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um grupo de pessoas em torno de uma mesa olhando para um computador

De acordo com a Accenture Digital Health Technology Vision 2017, 84% dos executivos da área de saúde acreditam que a inteligência artificial (IA) revolucionará a forma como eles obtêm informações. E muitas organizações de saúde já estão aproveitando as vantagens de tecnologias como IA e análise avançada para obter insights que os ajudem a melhorar os processos e resultados do tratamento clínico. Na verdade, há um amplo espectro de casos de uso para análises clínicas.

Antecipar as necessidades do paciente

Algumas das primeiras formas pelas quais as organizações de saúde aplicaram a análise clínica: a procura de lacunas no atendimento e a melhor previsão das necessidades do paciente.

Isso está se tornando especialmente importante nos modelos de cuidados gerenciados, nos quais as organizações de saúde recebem reembolso baseado não apenas em serviços de saúde esporádicos, mas também em fatores como tempo de internação (LOS) e taxas de readmissão. Os sistemas de saúde aproveitam as análises para ajudá-los a correlacionar a equipe às necessidades antecipadas dos pacientes e coordenar melhor os cuidados para que eles possam melhorar a recuperação dos pacientes e reduzir as taxas de internação e de readmissão.

Por exemplo, Steward Health Care analisou vários tipos de dados – como o CDC, a gripe, a sazonalidade e os dados sociais – usando o Microsoft Azure Machine Learning para prever o volume de pacientes, de modo que pudessem gerenciar a equipe de acordo.

Os resultados são impressionantes. O operador do hospital privado pode prever volumes de uma a duas semanas com 98% de precisão. E reduziu a média de LOS de pacientes em um dia e meio. Em outras palavras, o melhor agendamento de enfermeiros está ajudando os pacientes a melhorarem mais rapidamente. Também aumentou a satisfação do paciente. Tudo isso e mais: A Steward Health Care está economizando US$ 48 milhões por ano.

Capacitar equipes com orientações sobre cuidados preventivos

O próximo nível em análise clínica é a orientação de cuidados preventivos. Um ótimo exemplo vem do Ochsner Health System – onde integraram a IA nos fluxos de trabalho de atendimento ao paciente.

As equipes de atendimento recebem alertas de “pré-código” por meio de uma plataforma baseada no Azure (do nosso parceiro Epic) para que possam intervir proativamente mais cedo para ajudar a evitar emergências. A ferramenta IA analisa milhares de pontos de dados para prever quais pacientes enfrentam riscos imediatos.

“É como uma ferramenta de triagem”, diz Michael Truxillo, diretor médico da Equipe de Resposta Rápida e Reanimação do Ochsner Medical Center, neste artigo. “Um médico pode estar supervisionando de 16 a 20 pacientes em uma unidade e saber quem precisa mais de sua atenção é sempre um desafio. A ferramenta diz: ‘Ei, com base nos valores do laboratório, sinais vitais e outros dados, olhe para este paciente agora'”.

Durante um projeto piloto de 90 dias com a ferramenta, Ochsner reduziu o número de códigos típicos do hospital (paradas cardíacas ou respiratórias) em 44%. Esse número incrível demonstra o impacto que a orientação de cuidados preventivos por IA pode ter nos resultados clínicos.

Acelerar diagnósticos de doenças raras

Ainda outro exemplo no processo de análises clínicas é o trabalho que estamos fazendo com a Shire e a EURORDIS para acelerar o diagnóstico de doenças raras. Juntos, formamos a Comissão Global para Acabar com a Odisseia de Diagnóstico para Crianças com Doenças Raras. Como parte dos esforços da comissão, dados fenotípicos (a apresentação física de uma pessoa) e dados genômicos são analisados para obter insights que poderiam ajudar os médicos a identificar e diagnosticar pacientes com uma doença rara mais rapidamente.

Em média, são necessários cinco anos até que um paciente com doença rara – dos quais aproximadamente metade são crianças – receba o diagnóstico correto. Aproveitando o poder da análise clínica conduzida pela IA, a comissão visa encurtar a jornada de vários anos que os pacientes e as famílias enfrentam antes de receber um diagnóstico de doença rara. E essa é uma das questões mais importantes que afetam a saúde, a longevidade e o bem-estar desses pacientes e familiares.

Esses são apenas alguns exemplos de como a IA e a análise avançada podem transformar a assistência médica e melhorar os resultados clínicos.

Com nossos parceiros, nos dedicamos a aprender e crescer junto com nossos clientes e ajudá-los a atingir o objetivo quádruplo por meio de análises clínicas e outras soluções de saúde na nuvem. Também estamos comprometidos em ajudá-los a atender suas necessidades de segurança e proteger a privacidade das PHI. E nossos clientes têm tranquilidade ao inovar conosco graças aos nossos Princípios de Inovação Compartilhada que fornecem clareza sobre a tecnologia de cocriação. Valorizamos a expertise de nossos clientes e parceiros e não buscamos possuí-la. Em vez disso, nós os ajudamos a monetizar seus ativos de tecnologia.

No entanto, sua organização de saúde quer usar – ou avançar seu uso de – análises clínicas, você pode aprender como aproveitar as ferramentas de inteligência artificial e conhecer mais casos reais no e-book: Breaking down AI: 10 real applications in healthcare (Superando a IA: 10 aplicações reais na área da s