HIS 2019: Fórum debate integração da saúde digital na rotina clínica

Saúde digital

A palestra “Integração da saúde digital na rotina clínica” reuniu profissionais de clínicas médicas para debater o impacto das tecnologias para unificar o acesso às informações de atendimento.

Participaram do debate cinco representantes de instituições renomadas e crescentes no mercado: Felipe Folco (Cia da Consulta), Felipe Roitberg (Hospital Sírio Libanês), Sandro Nhaia (MedRoom), Emilio Puschmann (Amparo Saúde) e George Martinez (OncoClínicas).

Confira a seguir os tópicos que foram levantados!

Necessidade de reforço na cultura das instituições

As instituições participantes da mesa redonda investem na implantação de sistemas e ferramentas, mas o sistema de saúde como um todo enfrenta várias barreiras para chegar à integração no atendimento clínico.

O debate levantou como principal desafio a questão do aculturamento dos médicos em relação à tecnologia. Mesmo com a disponibilização das ferramentas, muitos profissionais ainda são resistentes, principalmente nas gerações mais tradicionais.

Entre os insights, os participantes citaram alguns gatilhos que podem ajudar a resolver a questão. Folco levantou a questão da usabilidade das ferramentas – é importante que elas tenham um template amigável para cada especialidade clínica e que as soluções estejam sempre em aprimoramento.

Ele reforça que os médicos precisam enxergam as tecnologias como benefício, focando na facilidade de encontrar os dados em vez da dificuldade de uso. As ferramentas precisam fazer sentido e serem pertinentes para cada grupo de usuários na especificidade.

Em adição, George pontua que atualmente há muito mais foco nos modelos sistêmicos do que na usabilidade – e isso precisa mudar. Os desenvolvedores precisam focar apresentar as informações mais importantes que a solução deve resolver.

Além disso, ele acredita que é preciso estimular o aculturamento de acordo com cada geração. Enquanto os profissionais da geração Millenium têm mais facilidade de adaptação, gerações anteriores precisam ter um modelo de treinamento presencial para entender como usá-las.

Enquanto a dificuldade é encaixar esses treinamentos na rotina do profissional, a sugestão de Sandro é deixá-los livres para agendar horários conforme a disponibilidade de agenda nos laboratórios.

Prontuário eletrônico e a integração dos dados

O foco da palestra é como tornar o sistema de saúde mais integrado a partir das tecnologias. Nesse sentido o assunto do momento é o prontuário eletrônico. Essa ferramenta tem o potencial de trazer muitos benefícios para o atendimento, porque mantém os dados do paciente atualizados.

No entanto, os convidados veem uma problemática na questão. Até pela questão da cultura entre os médicos, eles acreditam que ainda vai demorar muito para que possamos chegar a um sistema de saúde integrado, onde os profissionais possam ter acesso a dados de consultas prévias dos pacientes.

Folco pontua que muitos médicos ainda sentem receio de disponibilizar as informações das consultas em um prontuário aberto, mesmo que o paciente detenha a posse dos dados. Por isso, o aculturamento é tão importante. Só a partir de uma mudança de percepção, será possível chegar a um sistema integrado, onde o histórico do paciente possa ser usado para uma melhor eficiência do atendimento.

Para complementar, Emilio ressalva que os médicos precisam aprender a confiar mais uns nos outros para que possa haver a troca de dados. Ele acredita que o uso de repositórios para alimentar os prontuários é um caminho interessante para proporcionar mais segurança às informações. Assim, o sistema de saúde poderá evitar desperdícios de exames repetidos e a falta de comunicação entre os prestadores de saúde.

Realidade aumentada e o ensino médico

A realidade aumentada também teve um breve destaque no debate sobre integração da saúde digital. Essa ferramenta ajuda no ensino de estudantes e médicos, até para entender as novas ferramentas para o trabalho clínico.

Sandro tem projetos de ensino e acredita que essa solução ajuda bastante no aprendizado, mas refuta que nem sempre é necessária. Os conteúdos também podem ser assimilados por outras plataformas, como podcasts e vídeos.

A partir da gamificação, é possível criar variações do aprendizado, retomando a questão da personalização para cada especialização. Ele enxerga que, embora haja similaridades no processo de atendimento, o profissional precisa estar preparado para lidar com as especificidades de cada caso.

Qual sua opinião sobre o assunto? Deixe nos comentários e acompanhe a cobertura completa do HIS 2019!

HIS 2019: Como integrar os silos de informação num grande big data na cadeia médica?

Big data na cadeia médica

Mais integração e a padronização dos pacotes de dados são os principais desafios do setor de saúde para derrubar as barreiras dos silos de informação e se beneficiar do uso de big data na cadeia médica.

Esse foi o cerne do painel Silos x Big Data, que ocorreu no Health Innovation Show 2019, realizado em setembro na capital paulista.

