A modelagem preditiva é um grande exemplo de como a tecnologia pode melhorar os serviços e a gestão em saúde.
O setor de saúde lida com uma grande quantidade de dados, mas nem sempre eles são aproveitados como poderiam.
Já imaginou se todas essas informações fossem comparadas para descobrir padrões e assim saber o que vai acontecer? Pois é justamente isso que a modelagem preditiva faz.
Ficou curioso? Então continue a leitura desse texto para descobrir como essa técnica ajuda na gestão clínica!
É uma técnica estatística que utiliza dados para determinar a probabilidade de ocorrerem determinados eventos no futuro.
Para isso, emprega-se a Inteligência Artificial na análise dos dados do passado para detectar padrões de comportamento que aumentam ou diminuem a possibilidade do evento ocorrer.
Existem diversas técnicas de modelagem preditiva, sendo algumas precisam de softwares e computadores específicos, dependendo do tipo de problema.
Contudo, existem muitas opções em softwares livres que se aplicam a uma grande diversidade de situações. As principais técnicas incluem:
Em geral, a modelagem preditiva começa sempre com uma pergunta que guia a análise dos dados. A partir dela determina-se o conjunto de dados que serão analisados em um determinado período de tempo.
Por exemplo, digamos que uma empresa deseja saber o risco de acidentes de trabalho para o próximo ano.
Neste caso, será preciso montar um modelo analisando os eventos passados de acidentes de trabalho na empresa. Ou seja, definir quais as variáveis relevantes para a modelagem preditiva.
Com o objetivo de validar o modelo, a empresa aplica o método para “prever” os eventos de um período passado. Por exemplo, empregando a análise nos últimos quatro anos, a fim de observar se a modelagem dos três primeiros anos conseguiu acertar os eventos do quarto ano.
A modelagem preditiva é utilizada em diversos setores para calcular os riscos e os custos de uma empresa.
Na Saúde, essa ferramenta é útil para projetar quais as intercorrências possuem mais chances de ocorrer no futuro e quais serão os custos assistenciais da instituição.
Com isso, a clínica ou hospital otimiza os seus recursos por meio de um planejamento estratégico baseado em dados estatísticos.
Funciona assim: o responsável pela modelagem mapeia todos os registros médicos de um determinado período de tempo. É importante que as informações estejam padronizadas para que os softwares possam compreender todas elas.
Em seguida, ele faz uma limpeza dos dados, aprovando ou rejeitando os dados sugeridos pelo sistema.
Feito isso, os algoritmos matemáticos agrupam as informações da população de clientes da empresa por categorias de procedimento. Isto é, consulta, terapia, exame, etc.
Por fim, o software cruza essas informações de acordo com as variáveis programadas para descobrir quantos pacientes estão propensos a desenvolver quais doenças e qual o custo associado.
A modelagem preditiva auxilia sobretudo nos processos de tomada de decisões, já que ela proporciona um uso melhor dos dados coletados pela clínica.
Afinal, as clínicas geram um volume grande de informações todos os dias durante os atendimentos.
Com a ajuda da tecnologia, há a possibilidade da atribuição de outros significados a esses dados
Por exemplo, se a modelagem preditiva mostrou que 70% da população dos clientes tem riscos de desenvolver hipertensão.
A partir dessas informações, a instituição pode se antecipar e implementar programas de prevenção voltados especificamente para a hipertensão.
Além disso, o processo necessário para empregar a técnica exige a organização das informações de modo que elas ficam disponíveis para outros tipos de análise.
Portanto, a modelagem preditiva é uma grande aliada na gestão clínica para antecipar riscos e aproveitar oportunidades.
A modelagem preditiva permite uma análise profunda dos dados gerados nas instituições de saúde para identificar os riscos de forma mais rápida e precisa.
Além disso, quando se aplica o modelo com o uso do Machine Learning, há a possibilidade do aperfeiçoamento das análises. Isso porque os computadores aprendem a considerar outras variáveis ao longo do processo de forma automática.
Ao cruzar as informações para responder uma pergunta específica, o método traz diversos insights para os gestores e médicos.
Em outras palavras, a modelagem preditiva possibilita um maior conhecimento do público que a clínica atende. Dessa forma, as respostas às necessidades dos pacientes são muito mais efetivas.
Um dos gargalos do setor de saúde é a quantidade de exames desnecessários, que diminui com o uso da modelagem preditiva.
Isso porque, o método aponta quais os pacientes que possuem mais riscos de contrair determinadas doenças. Isso possibilita que a clínica direcione as solicitações para aqueles que realmente precisam.
Ao longo desse texto você aprendeu como a modelagem preditiva pode ajudar a sua clínica a antecipar os custos assistenciais. Que tal, agora, se aprofundar um pouco mais sobre a gestão financeira da clínica?
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É uma técnica estatística que utiliza dados para determinar a probabilidade de ocorrerem determinados eventos no futuro.
Auxilia sobretudo nos processos de tomada de decisões, já que ela proporciona um uso melhor dos dados coletados pela clínica.
Agilidade na avaliação dos riscos de saúde dos pacientes da clínica, aumenta o conhecimento sobre as necessidades do público e diminui os exames desnecessários.