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abr 04, 2022

Como as organizações podem maximizar o retorno sobre insights

Por Shez Partovi
Diretor de Inovação e Estratégia

Tempo de leitura previsto: 6-8 minutos

Como ocorre com todos os empreendimentos comerciais, as instituições de saúde precisam apresentar retorno sobre os investimentos. Nos últimos anos, vimos como os dados ajudaram nesse processo, revelando ineficiências caras e processos deficientes. Embora muitos provedores tenham tido sucesso nessa empreitada, poucos foram capazes de explorar o vasto potencial que um tipo especial de ROI, o retorno sobre insights, pode oferecer quando feito em grande escala. O que significa ir além dos dados e aproveitar o poder dos insights em grande escala, e que novos retornos os líderes do setor de saúde esperaram gerar?

Dados x insights: qual é a diferença?

 

Antes de falarmos sobre o que significa ter insights em grande escala, vamos esclarecer o que quero dizer com “insight”.


Imagine um paciente de 54 anos, Lucas. Qual dos seguintes pontos poderia ajudar a aprimorar a qualidade e reduzir o custo do atendimento, além de melhorar a experiência do paciente?

 

  • Um valor aleatório da glicemia de 140 mg/dl, conforme relatado
  • Uma análise do seu histórico médico revelando uma probabilidade de 72% de desenvolvimento de uma doença ocular relacionada à diabetes nos próximos 18 meses, caso não haja intervenção


A primeira afirmativa certamente parece ser um dado útil: glicose elevada no sangue. No entanto, qual o valor adicional que essa informação fornece? Ficamos imaginando se isso é um valor da glicemia em jejum ou talvez seja pós-prandial e, nesse caso, pode ser aceitável. O mais crucial, no entanto, é que por ser um único ponto de dado não fornece nenhuma informação de tendência. Se tivéssemos uma série de pontos de dados revelando uma tendência de alta, então poderíamos concluir que Lucas tem diabetes. A questão é que os dados, embora necessários, podem não ser suficientes para nos levar a cumprir o objetivo quádruplo.


Agora, consideremos a segunda afirmativa. Essa informação é um insight, um sinal de alerta de que a intervenção é necessária para ajudar a alterar o curso previsto para a diabetes do Lucas. Alguns podem se referir a isso como uma "previsão clínica" que se baseia no aprendizado de máquina aplicado aos dados médicos anteriores do paciente. Qualquer que seja a terminologia escolhida, o resultado é que você ganhou um insight sobre o provável desenvolvimento clínico da doença. Esse insight agora pode ajudá-lo a planejar intervenções de tratamento para aprimorar os desfechos e reduzir o custo total do atendimento.


Com esse exemplo, creio que a diferença entre dados e insights ficou mais clara: o primeiro é um elemento isolado que requer contexto para interpretação, enquanto o último fornece uma compreensão mais profunda do provável decurso clínico do paciente (um insight), ajudando a gerenciar o plano de tratamento. Além disso, se você examinar com atenção, há um aspecto sutil no exemplo que compartilhei: o insight foi gerado pelo aprendizado de máquina. Como médicos, não seria possível revisar todos os dados clínicos anteriores do prontuário no momento do atendimento e chegar a esse insight. No entanto, um computador pode "ler" o prontuário com velocidade de máquina e fornecer um insight exatamente quando você precisa dele: no momento do atendimento.


É por isso que, entre as duas opções acima eu preferiria o insight gerado pela máquina, e gostaria de contar com esse nível de insight em grande escala para qualquer paciente que eu atendesse.

