A Fascinante Verdade Sobre IA na Saúde

Sim, a tecnologia é nova — mas os desafios são todos muito familiares.

Se você é como muitas pessoas, pode estar um pouco cansado de ouvir sobre AI ou cético sobre seu valor. Em parte, é porque está aparecendo em todas as conversas. Parece que as pessoas estão falando sobre AI simplesmente pelo prazer de dizer "AI". Se você se sente assim, está parcialmente certo, pois o fenômeno do "AI-washing" é real em muitas indústrias. No entanto, a área da saúde é uma das poucas indústrias onde a promessa da AI realmente justifica a hype — é por isso que você precisa ficar atento, aprender mais e estar preparado para agir.

De acordo com uma recente pesquisa da Workday, 98% de todos os CEOs¹ acreditam que haveria algum benefício imediato nos negócios ao implementar a AI, no entanto, apenas 71% relatam que sua organização está usando atualmente.² Na área da saúde, a dicotomia entre valor e uso é ainda maior. A pesquisa da Bain com executivos de sistemas de saúde revela que 75% acreditam que a AI atingiu um ponto de inflexão em sua capacidade de remodelar a indústria, no entanto, apenas 6% têm uma estratégia de AI estabelecida.³

Uma diferença de 69% entre o impacto percebido e a ação deliberada é significativa. Também levanta uma questão: é a AI realmente uma tecnologia tão mais complexa que as barreiras para a implementação são tão assustadoras — ou está havendo algo mais em jogo?

Nova Tecnologia, Velhos Desafios

Aqui é onde as coisas ficam realmente interessantes. Embora a IA seja um nível de avanço tecnológico de ponta, as maiores barreiras para implementá-la são praticamente tão antigas quanto possível. Considere esses desafios tão familiares ao contemplar uma mudança para uma adoção mais ampla da IA:

Equipamentos e infraestrutura de TI legados. A dívida técnica não é algo novo. Toda vez que um avanço significativo em tecnologia surge, suas demandas muitas vezes superam as capacidades dos sistemas existentes de uma organização. A IA não é diferente, e a necessidade de superar problemas de sistemas legados é uma barreira comum para a implementação.

Dados isolados. A tendência para a colaboração interfuncional foi a primeira a destacar a ameaça que os silos de dados representam para a melhoria organizacional e avanço. À medida que a quantidade de dados gerados e nossa dependência deles aumenta, os silos de dados se apresentam como um obstáculo crítico. Porque a IA é impulsionada por dados, qualquer atrito para o acesso total é um sério impedimento para a implementação e uso bem-sucedidos da IA.

Gap de expertise técnica. Como todos os avanços técnicos, há uma curva de aprendizado que deixa o mercado de trabalho atrasado. Atualmente, 87% dos executivos afirmam estar com dificuldades para encontrar uma equipe com habilidades de IA suficientes.⁴ A escassez de profissionais disponíveis não apenas desacelera os projetos de IA, mas também aumenta os custos à medida que as empresas competem por talentos.

Cultura organizacional de resistência à mudança. Sim, o velho clichê de "Mas sempre fizemos assim" também influencia a IA. Algumas organizações simplesmente têm uma cultura que gerou resistência à mudança, especialmente quando a falha pode resultar em danos humanos, como é o caso da indústria de saúde. Essa resistência pode ser exacerbada quando se trata de implementar a IA, já que muitas pessoas têm receios — frequentemente alimentados pela mídia — de que a IA tomará seus empregos.

Não quer dizer que implementar a IA não apresente desafios exclusivos. Há incertezas sobre quais serão as capacidades finais da IA, bem como quais limites o governo ou a sociedade podem implementar por cautela ou medo. Outras preocupações incluem problemas com erros, como viés nos dados usados para treinar o modelo e informações falsas, bem como problemas com violações de direitos de propriedade intelectual.

A boa notícia é que, não importa que tipo de desafios você enfrente, as recompensas potenciais valem o risco — e há um caminho claro para frente.

Chegando ao Bom Material

Enquanto desafios podem estar te segurando agora, é importante lembrar que a saúde é uma das áreas onde os benefícios da IA são dignos do hype. Vamos tirar um momento para perguntar "e se" e explorar apenas algumas das coisas emocionantes que são possíveis para organizações que superam esses obstáculos para aproveitar o momento.

