melhora a experiência do paciente, mas também libera recursos hospitalares para serem usados em outros pacientes.

Assim como no exemplo de desospitalização, recursos também podem ser economizados e a força de trabalho poupada quando contas médicas são auditadas automaticamente em operadoras de planos de saúde.

A IA na auditoria de contas na saúde já consegue identificar erros e inconsistências na faturação, gerando economias significativas. Esses recursos salvos podem ser reinvestidos em novas tecnologias e inovações, impulsionando ainda mais a qualidade dos serviços de saúde.

Cases de inteligência artificial na saúde

A inteligência artificial na saúde oferece recursos ilimitados que otimizam e priorizam a qualidade e segurança no tratamento ao paciente, oferecendo o caminho mais adequado durante o processo. Para que a busca por sistemas inteligentes seja eficiente, primeiro é preciso entender quais processos precisam de otimização, padronização ou correção dentro da unidade. Um sistema de inteligência artificial permite milhares de personalizações, se adequando a qualquer processo.

Um exemplo disso é a aplicação de IA nos processos de saúde por meio do Process Mining. A técnica analisa os processos e identifica pontos de melhoria que irão se refletir no aumento da eficiência e na redução de custos.

IA no Hospital Santa Isabel

Um estudo de caso do Hospital Santa Isabel demonstra como a IA pode ser aplicada para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento. Utilizando a tecnologia de IA e Process Mining da UpFlux, o hospital identificou gargalos no processo de desospitalização, reduziu o tempo médio de internação de 11 para 7 dias, e aumentou a eficiência do processo em 30%.

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IA nos laboratórios da DASA

Outro exemplo é o caso dos laboratórios da Dasa, a maior rede de medicina diagnóstica da América Latina. A empresa utilizou a IA para definir o lead time adequado da anatomia patológica e reduzir os tempos de setup de máquinas, retrabalhos e custos. Com a implementação da IA, a Dasa aumentou a produtividade em 45%, otimizou a rotina com a distribuição por turnos e reduziu a necessidade de repetições. Isso resultou em uma maior eficiência operacional, permitindo que os laboratórios atendessem um maior número de pacientes sem comprometer a qualidade do atendimento.

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IA na operadora de saúde Unimed Paraná

A Unimed Paraná, uma das maiores operadoras de saúde do país, utilizou a IA para transformar seu processo de auditoria de contas médicas. Com a descoberta e automação de até 90% dessa auditoria, a empresa conseguiu eliminar tarefas manuais, reduzir os custos operacionais e aumentar a confiabilidade das análises.

Por meio de uma Central de Inteligência de Auditoria de Contas Médicas desenvolvida em parceria com a UpFlux, a Unimed Paraná não apenas reduziu pagamentos indevidos, mas também duplicou a produtividade de seus auditores sem aumentar o tamanho da equipe. Esse avanço gerou uma economia anual de R$ 3 milhões em custos evitados, trazendo maior eficiência para a operadora.

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Esses exemplos demonstram que, ao fazer a análise e otimização de processos, a IA pode melhorar a eficiência, a qualidade do atendimento e os resultados, tanto para os pacientes quanto para a gestão em saúde.

Solução de IA para processos na Saúde

Para atuar na análise da jornada do paciente, a UpFlux ajuda operadoras de saúde e hospitais a melhorarem a sua eficiência operacional utlizando inteligência artificial e mineração de processos. A UpFlux oferece uma gama de soluções específicas para o setor da saúde, como:

• Command Center Hospitalar: cuidado na jornada do paciente internado, aumento do giro de leito e redução de desperdícios assistenciais.
• Gestão Inteligente do Centro Cirúrgico: maximização do uso da capacidade instalada das salas cirúrgicas e aumento da taxa de ocupação.
• Otimização do Pronto Atendimento: otimização dos tempos entre as etapas do PA e melhoria do fluxo de atendimento.
• Gestão da Qualidade e Protocolos: melhoria da segurança e qualidade no cuidado ao paciente.
• Ciclo de Receita Hospitalar: redução do tempo de faturamento e melhoria do fluxo de caixa.
• Auditoria de Contas Médicas para Operadoras: automatização da operação, eliminação de trabalho manual e detecção de despesas médicas indevidas.

E outras soluções aplicáveis a todos os setores, como:

• Central de Inteligência de Suprimentos: otimização de suprimentos e logística para aumento da conformidade com processos estabelecidos, previsibilidade e pontualidade da entrega.
• Central de Processos Financeiros: visibilidade completa das operações financeiras, otimização das contas a pagar e contas a receber, melhoria do fluxo de caixa e da governança.
• Centro de Controle de Vendas e Entrega: aprimoramento da eficiência de toda a cadeia de valor, atendimento às expectativas de entrega e maior satisfação do cliente.

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