O valor incremental dos insights em grande escala

 

Agora imagine se sua instituição de saúde tivesse acesso sob demanda a esse tipo de insights em todas as áreas da empresa, tanto em ambientes clínicos quanto operacionais. Uma troca de dados integrada e confiável entre o paciente e o médico e em todos os dispositivos gera insights informativos e acionáveis incorporados ao seu fluxo de trabalho, fornecendo previsões operacionais e predições clínicas e aprimorando a experiência do paciente. Embora uma de suas equipes possa estar usando insights para determinar a jornada de tratamento ideal para a doença arterial coronária, outra pode estar usando insights para automatizar relatórios para o seu faturamento e gestão de estoque. Ao servir sua organização de ponta a ponta, esses insights mudam a essência da sua empresa e a forma como ela funciona para melhor. É isso que queremos dizer quando falamos de organizações com insights em grande escala, e é justamente isso que me empolga: capacitar os ambiciosos líderes do setor de saúde da atualidade.

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Para fins desta postagem, não entraremos nos detalhes de uma infraestrutura de insights em grande escala. Falaremos mais sobre isso em uma postagem futura. Em vez disso, vamos nos concentrar no que eu acho mais interessante sobre os insights em grande escala: as vantagens que os líderes do setor de saúde devem acolher devido ao valor incremental que podem gerar.


Vamos ver um exemplo. Quase todas as clínicas de atendimento ambulatorial precisam lidar com o delicado equilíbrio entre a duração variável de uma consulta, pacientes atrasados, agendamentos de última hora, não comparecimento de pacientes e ausências de funcionários. Gerenciar essas variáveis manualmente é ineficiente e caro e representa um fardo para as equipes. Então, você investe em uma solução digital, um sistema de IA que analisa os dados dos pacientes e atribui uma previsão de não comparecimento a cada um deles. O sistema acaba de retornar o seguinte insight: “Sara tem 80% de probabilidade de não comparecer à sua próxima consulta”. Embora esse insight seja simples e autoexplicativo, existe um valor incremental que pode ser gerado para a sua organização:

 

  • A reação inicial à previsão de não comparecimento pode ser agendar aquele horário para dois pacientes simultaneamente. Afinal, garantir que sua agenda esteja cheia gera o maior valor tanto para sua organização quanto para o "outro paciente" que se beneficia do provável horário disponível. Parece ser uma solução em que todo mundo ganha, exceto talvez a Sara, porque se ela comparecer e sua hora também estiver reservada para outra pessoa, ela poderá ter menos tempo com o médico que irá atendê-la.
  • O efeito incremental positivo para a instituição começa quando suas equipes se perguntam: “Bem, por que a Sara tem a probabilidade de não comparecer? Ela precisa de uma babá? Ela tem problemas de transporte? Há outras questões que podem indicar que ela perderá a consulta?” Esse é um efeito positivo de segunda ordem, pois leva sua instituição a realizar um contato de acompanhamento mais direcionado para apoiar a Sara e garantir que ela possa comparecer à consulta.
  • Além disso, muitos desses contatos de acompanhamento podem ser automatizados, usando a tecnologia para proporcionar escala à sua instituição, aprimorando a prestação de atendimento e até mesmo reduzido o custo. Na verdade, usando apenas esses métodos já ajudamos nossos parceiros a reduzir os não comparecimentos em até 45%, não apenas melhorando o atendimento para os pacientes agendados (já que não perderam a consulta), mas também reduzindo horários vazios de consultas ou reservas duplicadas, o que prejudica a experiência do paciente.
  • Por fim, ao estabelecer uma linha de comunicação preferencial com a Sara e outros pacientes com possibilidade de não comparecer, sua instituição pode aproveitar a oportunidade para fortalecer a relação paciente-provedor, permitindo uma abordagem mais refinada para indivíduos potencialmente vulneráveis de forma a favorecer ainda mais a jornada de atendimento. Por exemplo, você pode inscrever a Sara em uma iniciativa de envolvimento de pacientes que fornece recursos educacionais sobre o manejo de sua condição, ou incentivá-la a acessar um portal de pacientes onde poderá facilmente documentar seus sintomas e o progresso do tratamento sem sair de casa, aumentando a supervisão da paciente quando ela não está na clínica e aprimorando seu acesso ao atendimento médico (lançamos recentemente um portal para ajudar a reforçar o conhecimento e a satisfação dos pacientes após uma cirurgia endoscópica funcional dos seios paranasais [FESS] utilizando a Solução de Manejo de Pacientes da Philips, o que levou a uma melhoria significativa do conhecimento do paciente sobre essa condição médica e aumentou sua capacidade de desempenhar um papel ativo na gestão do tratamento).