Moderada por Enrico de Vettori, sócio-líder da indústria de Life Sciences & Health Care da Deloitte, a conversa contou com Rafael Gomes de Castro, presidente da Unimed Petrópolis; Maurício Cerri, superintendente de TI da Faculdade de Engenharia de São Paulo (FESP); Orestes Pullin, presidente da Unimed do Brasil, ​ e Mercia Cabrera, executiva de Clientes da Cerner.

Contexto atual e o HITECH Act

A integração e o compartilhamento de dados entre os agentes da cadeia brasileira de Saúde – como operadoras, hospitais e médicos – são grandes desafios de cultura e tecnologia.

Como exemplo bem sucedido nesse sentido, Cabrera citou o HITECH Act, medida dos Estados Unidos para unificar as bases de informação dos principais hospitais no país.

Em linhas gerais, o governo americano estabeleceu indicadores de qualidade para as instituições de saúde, conferindo um certificado àquelas que cumpriam os pré-requisitos em cada tópico. Essas, por sua vez, obtinham o direito de requerer investimentos públicos para modernizar sua infraestrutura e participar do programa.

O que difere do que ocorreu lá do atual cenário brasileiro é que aqui o protagonismo parte das empresas particulares, enquanto os norte-americanos tiveram apoio público. Outra diferença está na maturidade do sistema, que já contava com medidas estruturais que favoreceram a entrada de soluções voltadas à gestão de saúde pública.

Contudo, a perspectiva é positiva: Cabrera avalia o ritmo de investimento em tecnologia das instituições brasileiras com bons olhos, e afirma que em pouco tempo conseguiremos atingir esse nível de maturidade.

Case Unimed

Um exemplo que corrobora com essa visão otimista é o trabalho da Unimed. Pullin 

compartilhou que a troca de experiências com os parceiros tecnológicos dos hospitais da rede os motivou a estabelecer padrões para os pacotes de dados.

A partir desta infraestrutura, foi possível criar um barramento nacional, possibilitando o desenvolvimento de um grande banco de dados.

De acordo com Pullin, o próximo passo é o investimento na contratação de cientistas de dados, visando analisar esse volume de informações e estabelecer uma base para seu uso no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial.

E a Lei Geral de Proteção de Dados?

Segundo Cerri, o principal desafio quando pensamos na adequação dos dados de Saúde à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é estabelecer um meio de atender os requisitos da legislação de forma que as informações sigam um fluxo fluido até a ponta do processo, que é o cuidado com o paciente.

Além dos aspectos tecnológicos, o superintendente de TI da FESP enxerga um entrave cultural nesse esforço, visto a coleta ainda manual dos dados de paciente pelos médicos e a falta de consciência sobre a responsabilidade de manter a segurança e privacidade sobre essas informações.

Ele conta que lá no Estados Unidos essa barreira é bem menor, já que os médicos, por exemplo, tem por cultura resguardar os nomes numa eventual troca de casos entre seus pares.

“Chega um momento em que a tecnologia está tão próxima ao core do negócio que é capaz de transformá-lo”

Os benefícios de contar com uma base de dados para direcionar decisões desde a gestão até o cuidado do paciente foi unânime na mesa de discussão.

A necessidade de abraçá-la também. Para Pullin, é nítida a insustentabilidade dos modelos atuais e a tecnologia apresenta um meio de solucionar essa questão.

E você? Qual sua opinião sobre o assunto? Deixe nos comentários e acompanhe nossa cobertura do HIS 2019!

HIS 2019: Área assistencial deve protagonizar criação de soluções de Inteligência Artificial para o cuidado de pacientes

inteligência artificial para o cuidado de pacientes

Como atender de forma assertiva a demanda de médicos e outros profissionais de saúde com soluções de inteligência artificial para o cuidado de pacientes?

Essa questão norteou o debate “Inteligência Aumentada: como IA pode re-significar prevenção, diagnóstico e terapia”, que ocorreu em setembro no HIS 2019.

O painel foi mediado por Mariana Perroni, medical advisor da IBM, e contou com a participação de Marcio Aguiar, Enterprise Senior Sales manager da NVIDIA; Celso Azevedo, CTO da Data H; Guilherme Rabello, gerente Comercial e Inteligência de Mercado na InovaIncor; e Silvio Moreto, CEO & Co-founder da Varstation​.

A IA é um caminho sem volta na saúde

Mariana Perroni abriu o painel destacando que a tecnologia sempre teve um papel crucial na saúde. Contudo, se por um lado essa tendência traz resultados positivos, por outro acarreta em mais custos para as instituições e complexidade dos cuidados.

Esse movimento demanda a busca por soluções focadas no acompanhamento dos fluxos nas jornadas do paciente e do médico. Os dados obtidos por prontuários eletrônicos, por exemplo, revelaram-se um bom caminho para esse fim.

O problema é que apenas 0,5% dos dados gerados são analisados. O motivo? As barreiras culturais e de interoperabilidade.

O papel da área assistencial

Para Rabello, é preciso deixar claro que a tecnologia deve ser vista como um meio de alcançar uma solução, em vez de o fim.

Em outras palavras, confiar que as equipes de TI vão criar sozinhas as ferramentas que devem transformar a saúde é um erro. Esse esforço precisa ser multidisciplinar.

