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Redução de custos na saúde: como a inteligência artificial e o machine learning podem contribuir

DRG Brasil
Postado em 3 de julho de 2023 - Atualizado em 19 de março de 2024

A redução de custos na saúde está se tornando uma necessidade cada vez maior, sobretudo por conta dos desperdícios e prejuízos que as instituições do setor estão enfrentando. A aplicação de tecnologias que usam inteligência artificial e machine learning (aprendizado de máquina) pode contribuir com a melhoria dos resultados financeiros.

Ferramentas inovadoras e plataformas especializadas permitem não apenas otimizar os custos, como também aprimorar a qualidade dos serviços oferecidos aos pacientes.

Confira mais informações a seguir.

Cenário de custos na saúde

A área da saúde é  uma das mais caras do mundo. De acordo com um relatório da Transparency Market Research, estima-se que o mercado mundial de saúde alcance, até 2024, 15,6 trilhões de dólares - o alto custo se deve a fatos que vão desde as ofertas de serviços essenciais de saúde, ao aumento dos custos das despesas operacionais, até a crescente prevalência de condições crônicas que requerem gestão vitalícia.

Além dos desafios relacionados ao alto custo, o setor também enfrenta prejuízos financeiros. Para se ter uma ideia, de acordo com a FenaSaúde, os planos de saúde registraram um prejuízo operacional de R$ 11,5 bilhões em 2022

Essa situação reflete a complexidade do mercado de saúde, onde fatores como a inflação médica, o aumento das despesas assistenciais e as oscilações econômicas podem impactar negativamente as operadoras de planos de saúde, levando a prejuízos financeiros significativos.

Como a IA e o machine learning contribuem com a redução de custos

Para  reduzir custos e aprimorar o atendimento aos pacientes, as instituições de saúde estão cada vez mais adotando tecnologias que usam Inteligência Artificial (IA) e machine learning (aprendizado de máquina).

Recentemente, a Organização Mundial da Saúde (OMS) divulgou um relatório destacando o potencial da IA e do Machine Learning (ML) no contexto do financiamento da saúde. O documento aborda a utilização dessas tecnologias para prever custos e para uma alocação de recursos mais eficiente e equitativa.

A aplicação da IA e do ML na área da saúde permite que os prestadores de serviços identifiquem padrões e insights valiosos dentro de grandes conjuntos de dados. Essa capacidade de análise avançada pode revelar oportunidades de economia de custos e melhorias na prestação de cuidados médicos. 

Ao extrair informações significativas de vastas quantidades de dados, a IA e o ML auxiliam na identificação de ineficiências, na otimização de processos e na tomada de decisões mais embasadas.

Portanto, a incorporação da IA e do ML no setor da saúde apresenta um potencial significativo para redução de custos e para a melhoria dos serviços prestados

Ao aproveitar essas tecnologias inovadoras, as instituições de saúde podem impulsionar a eficiência operacional, otimizar a alocação de recursos e, consequentemente, oferecer um atendimento de qualidade a um custo mais acessível para os pacientes.

redução de custos

Plataforma Valor Saúde Brasil by DRG Brasil + Inteligência Artificial: solução que une IA e machine learning para melhorar os resultados de instituições de saúde

A plataforma Valor Saúde Brasil by DRG Brasil + Inteligência Artificial é uma solução que usa inteligência artificial e machine learning para melhorar os resultados assistenciais e econômicos de instituições de saúde. 

A ferramenta  identifica o grau de risco e a complexidade dos pacientes com o mesmo diagnóstico, informa a permanência hospitalar prevista para o paciente e faz uma predição dos recursos hospitalares que serão utilizados no tratamento.

Para fazer isso, ela usa a metodologia DRG 100% adaptada a realidade do sistema de saúde brasileiro e inteligência artificial. É uma solução que entrega uma gestão de risco assistencial com base nas características da Medicina 4P.

  • Preditiva: Prevê o risco do paciente ter um evento adverso evitável
  • Preventiva: Permite gerenciar o risco, evitando desfechos indesejados
  • Personalizada: O risco é baseado nas características individuais do paciente
  • Participativa: Compartilha o nível de risco com os diversos envolvidos, como equipe, paciente e família

A inteligência artificial da plataforma é multinível - ela leva em consideração as condições socioculturais dos pacientes, a estrutura e os processos dos hospitais para fazer as previsões. Os benefícios proporcionados pela inteligência artificial da plataforma são vários:

  • A equipe assistencial tem a sua capacidade intelectual liberada para que possa compreender as particularidades do paciente e dos acompanhantes.
  • O paciente é considerado e tratado como um ser humano único, e recebe uma medicina personalizada para mudar sua trajetória na direção da assistência segura.
  • A família tem a confiança de que está bem informada e tomando todas as precauções recomendadas para garantir a segurança do seu ente querido.
  • Todos à beira leito são informados dos riscos de o paciente sofrer algum evento adverso evitável - como uma infecção relacionada à assistência - e o que deve ser feito para impedir isso. 

Quer saber mais sobre a plataforma Valor Saúde Brasil by DRG Brasil + Inteligência Artificial? Entre em contato.

Créditos/imagens:

Imagem de capa: tonefotografia by iStock

Imagem de meio: ipopba by iStock

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