Assim como a gradativa implementação da Internet 5G, o machine learning e a inteligência artificial na saúde são responsáveis por uma verdadeira revolução neste segmento.
O cenário que se desenvolvia, de certa forma, pontualmente, a partir da pandemia e da necessidade de isolamento social, abriu precedentes inéditos para um entrosamento veloz e robusto entre tecnologia e saúde.
A telemedicina, regulamentada pelo Conselho Federal de Medicina (CFM) em 2022 e considerada até então o avanço mais importante nesse sentido, cedeu espaço para que outras ferramentas se destacassem. É o caso do aprendizado de máquina (machine learning) e da inteligência artificial na saúde.
Neste artigo vamos abordar como esses avanços refletem e contribuem para a dinamização deste mercado, sobretudo, na perspectiva do Serviço de Atenção Domiciliar (SAD). Continue conosco.
O contexto do machine learning e da inteligência artificial na saúde em 2023.
Não só na saúde, como no mercado como um todo, esses são avanços tecnológicos que figuram como verdadeiras promessas para otimização de processos e da rentabilidade dos negócios.
De acordo com um relatório da consultoria FrontierView, encomendado pela Microsoft, a inteligência artificial (IA), por exemplo, pode contribuir com o crescimento de 4,2% do PIB do Brasil até 2030.
Já no âmbito da saúde, dados da Statista apontam para um mercado de US$ 28 bilhões em 2025. Enquanto isso, a estimativa é ainda mais impressionante quando se avaliam os gastos previstos para IA até 2030, como traduz a BIS Research:
- mais de US$ 35 bilhões;
- crescimento de 24% quando o cenário é comparado a 2019.
Essas informações corroboram a tendência de mercado e do mundo de atrelar, de forma cada vez mais sutil, o offline e a nuvem. Ou seja, as atividades realizadas fora da rede de computadores e aquelas que ocorrem no meio digital.
Tanto o machine learning (ML), quanto a inteligência artificial (IA) na saúde fazem parte de um novo contexto corporativo que investe ano após ano em melhores soluções através do que a tecnologia é capaz de transformar.
A exemplo disso, o recente State of Digital Health, desenvolvido pelo CB Insights, mensurou, em escala global, que em 2021 o investimento em saúde digital nas empresas cresceu 79%, sendo ele direcionado para iniciativas diversas, desde ferramentas mais tradicionais como a telemedicina e prontuários eletrônicos, até softwares de gestão, robótica, até IA e ML (machine learning).
O termo “saúde digital” é abordado, inclusive, pelo Ministério da Saúde e descreve “o uso de recursos de Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) para produzir e disponibilizar informações confiáveis sobre o estado de saúde para os cidadãos, profissionais de saúde e gestores públicos”.
O órgão considera ainda que “Saúde Digital” se tornou mais abrangente que a expressão “e-Saúde”, incorporando “os recentes avanços na tecnologia, como novos conceitos, aplicações de redes sociais, Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA), entre outros”, como consta no texto integral do MS (Ministério da Saúde).
5 Benefícios do Machine Learning e da Inteligência Artificial na saúde e no home care
Tendo em vista que a saúde é o setor que mais gera dados no mundo, representando 30% deles, a utilização de ML e IA habilita diversos benefícios para o setor – desde análise efetiva de big data à uma experiência do cliente mais satisfatória, uma vez que ele tem acesso a recursos que integram as suas necessidades, das suas famílias e as dos profissionais da área.
Além disso, a população está envelhecendo, o que indica, em primeiro plano, que a necessidade por serviços SAD tende a crescer nos próximos anos. Por isso, tecnologias que auxiliam o setor a lidar com essa “alta demanda” são e serão sempre bem-vindas.
César Griebeler, Vice-presidente de Tecnologia da Pulsati, em artigo na Saúde Business, discute outra série de vantagens que essas ferramentas podem trazer para a saúde e para o home care, confira:
1) Melhor custo-benefício
Utilizar machine learning e inteligência artificial na saúde asseguram melhores serviços, com mais rapidez e a um custo menor.
Isso porque essas ferramentas são capazes de acelerar tarefas que antes despediam tempo e recursos humanos, como etapas administrativas.
Pré-autorização de seguros, acompanhamento de glosas, manutenção de registros, análise de produtividade e sobrecarga da equipe, otimização de recursos, entre outras, são algumas atividades automatizadas pela integração dessas tecnologias. Tal ação permite que os profissionais da área se dediquem a um atendimento mais humanizado e qualificado, potencializando o serviço de atenção domiciliar.