“Temos que fazer o que o médico faz com a gente: diagnóstico, análise do cenário e prescrição do tratamento. Terapia para mudança de processo, que é mudança de cultura, que é mudança de gente”, define.

Isso implica em conscientizar os profissionais da área assistencial, ou seja, com contato direto com o paciente, que a inteligência artificial é uma tecnologia assistiva. Em outras palavras, é a que vai resolver o problema dele.

Isso sem falar do papel desses profissionais como consultores na concepção das ferramentas.

Para ele, essa é a forma mais eficiente de alcançar os gestores de saúde, que hoje veem o investimento em tecnologia somente com custo.

Transformação digital de dentro para fora

Uma coisa ficou clara: precisamos trazer o pessoal de saúde para dentro da área tecnológica e dar a eles o protagonismo. E a melhor forma de engajar a cadeia de assistência à saúde na produção das ferramentas de Inteligência é a promoção de eventos e meetups.

O que acha? Deixe sua opinião nos comentários e acompanhe a cobertura completa do His 2019!

O que pode acontecer se sua empresa não formaliza os procedimentos operacionais?

procedimentos operacionais

Ao deixar de formalizar os procedimentos operacionais, uma empresa perde o controle sobre as atividades que são executadas em seu ecossistema. Com isso, uma série de problemas pode ocorrer, prejudicando os rendimentos e os resultados.

Um dos instrumentos para resolver essa questão é o POP (Procedimento Operacional Padrão), documento com os métodos de execução das tarefas críticas dentro da instituição.

Normalmente, desenvolve-se um documento com as descrições e o guia de aplicação das atividades, com uso comum em treinamentos e fluxos de produção. O objetivo é criar regras de negócio para padronizar a forma de realizar as operações e aplicar políticas a elas.

Quando falta esse tipo de documentação em uma empresa, cada funcionário pode realizar as atividades de uma maneira diferente, contribuindo para fluxos desorganizados e problemas de comunicação, entre outros contratempos.

Pensando nisso, a RedFox desenvolveu o Smart Process, uma plataforma que ajuda a solucionar esses e outros problemas de uma empresa sem procedimentos operacionais formalizados. Confira a seguir alguns problemas que ajudamos a resolver!

Desorganização dos processos

A ausência de um POP contribui para processos desorganizados no ecossistema. Cada funcionário executa as atividades de uma maneira diferente, podendo gerar ruídos de comunicação, demora na localização de dados e problemas de continuidade nas tarefas.

Imagine ter que retomar o trabalho de outra pessoa e se deparar com dados desatualizados ou bagunçados. Só o fato de ter que se localizar no processo já toma bastante tempo, dificultando o rendimento.

No Smart Process, por exemplo, propomos regras de negócio que permitem realizar a padronização dos procedimentos operacionais, ajudando a manter o fluxo adequado dos processos no ecossistema da sua organização. Dessa forma, é possível chegar a uma menor variabilidade na execução e maior previsibilidade de resultados.

Demora no aprendizado de tarefas

Quando um funcionário é promovido ou entra em uma empresa, ele precisa receber treinamentos para executar as funções do cargo em questão. No processo de adaptação, ele pode ficar perdido ou confuso sobre como executar as atividades, precisando recorrer aos colegas e superiores.

Uma empresa que opera com procedimentos operacionais padronizados consegue gerar insumos para diminuir a curva de aprendizado e a pausa nas atividades no trabalho dos demais funcionários. 

Isso porque o colaborador conta com uma infraestrutura apropriada para se adaptar  diminuir a dependência dos colegas. 

Essa é uma das propostas do Smart Process, que traz ferramentas de suporte digital para treinamentos de ensino à distância. Com a opção de cursos on-line, há uma otimização nos processos e o colaborador pode se adaptar mais facilmente aos novos processos, aprendendo de maneira uniforme aos demais.

Falta de treinamentos e readequação de equipe

Quando uma tarefa é executada fora do padrão por diversas vezes, isso pode significar a necessidade de avaliar o desempenho do colaborador e aplicar um retreinamento. No entanto, um ecossistema sem procedimentos operacionais padronizados limita a visibilidade desse contexto.

O gestor fica sem clareza para identificar quando os funcionários estão fora da curva de excelência. Assim, perde a chance de alinhá-los no processo.  Daí a importância de ferramentas para acompanhar e melhorar os procedimentos.

O Smart Process avalia a execução operacional e dispara notificações para alertar sobre a qualidade dos serviços, com gatilhos e insights para avaliar a importância de um retreinamento.

Isenção de responsabilidades

Quando há algum problema nos processos, é comum ver um cenário em que as pessoas fujam da culpa, acusando uns para os outros. A isenção de responsabilidade atrapalha na correção da questão, já que se torna difícil encontrar quem cometeu o deslize e como isso se sucedeu.

Porém, se a sua empresa tem um sistema para os procedimentos operacionais, os gestores conseguem controlar melhor as atividades e atrelá-las a colaboradores específicos.