Combinação de pacientes com médicos que serão uma boa opção. Um problema constante e urgente para os que buscam cuidados é encontrar o provedor certo para suas necessidades únicas. Há listas aparentemente intermináveis de provedores para os que buscam cuidados, mas muitas vezes, aquelas listas estão desatualizadas ou não aceitam novos pacientes. Também há uma falta de diferenciação além da atribuição padrão de uma categoria especializada. Sem informações precisas e significativas, esse método de seleção muitas vezes cria relacionamentos provedor-paciente menos bem-sucedidos que resultam em resultados de saúde mais pobres que oferecem um valor menor em comparação com o custo do atendimento.

Ao incorporar a IA no processo de busca de provedores, os que buscam cuidados poderiam receber uma lista menor, mas personalizada com base em fatores relevantes e influentes como histórico do paciente, padrões e filosofias de tratamento do médico, resultados do paciente, custos de atendimento e avaliações do provedor.

Melhorando os agendamentos. Os provedores de cuidados de hoje, atolados pelo tempo, lidam com pesados fardos em torno de registros, documentação e dados. O resultado superficial disso é uma experiência apressada (e muitas vezes insatisfatória para o paciente). Mas essa pressa é apenas um escorregadio declive para suporte a cuidados do tipo triagem, em vez de exploração mais profunda, o que pode levar a diagnósticos perdidos ou testes e visitas de acompanhamento desnecessários.

A IA permite aos provedores mudar esse script. Incorporar capacidades de IA na preparação pré-agendamento para pacientes pode transformar as páginas de informações que os pacientes preenchem tediosamente antecipadamente em dados selecionados e relevantes que podem complementar rapidamente e facilmente uma visita de atendimento. A IA também pode melhorar os serviços de aconselhamento de enfermagem, bem como fornecer aos médicos a linguagem preferida do paciente para respostas às suas perguntas. Em um estudo recente publicado no Journal of the American Medical Association Internal Medicine, os pesquisadores concluíram que "um chatbot gerou respostas de qualidade e empáticas para perguntas de pacientes feitas em um fórum online. Mais exploração dessa tecnologia é justificada em ambientes clínicos, como usar chatbot para elaborar respostas que os médicos poderiam então editar."

Melhorando a orquestração dos cuidados. A IA tem o potencial de gerar ainda mais valor fora das interações de uma única visita entre paciente e provedor. Atualmente, eventos de cuidados que exigem múltiplas visitas, provedores e/ou tratamentos ao longo de um período de tempo exigem dos pacientes gerenciar a complexidade, além de suas próprias necessidades de saúde. Diante de horários de prática lotados, eles devem orquestrar agendamentos com o provedor adequado na ordem correta e lidar com uma multidão de questões de cobrança. Esses pacientes muitas vezes são vistos carregando uma pasta ou um fichário na tentativa de manter seus cuidados mais coordenados — um fardo adicional para aqueles que já lidam com cânceres ou outras doenças crônicas, lesões graves, condições debilitantes ou doenças difíceis de diagnosticar. Ao mesmo tempo, os provedores podem lidar com registros obsoletos que dificultam o atendimento adequado.

Esse problema é agravado pela realidade de que pacientes lutando com condições de saúde complexas se veem sobrecarregados com a responsabilidade de gerenciar e coordenar seus dados de saúde entre vários provedores. Essa fragmentação não apenas complica sua jornada de cuidados, mas também cria desafios significativos para os provedores de saúde que buscam oferecer tratamento coordenado e eficaz. A falta de interoperabilidade de dados no setor de saúde destaca a necessidade urgente de uma abordagem unificada para registros de saúde do paciente, garantindo que todos os cuidadores tenham acesso a uma visão abrangente e atualizada do histórico médico de um paciente, independentemente de onde o cuidado foi fornecido.

Se isso soa como uma receita para experiências e resultados ruins, é. Os pacientes frequentemente se sentem sobrecarregados e simplesmente se desvinculam. De acordo com um estudo publicado na Biblioteca Nacional de Medicina, 42% das pessoas nunca marcam a primeira consulta, e 70% daqueles que o fazem, não fazem o acompanhamento com especialistas. Outras questões incluem tratamento mal ajustado ou mal cronometrado e passagens de responsabilidade inadequadas, má adesão ao tratamento e, por fim, um valor recebido menor em comparação com o custo real do atendimento.

