Como a IA eleva a medicina preventiva a um caráter exponencial?

A saúde digital deve continuar em expansão, sobretudo com foco na interoperabilidade entre sistemas de saúde

Por Wladimir Bortoletto Nunes

Nos últimos anos, o mercado de saúde apresentou intensas movimentações no que se refere a fusões e aquisições, mudanças regulatórias, surtos de doenças, escassez e aumento de preço dos insumos, além do início da adoção da telemedicina.

Passado esse intenso período, é o momento de organizar e estruturar o setor com foco em melhorias no serviço prestado, o que envolve mudanças para os pacientes, médicos e profissionais como um todo.

Nesse sentido, o uso da tecnologia para atender demandas – internas e externas – será o ponto-chave para essa nova fase.

A adoção de novas tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) devem ser a prioridade na agenda do setor para elevar a medicina a um caráter exponencial. Isso porque tais tecnologias promovem aos médicos, enfermeiros e demais profissionais do segmento o acesso a informações confiáveis, ou seja, baseadas em evidências, o que eleva os cuidados aos pacientes de maneira preventiva.

De acordo com um estudo do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CBI.br), entre 2019 e 2022, houve aumento de 85% e 81% no acesso de médicos e enfermeiros, respectivamente, a informações dos pacientes de forma eletrônica.

E a saúde digital deve continuar em expansão, sobretudo com foco na interoperabilidade entre sistemas de saúde para consolidar e compartilhar as informações relacionadas ao paciente.

Com base nesse repositório, as ferramentas de aprendizagem de máquina podem extrair e revelar informações valiosas de dados clínicos não estruturados, beneficiando a saúde e a qualidade de vida dos pacientes, além de aumentar a eficiência do provedor de saúde e diminuir a sinistralidade do plano de saúde.

Hoje, em muitas instituições de saúde, as informações sobre o paciente são muito fragmentadas e desordenadas, sem contar quando se encontram em papéis.

A falta de dados estruturados e consolidados da carteira de beneficiários da saúde de maneira digital impossibilita que sistemas de ML cruzem informações para ampliar as evidências e diagnósticos e, assim, contribuam em tratamentos personalizados, com muito mais agilidade e eficiência.

Além disso, a interação com o paciente durante o tratamento, por exemplo, pode contribuir com a indústria na melhoria da cadeia produtiva de medicamentos.

Os hospitais e os convênios, por outro lado, não conseguem ter acesso a todas as informações que precisam para medir com mais eficiência os custos dos tratamentos e ter visibilidade dos diversos estágios de tratamentos em vigência.

A ideia, ao convergir soluções de IA, Big Data e ML, é apoiar os processos de forma real e eficiente, elevando o patamar da medicina preventiva e da qualidade de vida do beneficiário, o que refletirá em melhor eficiência operacional e redução de custo para a saúde suplementar.

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