Modelos preditivos da Agile Health Tech: IA para um cuidado centrado no humano

A inteligência artificial (IA) é uma ferramenta poderosa na área da saúde, especialmente na geração de modelos preditivos para identificar pessoas com maior risco de saúde, estimar desfechos a partir de determinados eventos e avaliar a efetividade de tratamento. O uso da IA permite personalizar a saúde porém existem diversos desafios relacionados aos dados primários.

Desafios dos dados tradicionais de saúde 

 * Diagnósticos incompletos: aproximadamente 40% a 50% dos diagnósticos em saúde não são registrados de forma adequada nos prontuários, mesmo em hospitais com estruturas de atendimento avançado.

 * Dados não estruturados: prontuários eletrônicos frequentemente contêm dados em formato de texto não estruturado em campos distintos, dificultando a obtenção de informações relevantes sobre diagnóstico, tratamento e perfil de risco dos indivíduos.

* Viés do profissional: o registro de profissionais tem um viés de interpretação daquilo que se considere importante e ignora questões que o paciente traz que podem ser relevantes, mas não estão no foco do especialista.

 * Correlação indireta: em bases de dados de seguradoras, por exemplo, o comportamento de utilização de serviços de saúde de um indivíduo pode não ter correlação direta com a presença de doenças e riscos. Pessoas com ansiedade podem procurar o pronto-socorro com quadros de pânico e realizar exames cardiovasculares frequentes, sem nunca ter utilizado uma consulta psicológica ou psiquiátrica.

O diferencial da Agile Health Tech: dados diretos do paciente

A Agile Health Tech se destaca no desenvolvimento e aplicação de modelos preditivos de IA em saúde. Nosso diferencial é a capacidade de extrair dados de diagnóstico e riscos de saúde diretamente das mensagens dos pacientes.

 * Base de variáveis de alta fidelidade: ao obter informações diretamente do paciente, construímos uma base de variáveis de alta fidelidade. As informações são reveladas sem a interpretação ou viés de um profissional no atendimento.

 * Diagnósticos não documentados: a IA permite identificar diagnósticos não documentados em prontuários, capturando informações relevantes que podem não ter sido valorizadas em atendimentos médicos.

 * Visão ampla da saúde: pacientes tendem a relatar uma gama mais ampla de sintomas e preocupações, incluindo questões de saúde mental ou de outras especialidades que podem ser negligenciadas em consultas focadas em uma área específica.

* Integração de dados estruturados de prontuários e sinistro: a arquitetura de dados em nuvem permite integrar outras informações estruturadas, como diagnósticos e eventos de saúde registrada nas bases de operadoras e empresas.

Aplicações e resultados

A obtenção de dados estruturados a partir das mensagens dos pacientes representa um grande avanço na construção de modelos preditivos de IA em saúde.

 * Estudo com o hospital das clínicas: a Agile Health Tech desenvolveu um estudo em parceria com o Hospital das Clínicas para avaliar o risco de complexidade em colaboradores a partir da troca de mensagens com uma equipe multidisciplinar.

 * Sistema de apoio à decisão: nosso modelo preditivo permite entender a melhor estratégia de tratamento para cada perfil de complexidade, direcionando diferentes especialidades e serviços.

 * Transformação do cuidado: a ferramenta de predição da Agile Health Tech é um marco no desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para profissionais de saúde, aprimorando a personalização, agilidade, efetividade e resolutividade do cuidado.

A publicação de um estudo em parceria com o Hospital das Clínicas consolida a Agile Health Tech como protagonista na transformação do cuidado através da aplicação da inteligência artificial.