Considere onde começamos (com um único insight operacional) e veja aonde chegamos: essa isolada previsão de 80% deslanchou um conjunto mais amplo de valor, e esse é o seu Retorno sobre Insights. Esse é o poder dos insights em grande escala: nem sempre se trata de ter um grande número de insights isolados, mas sim dos efeitos de segunda ordem gerados por esses insights, levando a retornos de alto valor e de longo alcance em toda a sua organização.

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Para colocar esses retornos incrementais em um contexto do mundo real, recentemente colaboramos com o Hospital West Moreton, na Austrália, que estava procurando uma forma de reduzir a contaminação por COVID-19 dentro do hospital e a sobrecarga que isso representava para as equipes. Desenvolvemos uma solução de atendimento remoto na qual os pacientes receberam tablets e dispositivos médicos para medir e relatar apenas três parâmetros: temperatura, pressão arterial e níveis de oxigênio. Os dados gerados foram então alimentados em uma plataforma integrada de telemonitoramento que proporcionou insights sobre prováveis pioras dos pacientes, levando a uma intervenção médica precoce ou ao início de uma conversa com os pacientes em risco mais alto e aumentando sua capacidade de se cuidarem sem sair de casa. Os insights gerados resultaram em uma redução de 53% nas consultas de emergência, uma economia de 1.010 dólares australianos por paciente por mês e uma redução de 28% nas internações possivelmente evitáveis de pacientes portadores de doenças crônicas, tudo isso simplificando a experiência do médico e proporcionando mais independência aos pacientes ao mesmo tempo. Mais uma vez, vemos como até mesmo um “conjunto” de insights relativamente limitado pode gerar uma infinidade de retornos de alto valor.

Como começar a jornada dos insights em grande escala

 

Acolher os insights em grande escala não significa aplicar recursos de IA ou análise preditiva em todas as áreas da sua empresa, e tampouco é necessário lidar com uma avalanche de insights desde o primeiro dia. Você ficaria surpreso com o valor que pode ser gerado começando com alguns casos de uso selecionados (como no exemplo de Sara, nossa paciente com possibilidade de não comparecer). Normalmente, sugiro começar com casos de uso de previsões operacionais, já que as predições clínicas são naturalmente mais complexas e tendem a envolver vários tipos de dados. Além disso, a maioria das organizações acha mais simples incorporar insights operacionais aos seus fluxos de trabalho existentes. Após ter visto esses primeiros insights se traduzirem em resultados mensuráveis, sugiro expandir para os domínios clínicos.

 

Em última análise, claro, o objetivo é chegar a uma situação em que sua instituição possa ter um retorno sobre insights em todas as áreas para que você possa aprimorar a experiência do paciente, simplificar a experiência da equipe, reduzir o custo do atendimento e aprimorar os desfechos de saúde de seus pacientes, cumprindo o Objetivo Quádruplo.

 

Se você está pronto para iniciar essa jornada com a sua instituição, então vamos colaborar! Nada me agradaria tanto quanto ajudá-lo a começar a gerar retorno sobre insights.

 

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Autor

Shez Partovi

Shez Partovi

Chief Medical, Innovation & Strategy Officer, Royal Philips

Shez Partovi obtained his medical degree from the McGill University, in Montreal, Canada and completed his neuroradiology subspecialty at Barrow Neurological Institute in Phoenix, AZ. He is a serial entrepreneur and has launched several health IT companies, including 2 on telehealth.
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