Estudos científicos que transformam dados em prevenção de doenças, personalização de tratamentos, otimização de recursos na saúde, identificação de riscos, entre muitas questões que trazem respostas concretas com análise de dados por meio de pesquisa científica.
A inteligência artificial pode realizar grandes avanços em predição de saúde no contexto de sociedade e nossa busca por mais conhecimento e inovação é constante.
De acordo com a Associação Brasileira de Planos de Saúde (Abramge), enquanto as despesas assistenciais dos planos de saúde cresceram 19,3% entre 2019 e 2022, o valor total dos reembolsos cresceu 81,8% nesse mesmo período, totalizando R$10,9 bilhões.
Esse aumento expressivo no valor total de reembolsos nos últimos anos contribuiu para que as operadoras priorizassem o combate às fraudes para manter suas despesas sob controle e garantir a sustentabilidade de suas operações. O combate às fraudes em reembolso também é essencial para limitar o aumento de preços e reajustes aos consumidores finais.
As inovações recentes em inteligência artificial se tornaram uma importante aliada no combate às fraudes em saúde. Uma das nossas áreas de pesquisa prioriza o desenvolvimento de algoritmos de detecção de fraudes, anomalias e desvios utilizando dados estruturados sobre os pedidos de reembolsos para identificar casos em que as características dos pedidos fogem do padrão, emitindo um alerta sobre possíveis reembolsos fraudulentos. O algoritmo é capaz de detectar anomalias considerando combinações de características do pedido de reembolso e do histórico de atendimentos tanto dos beneficiários quanto dos prestadores.
Quanto maior for a riqueza de informações disponibilizadas sobre os pedidos de reembolso, melhor será o desempenho do algoritmo em identificar casos em que uma dessas informações, ou uma combinação delas, difere do padrão observado na grande maioria dos pedidos de reembolso.
Em situações em que se possui um histórico dos casos já confirmados como fraudes de reembolso, essa informação adicional é utilizada para melhorar a performance do algoritmo e identificar casos similares a fraudes já cometidas.
O Instituto IA Saúde produz pesquisa em saúde, utilizando técnicas de inteligência artificial e grande volume de dados para apoiar a tomada de decisão e a implementação de soluções que melhorem a eficiência e a qualidade do acesso a saúde no Brasil.
A riqueza dos dados disponíveis em saúde permite responder questões complexas e sugerir melhorias em diversas frentes. A análise dos dados e aplicações de algoritmos de machine learning auxiliam na otimização dos recursos disponíveis e na gestão hospitalar. Por exemplo, essas ferramentas podem ser usadas para o planejamento da disponibilidade e da distribuição de leitos e profissionais, para o gerenciamento do tempo de espera até o atendimento, e no monitoramento e nas análises de casos complexos e de alto custo.
A inteligência artificial também pode ser aplicada a problemas práticos clínicos, identificando os pacientes com maior risco ou probabilidade de reinternação, e até mesmo auxiliando no diagnóstico dos pacientes.
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