Dessa forma, eles conseguem encontrar onde ocorrem os gargalos que precisam ser corrigidos ou contornados para seguir com o fluxo dos processos. A atribuição de responsabilidades leva a melhores resultados para alcançar as metas traçadas.

No Smart Process, cada tarefa é registrada individualmente, armazenando em sistema informações como o momento de inclusão da atividade e o usuário responsável pelo input. Assim, a solução permite eliminar a isenção de responsabilidades nos processos.

Relatórios inconsistentes

Entre um processo e outro, os gestores precisam criar relatórios sobre as atividades da equipe. Porém, essa tarefa pode ser complicada quando não há uma formalização de procedimentos operacionais para gerenciar o fluxo.

Nesse contexto, os colaboradores podem presumir que executam as tarefas adequadamente, quando na verdade deveriam realizá-las de outra maneira, por exemplo.

Isso pode levar a relatórios inconsistentes e com maior margem de erro. Logo, a aplicação dos POPs no processo se mostra essencial para garantir a qualidade dos dados apresentados e até a agilidade na produção desse material.

No dashboard gerencial do Smart Process, os gestores conseguem visualizar todas as ações executadas dentro do fluxo do sistema. Além disso, a solução gera relatórios automáticos a partir de gatilhos e ferramentas inteligentes, permitindo acesso em tempo real aos planos de ações e acompanhamento de metas.

Essas são só algumas das várias desvantagens no ecossistema de uma empresa sem formalização dos procedimentos operacionais que podem ser contornadas pelo Smart Process. Para evitar os problemas causados por esse cenário, entre em contato com o team Red e descubra todas as facilidades que a nossa solução inteligente de gestão de processos pode fazer pelo seu negócio!

O que é transformação digital e qual o impacto no seu negócio?

O que é transformação digital?

Você sabe o que é transformação digital? Muitas pessoas acreditam que ela é um bicho de 7 cabeças e tendem a confundi-la com digitalização. Na minha jornada como empreendedora, vejo que muito disso se deve à falta de compreensão sobre o termo.

A transformação digital é o processo pelo qual as empresas passam a resolver problemas complexos por meio da tecnologia. Nesse contexto, apesar da relevância da implantação de ferramentas digitais para alcançar resultados mais sustentáveis, é impossível atingir esse objetivo só com isso.

Ou seja: mais do que simplesmente aplicar tecnologia, acredito que transformação digital se trata de uma maneira de repensar os processos gerando valor para a organização, adequando-se às reais necessidades.

Se as soluções digitais não forem aplicadas com um objetivo de resolução de problemas, a transformação digital pode fracassar, já que deixa de suprir uma demanda específica. Por isso, saber com clareza o que é transformação digital e os benefícios dela é o primeiro passo para obter sucesso nas mudanças.

Quais vantagens a transformação digital traz para uma empresa?

A transformação digital se tornou sinônimo de diferenciação e vantagem competitiva. Com a melhoria dos processos a partir de tecnologia, uma empresa pode se destacar na oferta de melhores serviços, reforçando a imagem no mercado.

Mas os benefícios vão além. Tornar os processos ágeis, com foco no cliente, proporciona melhorias significativas, como:

1) impacto direto nas vendas – a melhor experiência para o cliente normalmente traz uma maior satisfação e este sentimento pode ser percebido diretamente no aumento das vendas, pois essa experiência tende a se tornar um diferencial competitivo diante dos demais concorrentes.

2) aumento da produtividade – a redução de processos operacionais manuais simplifica as atividades e trazem mais resultados, promovendo uma evolução do modelo de negócios;

3) redução de custos – a automação das atividades diminui a necessidade de pessoas nos processos, bem como traz a própria aceleração da produtividade, levando à economia de recursos.

Qual é o impacto da transformação digital na sua empresa?

A transformação digital precisa ser aplicada com objetivos muito claros e alinhada à estratégia da organização. Além disso, um fator de sucesso de extrema importância e que muitas vezes é negligenciado durante um processo de TD são as pessoas e a cultura da empresa.

Eu entendo que a cultura precisa estar muito alinhada com a estratégia da organização para que a TD funcione de maneira efetiva. Vemos muitas empresas fracassarem justamente por isso.

A melhor forma de incentivo é fazer com que as pessoas se tornem parte do processo de transformação e tenham voz ativa na sugestão para resolver problemas. Digo isso porque, muitas vezes, os executivos se esquecem de envolver o time operacional no desenho de uma nova solução.

Isso gera problemas enormes, desde a baixa adesão entre a equipe até uma falta de entendimento correto dos gargalos, o que leva à implantação de uma ferramenta que não elimina de fato as dores da empresa.

As áreas devem funcionar juntas para que todos os processos funcionem da maneira correta. Então, se você inserir uma tecnologia de maneira isolada em um departamento sem olhar o impacto que aquilo pode gerar nos demais, vai dar um tiro no pé.