2) Retenção de talentos
Um controle efetivo de gestão, realizado através de ferramentas de tecnologia como machine learning e a inteligência artificial na saúde, tem como resultado a retenção de talentos para o setor.
Principalmente com o envelhecimento populacional, o home care passa a demandar um grande número de profissionais especializados nesse modelo de negócio. Entretanto, um estudo realizado em Wisconsin, nos Estados Unidos, identificou que 85% das empresas de Serviço de Atenção Domiciliar (SAD) não têm colaboradores suficientes para os turnos e outras 43% não preenchem seus turnos ao menos 7 vezes por mês.
Quando há a utilização da ML e IA na saúde, esse desafio é superado, uma vez que tais ferramentas conseguem, segundo César (VP de Tecnologia Pulsati), na Saúde Business, “fornecer um cronograma consistente e confiável de trabalho, permitindo planejamento […]. Com o apoio de soluções informatizadas, amparadas pela inteligência artificial e pelo machine learning, diversos produtos no mercado auxiliam a otimização de cronograma e a gestão de escalas desses profissionais”.
3) Diagnósticos escaláveis
Um dos grandes diferenciais da ML e inteligência artificial na saúde é escalar as soluções do setor.
Segundo um artigo publicado pela Nature e através de uma experiência com deep learning do Google, foi possível compreender que o aprendizado de máquina, bem como a IA, conseguem encontrar diagnósticos velozmente, a partir de enormes bancos de dados.
Como resultado, há a observação de riscos de doenças a partir de padrões dos databases (grandes bancos de dados), poupando tempo, recursos e, até mesmo, um modelo de medicina reativa. Inaugura-se a prevalência da medicina preventiva.
O que antes demandaria ações e exames múltiplos a um paciente, agora pode ser transportado para uma análise automatizada, em larga escala, com mais vetores de comparação, otimizando diagnósticos e refletindo em uma assistência médica mais rápida e assertiva.
4) Mais saúde mental
Em 2020, a Oracle, em parceria com a Workplace Intelligence, divulgou uma pesquisa que mostrou como a ML e a inteligência artificial na saúde se relacionam ao tópico saúde mental e bem-estar nas rotinas de trabalho.
Segundo o estudo, que observou mais de 12 mil pessoas em 11 países, 87% dos brasileiros disseram que soluções de IA/ML são imprescindíveis para o monitoramento do seu bem-estar mental no ambiente de trabalho.
Além disso, desta parcela, 64% prefere interagir sobre assuntos como estresse e ansiedade com um robô, ao invés do seu superior imediato, por exemplo.
Nesse sentido, as tecnologias influenciam também na produtividade das equipes home care e no cuidado com toda a cadeia de colaboradores.
5) Gestões cada vez mais eficientes
O contexto digital da saúde composto, dentre suas múltiplas facetas, também por ferramentas de ML e IA, permite o desenvolvimento de softwares de gestão cada vez mais completos, que abarcam toda a cadeia de recebíveis do negócio.
Por isso, a integração de tecnologias reflete na eficiência operacional de empresas SAD, garantindo sua permanência entre a concorrência.
O SpinCare, o software de gestão de home care mais completo do mercado, é um bom exemplo desse tipo de ferramenta. Além da conformidade legal para uso de dados sensíveis, o software otimiza os processos internos e de relacionamento de empresas desse setor, contendo diferenciais como:
- Conformidade legal;
- Otimização dos processos e controle da operação das empresas de home care;
- Gerenciamento automatizado de escalas e turnos;
- Prontuários armazenados eletronicamente;
- Gestão financeira;
- Gestão de cadeia de suprimentos
- Aplicativo mobile para a família do paciente.
O SpinCare carrega ainda o selo de produto Pulsati, uma das healthtechs mais inovadoras do setor.
Conclusão
No espectro geral da saúde, a cadeia de SAD é a que tende a se beneficiar cada vez mais pela adoção de soluções focadas em ML e IA.
Embora esse ainda seja um universo de experimentação, muitos serviços e ferramentas atuais, como o software SpinCare, já focados no uso da tecnologia, sedimentam o caminho para o que está por vir.
Desta forma, empresas do segmento que vislumbram permanecer no mercado precisam investir em tecnologia o quanto antes, uma vez que a transformação digital é inevitável e não volta atrás.
Conheça as soluções do software Spincare: