Inteligência artificial

Análise preditiva: saiba como a IA atua na gestão do cuidado

Por Robô Laura - 21 de maio de 2021

Qual é a chance de um paciente com Covid-19 ser readmitido na unidade de terapia intensiva (UTI) em até 48 horas se tiver alta? Qual é a probabilidade de um paciente com câncer sofrer com complicações após uma cirurgia?

Em toda a história, os médicos sempre tiveram que fazer escolhas sem ter disponíveis todas as informações necessárias para uma tomada de decisão mais assertiva, porém, essa é uma realidade que está em processo de mudança e, com o avanço das tecnologias de Inteligência Artificial, essas decisões estão cada vez mais amparadas por dados. É o caso da análise preditiva

Ela é capaz de identificar pacientes em risco, realizar diagnósticos preditivos e agilizar o atendimento. Quer saber mais sobre ela? Siga a leitura!

Análise preditiva na saúde 

A análise preditiva basicamente funciona da seguinte forma: ela ajuda a identificar pacientes que terão maior necessidade de intervenção médica ou demandas de saúde futuramente.

Usando padrões ocorridos no passado para determinar probabilidades de ocorrência de eventos futuros, a análise preditiva está longe de ser um método de “adivinhação” ou “achismo”. 

Aplicada à saúde, ela pode, por exemplo:

-Construir o perfil de saúde do paciente;

-Mapear regiões com maior incidência de determinadas patologias;

-Prever taxas de ocupação dos leitos;

-Aplicar a medicina preventiva para evitar deterioração clínica.

Neste processo, utilizam-se metodologias de machine learning para analisar um grande volume de dados, estatísticas e algoritmos, desenvolvidos para detectar padrões de comportamento que podem, por exemplo, descobrir as probabilidades que determinado paciente tem de realizar uma intervenção cirúrgica antes mesmo da sua indicação clínica.

Mas, o grande impacto da análise preditiva é a possibilidade de fazer previsões para hierarquizar o cuidado, ajudando a categorizar urgências, aumentando a eficiência e otimizando recursos da equipe médica e assistencial. 

A metodologia quando é bem aplicada, em síntese, direciona melhor os investimentos e estratégias de negócios e assistência do hospital.

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Como ela funciona?

Em suma, o conceito de análise preditiva se baseia na criação de um modelo preditivo, isto é, de uma função matemática que quando aplicada sobre os dados, consegue fornecer uma previsão.

Essas informações são trabalhadas por cientistas de dados, que desenvolvem o modelo em conjunto com médicos. 

O modelo utiliza-se de ferramentas como Machine Learning, Data Mining, Séries Temporais, Forecasting, Redes Neurais, entre outras tecnologias, para identificar padrões e gerar insights para uma tomada de decisão mais efetiva. Consequentemente há uma melhora no nível de serviço prestado.

Com o rápido avanço de algoritmos mais precisos e poderosos, a análise preditiva torna-se cada vez mais confiável e indispensável.  

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Quais os benefícios da análise preditiva na saúde?

Que a análise preditiva estima a probabilidade de um resultado futuro com base em padrões nos dados históricos, já sabemos. Mas, afinal, quais são os benefícios?

Ela permite que médicos, especialistas financeiros e equipe administrativa recebam alertas sobre potenciais eventos antes que eles aconteçam. Dessa forma, é possível fazer escolhas mais assertivas e tomar decisões amparadas em dados.

A importância de estar um passo à frente dos eventos é vista com mais clareza nas situações em que a vida de um paciente depende de reação rápida e de informações precisas quando algo está errado.

A seguir, veja os principais benefícios da análise preditiva na saúde:

  • Aumenta a atenção ao paciente;
  • Maior precisão para fazer diagnósticos preditivos e antecipar a gestão do cuidado;
  • Decisões mais assertivas;
  • Redução da necessidade de internações, uso de medicamentos e terapias;
  • Mapeamento do genoma que possibilita gerenciar correções e evitar o desenvolvimento de patologias com predisposição genética;
  • Integração de informações do paciente, tais como histórico familiar e hábitos de vida, para monitoramento da saúde em tempo real;
  • Alertar quando os fatores de risco de um paciente indicam uma alta probabilidade de readmissão hospitalar.

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Além de tudo isso, a análise preditiva também auxilia gerenciando a cadeia de suprimentos. 

O uso de ferramentas analíticas para monitorar a cadeia de suprimentos e tomar decisões baseadas em dados sobre os gastos, pode economizar para hospitais quase US$ 10 milhões por ano, apontou uma pesquisa realizada pela Navigant Consulting, em 2017. 

No fim, tudo isso se reúne para a melhoria no gerenciamento de recursos financeiros, materiais, logísticos e de cuidado.

Quer mais informações relevantes sobre qualidade no cuidado do paciente e outras áreas da gestão hospitalar? Continue acompanhando nosso blog.

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