Há muitos casos que buscam aplicar a tecnologia em cima dos processos atuais, sem olhar como eles podem ser melhorados. Nesse caso, a empresa não está fazendo TD, mas sim digitalização. Este é um erro muito comum nas grandes organizações.

Então como aplicar a transformação digital corretamente?

Se você considerar o cenário que eu desenhei até aqui sobre o que é transformação digital, já tem uma boa margem para aplicá-la na sua empresa. Mas eu enxergo 3 alavancas fundamentais para as ações:

1) melhoria da experiência do cliente – as ferramentas de UX ajudam a proporcionar mais conforto e qualidade na forma como o público interage com um produto;

2) desenvolvimento de soluções – elas precisam ser criadas de forma que realmente gerem novas linhas de receitas, tendo um propósito dentro da organização ;

3) e melhoria de processos – as mudanças devem fazer sentido para a evolução do trabalho e da produtividade, resolvendo problemas que a equipe tem dificuldade em lidar.

Ao atuar nessas frentes, uma empresa tem mais chances de aumentar o potencial de competitividade e aplicar uma transformação digital com sucesso. Agora que você já sabe o que é transformação digital, vamos conversar sobre as necessidades da sua empresa?

*Artigo originalmente escrito para o Linkedin por Isabela Abreu.t

Além do BPM: conheça o próximo passo das ferramentas de gestão operacional

BPM

A gestão de processos é uma atividade fundamental para garantir uma operação sustentável e escalável. Existem várias ferramentas que facilitam esse trabalho, como as baseadas em BPM — que apesar de seu potencial, apresenta diversos pontos que podem ser melhorados.

Para quem está por fora do assunto, essa sigla significa Business Process Management, que se traduz numa metodologia de gerenciamento para facilitar processos organizacionais, registrando informações sobre a execução das atividades na empresa. 

Isso permite ao gestor obter insights para as tomadas de decisão e alinhamento de funções, garantindo a evolução da gestão da organização.

Apesar dessa facilidade, a RedFox enxerga que a tecnologia atual nos permite ir muito além desse modelo. As soluções digitais que se pautam na metodologia BPM podem evoluir para ferramentas ainda mais completas, automatizando também os insights para que as tomadas de decisão se tornem mais ágeis.

Vamos falar sobre como desenvolver soluções que vão além da visão de processos do BPM?

Quais são as limitações da gestão de processos e do BPM?

Embora as ferramentas de BPM ajudem a ter uma visão do negócio, elas dificilmente vão além desse propósito. 

A razão é a forma generalizada e estática que as informações são apresentadas por grande parte desse tipo de solução, o que inviabiliza responder questões como o que, onde, quando, por quê, como e por quem o processo é realizado.

Além disso, tal tecnologia demanda a interpretação de dados pelo gestor, tornando a leitura passível ao erro humano.

Para superar esses desafios, a RedFox acredita na implementação de soluções capazes de capturar e analisar grandes volumes de dados, a partir do big data.

Além de insights mais precisos, a aplicação de machine learning e analytics permitem uma análise pormenorizada, viabilizando a melhorar as tomadas de decisão e o desenvolvimento das equipes.

Sem contar que esse direcionamento permite ter visão e gerenciamento  sobre todo o ecossistema, ao passo que as ferramentas BPM se restringem à gestão de processos.

Até porque, para a empresa se tornar mais eficiente, precisa ter uma visão de negócios ágil que maximize receitas e minimize custos.

Dessa forma, é possível evitar problemas na cadeia antes que eles apareçam ou, no mínimo, reduzir os impactos deles. 

Se você tem interesse em entender melhor sobre o assunto, entre em contato com a nossa equipe e descubra como resolver esse cenário na sua empresa!

Conheça os usos e aplicações do big data na saúde

big data na saúde

O big data na saúde apresenta um grande impacto na precisão das tomadas de decisão dos centros médicos. Isso porque contribui no diagnóstico, na prevenção e no tratamento de doenças, além de viabilizar a redução de custos para o hospital.

O cruzamento de informações melhora, por exemplo, o acompanhamento e monitoramento do paciente. A razão disso é a oportunidade de oferecer serviços mais dinâmicos, ágeis e de qualidade partindo de insights na execução das atividades. Com isso, os resultados das instituições médicas são potencializados.

Para entender melhor o uso do big data na saúde, separamos uma lista com as principais aplicações e exemplos práticos no mercado. Confira a seguir!

Análise preditiva

O big data abre caminho para melhorar a precisão de ações dentro da área médica a partir de uma análise preditiva. O cruzamento de informações gera insights que direcionam várias previsões: custos, necessidade de equipamentos e medicamentos, prescrições clínicas, taxa de ocupação dos leitos etc.

Com dados para identificar as necessidades internas, os gestores conseguem definir as prioridades na instituição e no cuidado dos pacientes, realizando tomadas de decisão mais assertivas e eficazes.

Essa aplicação do big data na saúde já é vista no mercado, como no caso da Optum Labs. O centro de pesquisas americano aposta na solução para desenvolver uma medicina mais personalizada e analisar padrões nas informações demográficas.

