Hospitais sempre tiveram um grande volume de dados dos pacientes, que eram usados mais para facilitar processos administrativos. A primeira evolução veio com o prontuário digitalizado, facilitando o cruzamento de dados médicos. Agora, a IA generativa ajuda nas análises, em busca de maior eficiência operacional num setor de custos altos.

No Hospital Sírio-Libanês, em São Paulo, duas ferramentas foram criadas internamente. Uma mapeia o potencial risco de câncer em exames, notificando a equipe médica do paciente. O índice de continuidade do tratamento desde a implementação aumentou em 26%.

A outra é a NoShow, que reduz faltas de pacientes em exames de alto custo, como ressonância magnética e tomografia. A IA analisa informações do paciente agendado — como profissão, onde mora, idade e o tempo desde o pedido médico — e identifica a probabilidade de ele não comparecer. Desde que passou a ser usada, a ferramenta já reduziu o índice de falta em 20%, o que garantiu uma economia de R$ 6 milhões anuais ao hospital.

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Entramos em contato no dia anterior para confirmar se a pessoa (com risco de falta) vem. Se não, remarcamos, e uma vaga é liberada para a fila de espera. São equipamentos caríssimos e que, se estão parados, viram desperdício — diz Ailton Brandão, diretor de TI, Dados e Digital do hospital.

O sistema foi desenvolvido com a empresa de software In2Life e será licenciado para outros hospitais e clínicas.Usar a expertise e o volume de dados disponíveis para desenvolver soluções de IA e diversificar o negócio também é um caminho seguido pela Mater Dei. Depois da abertura de capital, em 2021, a rede mineira de hospitais comprou a 3Data, de IA e inteligência de dados, e desenvolveu o aplicativo Maria.

Fotos: Reprodução

Um robô conversa com o usuário num chat e pergunta sobre sintomas, mas não substitui o profissional de saúde: depois de analisar as informações, Maria encaminha o caso à equipe de médicos e enfermeiros que atendem on-line ou orienta o usuário a buscar uma unidade de saúde, dependendo da gravidade.

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A ferramenta foi primeiro usada pelos próprios profissionais da rede, em testes para evitar que a IA seja preconceituosa ou “alucine”, ou seja: dê respostas equivocadas. Matheus Magalhães, gerente de Inovação e Novos Negócios da companhia, explica que Maria aprende com as informações dos usuários e os diagnósticos das equipes para alimentar o prontuário digital do paciente. 

Fonte: O Globo