logo
Top

Avaliação preditiva na saúde: como machine learning pode ser um aliado na gestão hospitalar

As notícias do setor de saúde deixam claro o desafio que grande parte dos hospitais brasileiros enfrenta diariamente. Enquanto buscam garantir o atendimento de qualidade para pacientes, trabalham arduamente para conter ou reduzir custos. A novidade é que, com a ajuda da tecnologia, conciliar esses dois itens pode ser mais prático. Nós da UniSoma fomos convidados pela Wareline, empresa especializada no desenvolvimento de software de gestão hospitalar, para colaborar com um conteúdo que aborda como um número crescente de hospitais tem adaptado técnicas originalmente utilizadas em empresas para a gestão da saúde.

 

Avaliação Preditiva na Saúde

Trata-se de um conjunto de técnicas de modelagem estatística, machine learning e de simulação que são utilizadas para prever resultados de ações tomadas em empresas ou o que pode acontecer se determinadas tendências perdurarem.

 

Ela faz isso contando com uma base em dados históricos e apresenta um possível cenário futuro, que é baseado em probabilidades decorridas de uma tendência do comportamento a ser estudado.

 

Na saúde, traz uma série de informações que são determinantes para as instituições, como:

. Perfil dos pacientes

. Incidência de doenças por região

. Custos decorrentes de exames e internações

. Taxas de internação e ocupação dos leitos

 

Modelos Preditivos

São desenvolvidos por meio de técnicas avançadas de modelagem.  São utilizadas ferramentas como Machine Learning, Data Mining, Séries Temporais, Forecasting, Redes Neurais, entre outras, para identificar padrões e munir os gestores de hospitais com informações decisivas para uma tomada de decisão mais eficiente e assertiva.

 

O resultado é uma melhoria no gerenciamento de recursos financeiros, materiais, de pessoal, logísticos e de informação.

 

Camille Ayume de Melo Kamimura, nossa Analista de Modelagem Matemática, escreveu um artigo sobre a Avaliação Preditiva e como ela pode ser utilizada para trazer insights decisivos para a tomada de decisão em instituições de saúde. Você pode conferir o resultado clicando aqui: https://bit.ly/2YhMxX3