A tecnologia está mudando todos os setores de maneiras significativas, e não poderia ser diferente em relação a saúde. De cirurgias robóticas a “hospitais inteligentes”, a transformação digital está revolucionando o atendimento ao paciente e trazendo mais inovação nos serviços de saúde.
TI em saúde está mudando, o que antes era definido por sistemas não operáveis, sem integração e muitas vezes inacessíveis, agora eleva o uso de dados e análises em todos os processos – para o benefício de pacientes, prestadores de saúde e hospitais.
A análise preditiva e o sequenciamento genômico estão se tornando um forte indicador para as organizações de saúde digitalizadas, abrindo caminho para um paradigma de atendimento mais informado, inovador e personalizado.
Tecnologia e saúde, parceria promissora
Quando os dados do paciente estão estagnados, eles não podem ser analisados, comparados, contrastados e combinados para deduzir as melhores práticas e tendências de saúde ou para fornecer ferramentas de suporte em tempo real para os médicos. Digitalizar informações de saúde transforma a medicina personalizada e influencia diretamente na inovação farmacêutica, compreensão das taxas de complicações e modelagem genômica, entre outros fatores. Melhorar a qualidade de dados significa maior eficácia em termos de custo, visto que, com os registros digitalizados os profissionais de saúde poderão reconhecer os sinais de alerta para os pacientes que podem estar à beira de enfrentar grandes problemas de saúde, evitando assim tratamentos caros e hospitalizações.
IA e Big Data em Saúde
Big data não só pode ser usado para medir a satisfação do cliente, mas também pode ser usado para identificar riscos e recomendar tratamento preventivo automaticamente. Esses dados, que são úteis para o paciente, podem ser agrupados e estudados em massa para prever tendências de saúde para um país inteiro.
Usar modelos preditivos construídos em sistemas cognitivos tradicionais ou machine learning é um bom ponto de partida para a Inteligência Artificial da saúde da população. Os profissionais de saúde podem usar as características atuais do paciente para prever pacientes em risco de adquirir condições crônicas. Prever esses eventos antes que eles ocorram permite uma intervenção anterior para reduzir o custo da assistência médica.
Várias empresas de biotecnologia já fornecem ao consumidor acesso a informações personalizadas sobre o DNA, a disposição para identificar uma doença e o risco a condições específicas. Ao ter acesso a esses dados, os pacientes se posicionam para evitar comportamentos perigosos e tomar medidas para promover o bem-estar ou investir em determinadas opções de tratamentos preventivos.
A IA também desempenha um papel significativo nos modelos baseados em machine learning no cenário clínico. Eles podem ajudar os profissionais de saúde a chegarem ao diagnóstico correto e ao planejamento da terapia, alertando em caso de interações, apoiando o reconhecimento e a interpretação da imagem e apontando os melhores caminhos clínicos ou a um planejamento preventivo. Isso leva a uma melhor qualidade no atendimento e na segurança do paciente e melhora a eficiência na prestação de cuidados de saúde.
Para implantar soluções de inteligência artificial, um dos aspectos críticos que os provedores de serviços de saúde precisam garantir é ter recursos como governança de dados e treinamento em tomada de decisão baseada em dados. Evolução para IA requer maturidade de dados técnicos e organizacionais. No modelo de maturidade analítica, a IA começa a entrar em cena no momento em que as organizações passam de capturar e usar dados para analisar eventos no passado, para usar dados para prever os eventos futuros. Muitas vezes, essa transformação ocorre por meio de machine learning tradicional para criar modelos preditivos a partir de dados estruturados. À medida que as organizações se acostumarem com essa abordagem, elas começarão a analisar a utilização de novas fontes de dados não estruturadas, que podem abrir as portas para o aprendizado mais profundo.
Vantagem SAP em saúde
As soluções SAP ajudam a transformar o atendimento ao paciente e permitem oferecer atendimento personalizado e econômico. As soluções da SAP cobrem tudo, desde análise de assistência médica e registros médicos eletrônicos até troca de informações sobre saúde. Você aproveita tecnologias de ponta para construir sistemas de informação eficazes para praticar a medicina baseada em evidências e melhorar a experiência geral do paciente.
Com as soluções da SAP é possível conectar processos no setor de assistência médica integrando linhas horizontais de negócios com soluções de assistência à saúde no local, na nuvem e por meio de dispositivos móveis. Além disso, torna-se viável o acesso em tempo real a informações relevantes no ponto de atendimento, permitindo o intercâmbio de informações entre pacientes e prestadores de cuidados e estabelecem visibilidade e transparência totais do suporte operacional.
Entre os benefícios das soluções SAP para saúde, destacam-se:
- Assistência ao paciente: Possibilite uma experiência de assistência médica personalizada com acesso integrado ao paciente, faturamento e registros clínicos.
- Colaboração: Colaborar com pacientes e provedores para gerenciar a saúde do consumidor fora do ambiente hospitalar.
- Análise e Pesquisa de Assistência Médica: Use aplicativos analíticos avançados para gerar insights para melhores resultados e pesquisas.
- Recursos humanos: Capacite, envolva e desenvolva sua força de trabalho para gerar valor para os pacientes e resultados financeiros.
- Finanças: Visualize amplamente a organização a partir de processos e análises financeiras automatizadas em tempo real.
- Procurement: Agilize os processos de fornecimento e aquisição para impulsionar a conformidade e o controle enquanto reduz custos e riscos.
Os principais benefícios das soluções SAP são que eles ajudam as organizações de assistência médica a fornecer assistência de alta qualidade e custo efetivo por meio de uma melhor colaboração e compartilhamento de informações em tempo real entre prestadores de serviços e pacientes.
