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Análise preditiva na saúde: maior assertividade nas decisões

2019-02-15T15:38:22-02:00 14/02/2019|

Avaliação preditiva na saúde: ela realmente faz diferença?  Camille Kamimura especialista no tema, assinou um artigo exclusivo aqui para a Wareline. Acompanhe!

Diante da atual conjuntura econômica, muitos setores estão buscando maneiras de reduzir seus gastos porém, em detrimento do padrão de atendimento ou qualidade. No entanto, quando se fala do setor da saúde, a questão do nível de serviço é um fator que não pode ser simplesmente deixado de lado.

Para conciliar redução nos custos com melhoria no desempenho dos serviços oferecidos, um número crescente de hospitais tem adaptado técnicas – originalmente utilizadas nos segmentos industriais – para a gestão da saúde. Uma delas é a análise preditiva.

 

Análise Preditiva na Saúde

A análise preditiva na saúde envolve um conjunto de técnicas de modelagem estatística, machine learning e simulação que podem responder as seguintes perguntas:

  • O que acontecerá se determinada política de ação for adotada?
  • O que acontece se essa tendência continuar?

A análise é realizada com base em dados históricos, numa tentativa de prever o futuro. Na área da saúde, a avaliação preditiva pode, por exemplo, construir o perfil de saúde dos pacientes, mapear regiões com maior incidência de determinadas patologias, antever os custos decorrentes de exames e internações, prever taxas de ocupação dos leitos, assim como aplicar a medicina preventiva para evitar infecções e doenças potenciais. Vale ressaltar que não estamos lidando com uma “bola de cristal”, mas sim com probabilidades decorridas de uma tendência do comportamento que está sendo estudado.

Como funcionam os modelos preditivos? Ao identificar padrões com o uso de ferramentas como Machine Learning, Data Mining, Séries Temporais, Forecasting, Redes Neurais, entre outras, é possível gerar insights para uma tomada de decisão mais efetiva e assertiva. Com essas informações, pode-se ainda simular novos cenários sem os custos decorrentes de protótipos, de movimentação de pessoal, etc., tudo isso de uma forma prática e muito mais rápida.

Por exemplo, podemos utilizar modelos preditivos para estudar o layout das instalações hospitalares e sua influência no nível de atendimento. É importante dizer que a maior parte do esforço neste tipo de projeto está na análise e interpretação dos resultados, e não mais na geração dos resultados em si. Assim, é esperado que o time do projeto tenha um perfil analítico para o bom funcionamento da avaliação preditiva.

Pode-se ainda analisar a oferta e a demanda de serviços do ponto de vista demográfico, epidemiológico ou institucional, fazendo com que a tomada de decisão seja mais ágil e objetiva, minimizando assim, os custos resultantes de diagnósticos equivocados assim como o transtorno gerado ao paciente, por exemplo.

Sob a ótica do paciente, por sua vez, é possível traçar o seu perfil de saúde, sendo que um dos benefícios dessa análise é a maior agilidade das respostas obtidas, o que pode inclusive prevenir potenciais doenças futuras. Consequentemente há uma melhora no nível de serviço prestado.

 

Decisões mais assertivas

O uso de modelos preditivos pode antecipar as consequências de se praticar uma dada política de ação, diminuindo seus custos de implantação. No caso do setor público, pode-se simular inclusive políticas que visem a equidade de acesso e demanda, provendo assim um serviço mais justo para todos. Outros estudos podem envolver a alocação dos leitos, a distribuição das alas hospitalares dentro da instalação e até mesmo a localização de novas unidades.

No fim, tudo isso se converge para a melhoria no gerenciamento de recursos financeiros, materiais, pessoal, logísticos e de informação.

Por onde começar

Como a avaliação preditiva pode começar a ser implantada nas instituições de saúde? O desafio em questão é justamente justificar os recursos que sustentem essa análise, assim como a etapa inicial de demonstrar que essas técnicas trarão resultados positivos a longo prazo. Uma alternativa é começar pelos serviços de maior ocorrência no sistema ou por aqueles de maior complexidade. Isso porque os resultados gerados servirão como um bom insumo para a persuasão perante a diretoria médica de que esta solução é benéfica para o sistema.

É válido ressaltar que para uma boa eficiência de um modelo preditivo, é necessário um volume de dados históricos considerável e consistente. Assim, investir em um sistema de gestão completo e integrado para o gerenciamento da informação também é um passo fundamental para o sucesso da avaliação preditiva.

Para que tudo se concretize, é importante que a gerência estratégica do hospital esteja envolvida, uma vez que a mesma possui o entendimento do sistema e das regras de negócio, podendo assim ajudar no mapeamento de quais informações e indicadores são necessários para os estudos de caso, bem como criticar as soluções geradas pelo modelo. Acima de tudo, é fundamental a capacidade de análise crítica, afinal, o modelo lida apenas com dados, a interpretação das informações contidas neles, por sua vez, depende do ser humano.

 

*Camille Ayume de Melo Kamimura é Analista de Modelagem Matemática na UniSoma