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Eles são capazes de antecipar escolhas, conseguem diminuir o tempo entre a procura e a compra de um produto e analisar o comportamento do consumidor. Tudo isso tendo como base as inúmeras informações que o próprio usuário fornece através de suas interações.
Os softwares que aprendem a partir de experiências, exemplos e dados vêm resultando em uma verdadeira revolução não apenas para áreas como comércio, publicidade e design, mas também à medicina.
Na atualidade, diversas ferramentas estão sendo incorporadas ao dia a dia de clínicas e hospitais, com o propósito de otimizar processos, adotando práticas que prezam pela eficiência e resultados melhores para pacientes e toda a cadeia profissional do setor. Uma delas diz respeito ao uso da inteligência artificial para reduzir o tempo de internação.
“Esses softwares têm favorecido a rotina hospitalar, integrando, por exemplo, dados de consulta médicas, exames, procedimentos cirúrgicos e os prontuários dos pacientes”, explicou o professor da Universidade de Brasília (UnB) e pesquisador na área de inovação tecnológica aplicada à saúde, Dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo.
Quando relacionada à redução de tempo de internação, a inteligência artificial funciona promovendo um atendimento de qualidade, assegurando as normas de segurança assistencial e possibilitando um desfecho mais rápido, aonde o paciente retorna para casa mais cedo.
Em linhas gerais, é assim que acontece: imagine que uma paciente busque o Pronto-Socorro com queixa de dor abdominal, ela tem 21 anos e não apresenta comorbidades. Com o uso da ferramenta de IA, é possível avaliar a trajetória dessa jovem mulher e de outras que disponham de características semelhantes, não apenas em relação à queixa dela, mas considerando igualmente o histórico epidemiológico, o tratamento e os desdobramentos em casos similares.
“Analisando os procedimentos feitos na unidade hospitalar, por exemplo, é possível receber uma série de informações úteis. Uma delas é compreender as prescrições realizadas habitualmente no que se refere à exames e medicamentos, o tempo que a pessoa permaneceu no hospital, o intervalo para obtenção de um diagnóstico definitivo e de que maneira esse atendimento repercutiu na jornada desse paciente”, destacou o especialista.
É assim que ocorre a otimização, pois todas as vezes que é entregue uma melhoria nesse processo, oportunizando um atendimento de saúde aprimorado, esse registro do paciente fica arquivado. Isso tanto torna os procedimentos internos mais eficazes, como possibilita um cuidado melhor e mais personalizado, a partir da coleta histórica de dados comportamentais, segundo pontuou o professor. Por isso, o desfecho pode ser mais rápido e seguro, o que contribui para que o paciente retorne para casa mais cedo.
Para Bermejo, a IA é uma ferramenta que potencializa o trabalho do médico, atuando como suporte e beneficiando os usuários.
“Os algoritmos de inteligência artificial desempenham um papel fundamental, com uma ampla rede de aplicações que pode facilitar a rotina desses profissionais. Tais avanços estão modificando a relação deles com a tecnologia e redefinindo a maneira como trabalham. E, ao contrário do que se possa imaginar, a IA possibilita uma maior conexão e fortalece o vínculo entre o médico e o paciente, elevando a qualidade das práticas de cuidado, na medida em que transmite informações relevantes para a eficiência operacional, permite a automação de tarefas repetitivas e libera tempo para atividades mais estratégicas, como o próprio atendimento e contato direto com o paciente, enquanto a IA faz as tarefas burocráticas do processo”, afirmou.
Além disso, como acrescentado por ele, o uso da IA pode também diminuir as chances de problemas que afetam a satisfação do paciente e aumentam os custos dos tratamentos.
Vale lembrar que em 2023, inclusive, A Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou um relatório abordando de que modo a inteligência artificial e o aprendizado de máquina — machine learning (ML), em inglês — podem colaborar em aspectos de financiamento da saúde.
O documento versava sobre variados temas, como previsão de gastos, gestão de riscos e detecção de fraudes, ressaltando uma variedade de resultados positivos, notadamente quando se fala em velocidade e precisão de análise de dados, em comparação com métodos estatísticos tradicionais.
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