Precisão de diagnósticos

O big data aumenta muito a precisão dos diagnósticos clínicos e laboratoriais. O cruzamento dos dados permite chegar a conclusões mais eficientes em relação ao estado do paciente, ainda nos estágios iniciais das doenças.

A partir das informações, o paciente recebe tratamentos mais eficazes, com maiores chances de cura. Um exemplo surpreendente é o serviço realizado pela chinesa Ping An Good Doctor. A empresa começou a implementar clínicas totalmente automatizadas – literalmente sem funcionários – que usa inteligência artificial para investigar sintomas e realizar diagnósticos em apenas 1 minuto.

Pesquisas e estudos médicos

Os dados capturados pelo big data ampliam a efetividade de pesquisas e análises sobre o comportamento de doenças no organismo. Eles ajudam a encontrar soluções para tratar pacientes, aumentando as chances de cura.

É o que tem acontecido com o câncer, já que vários projetos começaram a usar a tecnologia para analisar diferentes tipos do problema. A combinação de registros de pacientes com amostras de biópsias ajuda a analisar o comportamento das mutações em resposta aos tratamentos, revelando tendências para os melhores resultados.

Um exemplo interessante é o incentivo do National Cancer Instituite (NCI), nos Estados Unidos, para programas de aceleramento das pesquisas que usam a tecnologia.

Pesquisas de satisfação

A avaliação do atendimento é muito importante para clínicas, laboratórios e hospitais entenderem a percepção dos pacientes sobre os serviços prestados. A partir das respostas inseridas em formulários de pesquisas, o big data pode cruzar os dados para identificar formas de melhorias no sistema.

Dessa maneira, é possível identificar as estratégias mais eficazes para suprir a demanda e, novamente, entender as melhores tomadas de decisão para aperfeiçoar a gestão.

Redução de custos

O cruzamento de dados impacta diretamente na redução de custos em qualquer processo, tomando como base a análise preditiva. Ao entender os gargalos e problemas que interferem nas finanças da instituição, é possível tomar medidas para economizar ou fazer melhores investimentos.

Um case aqui na RedFox é o Simulador Comercial, produto que desenvolvemos para o Grupo Dasa para aperfeiçoamento de contratos. O big data aparece no uso de algoritmos inteligentes que ajudam a corrigir erros aplicados nas negociações e reduzir glosas.

Essas são algumas das aplicações mais comuns do big data na saúde, mas essa tecnologia pode fazer muito mais, como parte de um contexto maior da inteligência artificial. Confira também o poder da IA na elaboração dos diagnósticos.

Gestão de contratos requer atenção para evitar aumento de custos

gestão de contratos

Estamos acompanhando a pauta do Governo Federal na revisão de vários contratos com o intuito de reduzir custos. A questão é tão importante que deveria existir um Ministério exclusivo para esse assunto, pois existe uma lacuna enorme no acompanhamento e na gestão de contratos, o que acaba aumentando os custos de maneira desordenada. Realizei vários trabalhos em órgãos públicos e pude ver in loco essa lacuna. Problemas em contratos da merenda escolar, telefone, frota, aluguéis de imóveis, manutenção em geral, etc. 

Nas empresas privadas, existe o mesmo problema. Os contratos de grande valor não têm dono e as empresas acabam perdendo a visão da otimização dos custos.  

E qual é o grande gargalo desse cenário?

Todo contrato tem parâmetros que determinam o seu custo; um é o preço e o outro é o consumo. Por exemplo:  quando uma empresa paga a conta de telefone celular dos funcionários, devemos analisar o preço por minuto (que varia de plano e de operadora) e o consumo de cada funcionário (que varia de acordo com a função). Essa lógica vale para todo o tipo de contrato. 

Como temos um volume enorme de informações, a variação desses dados são constantes. Somente o uso de soluções digitais (algoritmos inteligentes, digitalização, machine learning, entre outras) é capaz de identificar as distorções dos parâmetros e, com isso, identificar as lacunas de oportunidade para reduzir o custo. 

Nós da RedFox já estamos preparando o uso uma solução para correlacionar os dados e ajudar a sua empresa economizar dinheiro. Vou explicar melhor como a tecnologia pode ajudar!

Por que a tecnologia pode ajudar na gestão de contratos?

A tecnologia traz a oportunidade de utilizar a inteligência artificial para gerar insights preciosos em qualquer gestão de negócios. Na gestão de contratos, não é diferente.

Como falei acima, em todo o contrato temos dois contrapontos, que são o preço que você paga na unidade e o que você consome efetivamente dentro disso. Uma vez que você tem informações para entender esse cenário, consegue gerenciar melhor o custo dos seus contratos.

Isso pode ser feito manualmente, mas é um processo muito mais moroso do que se você tiver um algoritmo para ler os dados de forma rápida e prática. Você só precisa dar o comando para o sistema cruzar os dados e apontar o diagnóstico.

A solução da Redfox utiliza um algoritmo e machine learning para análise das informações na base de dados com o intuito de avaliar as oscilações de preço unitário e de consumo na gestão de contratos. Além disso, gerencia datas de encerramento, digitalização do contrato, insights de variações com as oportunidades de redução, painel de gestão, entre outras funcionalidades.

