Você sabia que, em 2024, a cada 3 minutos uma pessoa foi internada no Brasil por condições evitáveis com Predictive Analytics? Um estudo da Umane, organização dedicada à promoção da saúde, revela que, com uma atenção primária mais eficiente, cerca de 1,6 milhão de internações no SUS poderiam ter sido evitadas.
Esses números destacam o potencial da análise preditiva em prevenir complicações de saúde e reduzir os custos das operadoras, permitindo intervenções precoces e cuidados mais eficientes, que melhoram os resultados dos pacientes e evitam internações dispendiosas.
Neste artigo, vamos mostrar como essa tecnologia pode transformar a gestão das operadoras de saúde, aumentando a eficiência operacional e oferecendo atendimentos mais assertivos e personalizados aos beneficiários.
O que é Predictive Analytics e como pode transformar a saúde
Predictive Analytics é uma abordagem baseada em dados que utiliza modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning para prever resultados futuros, permitindo que decisões mais assertivas sejam tomadas com antecedência.
No contexto da saúde, ela envolve a coleta e análise de grandes volumes de dados históricos, como registros médicos, exames, históricos de internações e até comportamentos do paciente, para prever complicações de saúde antes que se tornem críticas.
Na prática, por exemplo, operadoras podem usar dados de procedimentos médicos e odontológicos, históricos de internações, uso de medicamentos e dados publicos da sociedade para identificar pacientes com maior risco de complicações.
Esse monitoramento de alto risco possibilita intervenções precoces, como ajustes de medicação ou mudanças no estilo de vida, visando a evitar agravamentos que exigiriam internações urgentes.
Identificação precoce de riscos e seus impactos na gestão
A identificação precoce de riscos permite que as operadoras intervenham antes que os problemas se agravem, ajudando na redução de custos e otimizando recursos. Veja os impactos dessa abordagem:
- Previsão de internações de alto custo: a análise preditiva ajuda a identificar pacientes em risco de internação, permitindo ações preventivas que evitam gastos elevados com emergências.
- Redução de custos com doenças crônicas: intervenções precoces em doenças crônicas evitam complicações graves, reduzindo as despesas com tratamentos e internações.
- Prevenção de emergências e reinternações: a análise preditiva detecta sinais de agravamento nas condições dos pacientes, prevenindo emergências e reinternações dispendiosas.
- Melhoria da alocação de recursos: identificar riscos antecipadamente permite distribuir recursos de forma mais eficiente, como alocar médicos e leitos em períodos de pico.
- Aumento na satisfação do paciente: intervenções rápidas evitam complicações, contribuindo para melhores resultados de saúde e maior satisfação dos beneficiários.
Barreiras comuns na adoção de análise preditiva
A adoção de Predictive Analytics nas operadoras de saúde enfrenta várias barreiras que podem dificultar sua implementação de forma mais eficiente. Aqui estão os principais obstáculos:
- Falta de dados estruturados: muitas operadoras lidam com dados desorganizados, o que prejudica a aplicação da análise preditiva. Isso também pode impactar a conformidade com as normas da ANS.
- Desafios na integração de sistemas: a falta de integração entre sistemas de gestão clínicos e administrativos compromete a precisão das previsões.
- Resistência à mudança: profissionais de saúde podem resistir ao uso de algoritmos para decisões clínicas, preferindo métodos tradicionais.
- Custos iniciais e falta de experiência: a adoção exige investimentos em tecnologia e treinamento, o que pode ser um obstáculo para operadoras com orçamentos limitados.
- Problemas com governança de dados: a falta de políticas claras de governança pode comprometer a qualidade e a confiabilidade dos dados usados na análise preditiva.
Como aplicar análise preditiva de forma eficiente nas operadoras de saúde
Implementar Predictive Analytics nas operadoras de saúde requer um planejamento bem estruturado, com foco na prática e nos resultados concretos. Aqui estão as abordagens essenciais:
- Integração de dados de diversas fontes: integrar dados clínicos, administrativos e financeiros é fundamental. Por exemplo, unificar procedimentos médicos, histórico de internações e consultas regulares permite detectar padrões, como risco aumentado de complicações, e atuar preventivamente.
- Utilização de algoritmos avançados: algoritmos de Machine Learning devem ser ajustados para detectar padrões de risco específicos. Por exemplo, podem identificar variações no uso de medicamentos e prever internações respiratórias, permitindo intervenções antes de complicações.
- Automatização de processos: criar alerta automáticos para mudanças nos dados permite ações rápidas. Se um paciente com diabete não está tomando a medicação corretamente, um alerta pode ser enviado à equipe de saúde, prevenindo complicações.
- Capacitação da equipe: profissionais de saúde precisam ser treinados para usar previsões e ajustar tratamentos conforme necessário. Isso pode ser feito interpretando riscos de complicações crônicas e tomando ações preventivas baseadas nos dados preditivos.
- Monitoramento e ajuste dos modelos: a predictive analytics deve ser constantemente monitorada e ajustada, com base nos resultados dos pacientes. Por exemplo, ajustar os modelos de internações evitáveis à medida que o perfil dos pacientes muda.
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