Incorporar a IA nesses fluxos de trabalho pode contribuir para uma coordenação de cuidados melhor, mais simples e bem-sucedida para eventos de cuidados complexos ou crônicos. Isso é possível por meio de agendamentos e planejamentos de consultas sensíveis ao contexto, planos de tratamento individualmente adaptados, análises de resultados em andamento, além de conscientização e sugestões de como essa trajetória de cuidado deve mudar. Em casos complexos, a IA também pode proporcionar uma gestão de mudanças responsiva quando os planos são interrompidos — fornecendo orientações imediatas e baseadas em dados sobre quais são as novas opções ou as próximas etapas ideais quando uma consulta é perdida ou os resultados de exames de laboratório não podem ser obtidos até um certo momento.

Influenciando a tendência para o cuidado baseado em resultados. Olhando para uma visão ainda mais ampla, o uso de IA tem a capacidade de elevar seu impacto além do nível do profissional para influenciar tendências na saúde. Por exemplo, muitos sistemas de saúde — incluindo o dos EUA — continuam presos em um modelo de pagamento por serviço, que se concentra em intervenções para tratar condições sintomáticas em vez de promover a saúde geral. Essa orientação, infelizmente, reduz o foco na prevenção e leva tanto a custos mais altos quanto a resultados gerais mais fracos.

A IA pode ajudar a apoiar a tão necessária mudança para o cuidado baseado em resultados de duas maneiras-chave. Primeiramente, pode identificar rapidamente e de forma precisa indivíduos e populações em risco mais cedo do que é possível com a tecnologia e os processos de última geração atuais. A IA também pode identificar e indicar medidas de bem-estar e prevenção que oferecem a maior chance de sucesso em uma determinada situação ou população de pacientes.

Resolvendo para Implementação de IA Bem-sucedida

Organizações de saúde motivadas pelos benefícios da IA, mas impedidas pelo processo de incorporação, têm opções viáveis. Pode ajudar a considerar a adoção da IA como mais um passo na marcha contínua da transformação digital. Como a maioria das empresas já está envolvida nesse processo, elas podem aplicar os benefícios das práticas comprovadas às suas iterações de IA. A maneira mais fácil e eficiente de fazer isso é se associar a especialistas externos. Aqui estão três elementos críticos a serem considerados se você está pensando em seguir por este caminho.

1. Um compromisso com a colaboração: Cada organização de saúde terá necessidades diferentes tanto de tecnologia quanto de processo quando se trata de incorporar a IA ao seu negócio. Por isso, é especialmente importante se associar a especialistas que insistem em uma abordagem colaborativa. Isso deve ser incorporado em todo o projeto, desde a avaliação até o planejamento, implementação e além. A execução bem-sucedida requer que todos — internos e externos — tenham participação informada no projeto.

2. A experiência e capacidade de afetar tanto a mudança tecnológica quanto cultural: Algumas empresas estão bem versadas nas últimas opções tecnológicas. Outras têm mais orientação de processo quando se trata de fazer mudanças. Como provavelmente você lidará com questões em ambos os fronts, procure um parceiro que possa lidar com ambos com igual competência.

3. Suporte para estabelecer a auto-suficiência: Muitos consultores ficam felizes em mantê-lo comprometido a longo prazo para suporte e quaisquer futuras mudanças ou adições. Mas uma maneira de superar a escassez de habilidades técnicas e manter os custos baixos a longo prazo é se associar a uma organização que acredita em "ensinar a pescar em vez de apenas dar o peixe". Em outras palavras, você quer trabalhar com especialistas que possam e estarão felizes em treinar sua própria equipe interna para suportar seu programa de IA por si mesmos a longo prazo.

O Tempo É Agora

A vantagem da IA, assim como muitas inovações, vai para aqueles que aproveitam a oportunidade cedo. Enquanto a tecnologia ainda está evoluindo, os benefícios da adoção são claros. Para aqueles que precisam de ajuda para avançar, a CI&T está aqui para você. Abordamos a IA com a mesma estratégia que tem apoiado com sucesso tantos clientes de transformação digital há quase três décadas - ajudando-os a se tornarem mais colaborativos, integrados e focados em resultados. Se você está pronto para começar sua jornada de IA, a CI&T está pronta para ajudar. Visite nosso site hoje para saber mais.




Citações

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