Acompanhe as novidades da RedFox, porque vamos lançar a solução ideal para resolver os custos dos seus contratos!

Blockchain na Saúde e seus impactos na medicina

blockchain na saúde

A chegada do blockchain na saúde trouxe mais segurança para as instituições médicas. Essa tecnologia usa criptografia para proteger o acesso a documentos hospitalares, como laudos, exames e prontuários, proporcionando maior confiança e diminuindo a necessidade de validações.

O que reforça a segurança é que a alteração das informações exige autorização consensual dos membros da rede. Com isso, há uma redução nos riscos de perda dos dados, que podem ser usados prontamente sempre que necessários.

O blockchain na saúde pode ser aplicado em várias frentes, melhorando os processos hospitalares e reduzindo a vulnerabilidade dos dados. Confira algumas das principais utilidades a seguir.

Informações clínicas

Os dados de pacientes já são armazenados naturalmente nos hospitais, mas a vantagem do blockchain na saúde é que essas informações podem ser compartilhadas de acordo com a necessidade do paciente.

Ele pode escolher quem terá acesso aos registros e carregar os dados para outras instituições. Com isso, ganha mais liberdade e autonomia na própria saúde, enquanto que os hospitais precisam ter chaves criptografadas para acessar os registros.

A facilidade é que o paciente pode pré-autorizar o compartilhamento com hospitais e laboratórios selecionados, evitando burocracias em situações de emergência.

Como as informações já estão validadas, o atendimento fica mais ágil, pulando etapas desnecessárias. Essa praticidade é vantagem tanto para o paciente como para a instituição, que ganha tempo para realizar mais atendimentos.

Pesquisas científicas

Com o blockchain, as universidades de medicina e a indústria farmacêutica conseguem aumentar a segurança dos estudos e descobertas científicas desenvolvidos para o setor. Assim como no caso dos pacientes, os pesquisadores também podem selecionar quem tem acesso aos dados neste contexto.

Há uma profissionalização do armazenamento dos relatórios, que passa a usar assinatura digital e outros meios de criptografia. A plataforma permite compartilhar as pesquisas acadêmicas e ensaios clínicos com menos riscos de alterações indevidas e perda de informações.

Credenciamento de médicos

O credenciamento de médicos nos sistemas das instituições é outra aplicação do blockchain. É possível encontrar redes de saúde que permitem ao profissional inserir os dados profissionais em plataformas criptografadas, tornando-os disponíveis para diversos fins.

As informações registradas podem incluir dados da graduação, contratos e até os atendimentos realizados, adicionando o nome do médico nas fichas dos pacientes.

O registro de quem inseriu uma informação é importante para ocasiões em que o profissional precisa ser consultado, ou mesmo quando se precisa identificar o responsável por determinada ação.

Prontuário eletrônico

Os prontuários eletrônicos trouxeram muita facilidade para o cuidado da saúde, possibilitando o acesso aos dados do atendimento em qualquer lugar. Mas esse acesso também precisa de proteção, que vem justamente do blockchain.

Ele evita o vazamento das informações, permitindo que essas sejam facilmente localizadas não só na instituição, mas em outros locais médicos e laboratoriais.

O acesso aos relatórios do paciente facilitam os serviços das instituições e trazem insights sobre o histórico para realizar diagnósticos mais precisos e esclarecedores.

O blockchain na saúde é uma tecnologia com grandes oportunidades na área médica. No entanto, deve amadurecer mais nos próximos anos, rumo a uma medicina mais ágil e eficiente.

O modelo vai ajudar a reforçar a segurança de vários sistemas e softwares usados na gestão das instituições. Confira algumas tendências para esse mercado.

Diagnóstico laboratorial e clínico se torna mais preciso com o apoio de inteligência artificial

Diagnóstico laboratorial e clínico

A inteligência artificial (IA) faz parte de uma verdadeira transformação digital na medicina, evoluindo atividades como o diagnóstico laboratorial e clínico. Com o poder de identificar doenças com mais facilidade, o machine learning é uma das ferramentas de suporte nos serviços prestados por laboratórios e hospitais.

Trata-se de uma sistema que aprende continuamente a partir da coleta de dados, cruzando informações para gerar insights. A partir desse material, as instituições conseguem ter mais assertividade para entregar relatórios sobre o estado do paciente.

Enquanto a inteligência artificial tem potencial para beneficiar diversas áreas do conhecimento, o papel na medicina é enriquecedor, porque pode salvar vidas. Confira a seguir como o machine learning pode ser aplicado no diagnóstico laboratorial e clínico.

As vantagens da inteligência artificial para o diagnóstico laboratorial e clínico

Um contexto comum nas instituições é a dificuldade de gerar o diagnóstico, porque um mesmo sintoma pode aparecer em várias doenças. A inteligência artificial, então, pode ajudar no diagnóstico ao separar as doenças que estão relacionadas aos sintomas, dando mais tangibilidade ao resultado.

