Inteligência Artificial em saúde: tecnologia além do diagnóstico

A Inteligência Artificial (IA) já faz parte da vida de todos, mesmo sem a gente perceber. Por exemplo, é ela que está por trás das sugestões de compras que recebemos em um site – uma máquina estudou os nossos padrões de navegação e indicou produtos que julga ser interessante para nós. Especificamente para o setor de saúde, o uso de recursos cognitivos no atendimento ao paciente é uma realidade amplamente difundida. Entre algumas formas de utilização, podemos citar: reconhecer padrões em históricos de pacientes para prever possíveis doenças; combinar informações de diversas fontes para aprimorar diagnósticos; monitorar o doente através de aparelhos de UTI e enviar notificações para o médico, entre outras.

Entretanto, IA tem capacidade para impactar positivamente outros setores da saúde, em especial, os que são relacionadas à gestão dos negócios. Olhando para o processo de compliance em operadoras, vemos que a autorização de consultas e exames bem como procedimentos cirúrgicos e internações são atividades bastante sensíveis. São realizadas, na maioria das gestoras de saúde, manualmente, por meio de envio de guias ou liberação em portais, com um atendente abrindo uma solicitação em um sistema inserindo uma infinidade de informações.

Neste contexto, vamos imaginar que o paciente precise colocar um cateter cardíaco. Em uma rotina habitual, o pedido é enviado para a operadora. Na outra ponta, um atendente/auditor da central de autorizações analisa o pedido e libera baseado em regras preestabelecidas pela operadora. Porém, como não existem sistemas cruzando as informações e apontando inconsistências, dificilmente será identificada fraude em alguma etapa do processo. Por exemplo, o médico solicitou um cateter de R$ 500,00 para uma cirurgia, mas se baseado em solicitações anteriores, o sistema soubesse que na verdade, esse equipamento custa R$ 100,00, alertaria o profissional e evitaria um custo desnecessário.

Outro ponto crítico para as operadoras é a internação. Atualmente, o modelo em vigor é o fee for service, em que os estabelecimentos de saúde são pagos por serviços, procedimentos e insumos na alta do segurado – nessa conta entra desde seringas, passando pelos medicamentos até os exames realizados. Esse padrão favorece o aumento de custos e desperdícios de recursos, já que muitas vezes alguns materiais não chegaram a ser utilizados de fato – e nem sempre o hospital age de má-fé, pode ter sido apenas uma falha do profissional na hora de listar os itens.

Se uma seguradora tem, por exemplo, 1 milhão de vidas asseguradas, será praticamente impossível conferir manualmente cada conta e se certificar que o que foi faturado, era de fato necessário ou se os procedimentos autorizados estavam dentro dos padrões predefinidos. Agora, se ela contar com uma solução de IA para correlacionar os dados automaticamente e indicar o que não está em conformidade, terá um recurso valioso para reduzir custos e uma dinâmica que não depende de interação humana e consequentemente, é menos passível de erros. A IA também pode ser usada para outras áreas, como na elegibilidade, garantindo que o paciente seja realmente o titular do plano, no monitoramento do faturamento e glosas, além de auditoria médica.

Quando olhamos para a gestão de uma operadora, a adoção de IA ainda é muito incipiente. Mas se reduzir custos operacionais é uma demanda para ontem, porque não investir nessa tecnologia? A resposta é composta por vários fatores, desde a falta de informatização das instituições até a escassez de soluções no mercado focadas em processos administrativos médicos. Porém, vale ressaltar que a tecnologia já existe e é capaz de transformar o setor da saúde muito além dos diagnósticos, basta as empresas enxergarem esse potencial de aplicação.

Rogerio Pires, diretor de Healthcare da TOTVS.