Oportunidades de Aplicação de Big Data em Saúde: Os Administradores Hospitalares

Posted by – 24/10/2016

No primeiro post dessa série, listei os atores e os beneficiários de uma estratégia de Big Data dentro de uma organização de saúde, seja ela um hospital ou uma clínica. Quais sejam, os Provedores, a Força de Trabalho, os Pesquisadores, os Pagadores e os Clientes. Nesse post analisaremos rapidamente as oportunidades que se apresentam para os Provedores, especialmente para uma subpopulação deles: os Administradores Hospitalares.

Os Administradores Hospitalares devem primar pela prestação de serviços com a melhor qualidade possível dentro do orçamento proposto. Clínicas e hospitais em geral têm departamentos para cuidar da relação com fornecedores e da qualidade de suas compras e embora o Big Data possa ter algum papel aqui, esse já é um caso coberto por ferramentas tradicionais e com processos provavelmente mais bem definidos e aceitos dentro das instituições. Há um papel paralelo para o Big Data nesse caso, quando não houver interesse de fazê-lo protagonista, mas analiso esse caso mais tarde.

Onde o Big Data brilha, nesse caso, é na gama de ferramentas que disponibiliza para avaliação e tomada de decisão em tempo quase real. Um cluster de Big Data pode, por exemplo, através do consumo de dados on-line dos prontuários eletrônicos e de outros sistemas com base no paciente (por exemplo, farmácia), apontar qual o paciente é um potencial risco econômico (pacientes que, por causa do perfil da doença, do tipo do seguro-saúde ou das interações da equipe médica com a prescrição, têm potencial para dar prejuízo ao hospital) e sugerir medidas para mitigar esse risco.

Outra oportunidade para os administradores hospitalares é a monitoração em tempo quase real da ocupação dos serviços e a sugestão, através de algoritmos de aprendizado de máquina e das redes neurais, da alocação ótima de recursos. Por exemplo, se pacientes de um determinado seguro-saúde ou convênio, com uma determinada faixa etária ou com determinados perfis preferem realizar exames de SADT em determinados horários enquanto outros perfis de paciente não têm preferência, será que não é mais custo-efetivo alocar os pacientes com expectativas mais restritas nos horários adequados do que arriscar perdê-los?

Outro exemplo é a otimização das agêndas de consultas ou de realização de exames conforme a sazonalidade ou as condições do tempo (com previsão de chuva posso fazer “overbooking” já que conto com um maior absenteísmo na nossa população?).

Além disso, as ferramentas de Business Inteligence provavelmente já em uso pelos administradores podem tanto se alimentar de dados de um cluster Big Data quando alimentá-lo, oferecendo uma convergência e uma riqueza de dados muito maior para os tomadores de decisão da organização.

Por fim, mas sem a pretenção de esgotar as oportunidades, tudo que envolve a assistência médica pode ter seu pagamento negado a posteriori. Desde internações até procedimentos e medicamentos podem ser “glosados” pelos Pagadores, deixando o Provedor com uma conta “perdida”. Existem algoritmos que empresas estadounidenses utilizam para evitar fraudes que podem ser perfeitamente adaptados para identificar quais são as contas que estão sob risco de glosa. De posse dessa informação em um momento anterior, o Provedor pode tomar medidas que mitiguem o risco econômico ou que até previnam a ocorrência da glosa.

No próximo post, analisaremos o que se espera de oportunidades do Big Data para outra subpopulação dos Provedores, os Gerentes Assistenciais.

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