Com um banco de dados mais completo para correlacionar as informações, os algoritmos têm mais facilidade para identificar o quadro do paciente. A partir dos dados gerados por eles, o laboratório consegue entregar relatórios mais confiáveis e precisos.

A velocidade no processo também mostra a relevância da ferramenta. O machine learning consegue fazer a análise mais rapidamente, poupando os esforços da equipe e acelerando o atendimento. Isso leva a uma ação rápida em casos críticos de emergência, contribuindo no combate de doenças graves.

A entrega do diagnóstico laboratorial e clínico em prazos mais curtos se torna uma vantagem competitiva para os laboratórios e hospitais. Eles mostram serviços de maior qualidade e confiança, aumentando a satisfação dos usuários.

O Fleury é um exemplo nesse sentido. Ao implantar um sistema de inteligência artificial, os médicos aumentaram a produção. Um exame de raio-X que levava entre 2 a 4 horas, agora é feito em apenas 18 minutos.

E mais um benefício da inteligência artificial é a redução de custos para a gestão. O médico é um dos recursos mais caros de um hospital, mas a AI ajuda a compensar esse investimento dando mais produtividade ao profissional. Com a realização de mais exames, a margem de lucro da instituição aumenta. Além disso, dispensa-se a necessidade de repetição de exames em vários casos.

Os desafios para a implementação de inteligência artificial

Se as vantagens da inteligência artificial para o diagnóstico laboratorial e clínico são tão importantes, por que muitas instituições ainda não fazem uso dela? A resposta pode estar nos desafios de implementação.

Um primeiro ponto é que a equipe de gestão precisa estar disposta a adotar tecnologias no hospital. O problema é que o setor da saúde ainda é muito resistente à implantação de novos sistemas e precisa entender o valor de ferramentas modernas.

Sem um ambiente propício, fica complicado aplicar ferramentas como o machine learning. Por isso, a criação de algoritmos para fazer as análises por machine learning acaba se tornando outro desafio. Vale ressaltar que, quanto maior for o conhecimento do algoritmo, mais eficientes serão as análises.

Ele deve ser treinado com dados positivos e negativos para ter parâmetros no cruzamento de dados. Quanto mais ele souber fazer a correlação, melhor será a atuação na definição do quadro de saúde.

Por isso, não basta ter a ferramenta, mas saber como alimentá-la adequadamente para gerar os diagnósticos. Muitas instituições têm dificuldade em como tornar o sistema robusto e o mais completo possível para realizar essa tarefa.

Há também os desafios financeiros. Tecnologias com inteligência artificial têm um custo elevado que dificulta a implantação em hospitais e laboratórios com poucos recursos, bem como os que ficam em comunidades distantes.

A telemedicina é uma tendência que busca resolver esse contexto, ligando essas instituições com outras mais avançadas. Mas ainda fica o desafio de entender e buscar maneiras de tornar esses centros mais desenvolvidos.

Casos práticos de machine learning na análise laboratorial

Alguns modelos de machine learning se tornam referência entre as instituições de saúde. Com um banco de dados robusto, muitos gestores buscam esses sistemas como ferramentas para o diagnóstico laboratorial.

É o caso do Watson, por exemplo. O supercomputador da IBM é treinado para processar uma grande quantidade de dados na base, como artigos científicos, prontuários eletrônicos de pacientes, imagens, resultados de pesquisas etc.

Com isso, o sistema ajuda a encontrar respostas para os casos mais difíceis, ganhando tempo para agir no combate às doenças. Os médicos inserem as características e sintomas do paciente no sistema e o Watson cruza os dados da base para apontar a doença que corresponde ao quadro, em um relatório detalhado.

Outro caso de uso é o algoritmo do Google que ajudar a identificar o câncer. O sistema escaneia os tecidos de biópsias para identificar células com comportamento anormal. Durante o desenvolvimento do sistema, os resultados apontaram assertividade de 89% nos resultados, superior à taxa dos médicos, que chegavam a 73%.

No Brasil, a Dasa — um dos maiores laboratórios do país e também parceira da RedFox— mantém um laboratório de pesquisa com um supercomputador para desenvolver algoritmos inteligentes.

Entre os trabalhos em andamento, a empresa se juntou ao CCDS de Harvard para criar algoritmos que usam ressonâncias magnéticas de cérebro e de próstata para identificar câncer. A ideia é que a IA aprenda a medir o tamanho da próstata para apontar irregularidades.

A implantação de sistemas como esses revelam vantagens aos laboratórios e hospitais, melhorando a qualidade do serviço entregue e o trabalho das equipes técnicas. Com um diagnóstico mais preciso, as instituições podem melhorar os processos e aumentar a relevância de mercado.

Para entender mais sobre o uso do machine learning no diagnóstico laboratorial, indicamos o terceiro episódio da nossa série RedTips. O vídeo relata o trabalho da especialista Suchi Saria no combate à sepse, a partir de uma ferramenta de aprendizado inteligente batizada de TREWS.