Sabemos que um dos recursos mais complexos de se administrar e cada vez mais disputado é o tempo. Seja o nosso, no âmbito privado e individual, seja na coletividade de um grupo específico de pessoas, como é o caso de usuários de serviços de saúde pública. E não aleatoriamente, já que de acordo com a pesquisa divulgada pelo jornal O Globo e realizada pelo Ipec, a demora no atendimento está entre os principais problemas da saúde no Brasil, com base na percepção dos brasileiros e suas queixas. Mas, diante de uma complexidade tão intensa e recorrente, como é possível dar conta de gerir e solucionar múltiplos fluxos, como é o caso da saúde como sistema?
Uma das formas de desenhar uma perspectiva de mudança é lançar mão da inovação como ferramenta capaz de potencializar e otimizar o fazer das políticas públicas como um todo. Mas, a especificidade do tema saúde, requer ainda mais acurácia como requisito no momento de planejar as ações a serem tomadas.
Uma das formas de utilizar assertivamente a Inteligência Artificial é basear a sua aplicabilidade em evidências previamente coletadas e sistematizadas, como é o caso do resultado obtido pela pesquisa O Globo/IPEC. Na prática, a ideia principal é, a partir dos dados, focalizar as possíveis aplicações da Inteligência Artificial e seus ganhos.
Como funciona na prática?
Imagine que você tem acesso a dados dedicados à realidade sob sua gestão. De posse desses dados, é possível montar uma espécie de quebra cabeças, onde a complementaridade entre o problema a ser resolvido x a função que a IA pode exercer é que totalizam o cenário que se deseja alcançar. Por exemplo, no caso de tentar combater os 5 principais problemas encontrados pela pesquisa, seria apropriada a seguinte proposta:
1 – Demora para conseguir consulta, exame ou cirurgia:
A IA pode ajudar a reduzir a demora no acesso a serviços de saúde por meio de agendamento inteligente. Algoritmos de IA podem otimizar a marcação de consultas, exames e cirurgias, levando em consideração a disponibilidade de médicos, equipamentos e recursos hospitalares. Isso pode resultar em um melhor gerenciamento do tempo e na redução das listas de espera.
2 – Superlotação de hospitais, emergências e pronto-atendimentos:
É possível melhorar o gerenciamento da demanda e da previsão de picos de atendimento, contribuindo para evitar a superlotação. Por meio da análise de dados históricos, dados em tempo real e algoritmos de previsão, a IA pode ajudar a antecipar períodos de maior demanda, permitindo o planejamento adequado de recursos, pessoal e estrutura.
3 – Falta de leitos em hospitais, emergências e pronto-atendimentos:
Algoritmos de IA podem analisar dados de ocupação de leitos, tempo médio de internação e outros fatores relevantes para prever a disponibilidade de leitos e facilitar o redirecionamento de pacientes para hospitais com capacidade livre. Isso ajuda a reduzir a falta de leitos e a garantir um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis.
4 – Falta de medicamentos:
A IA pode auxiliar na previsão e no gerenciamento de estoques de medicamentos. Com base em dados históricos de consumo, fatores sazonais e outros indicadores relevantes, os algoritmos podem prever a demanda futura e auxiliar na programação de compras e distribuição de medicamentos, evitando a falta de estoque.
5 – Infraestrutura defasada, equipamentos antigos, de baixa qualidade:
A manutenção preditiva de equipamentos médicos pode ser feita por meio da IA, permitindo a detecção precoce de falhas e problemas. Algoritmos podem analisar dados dos equipamentos, como sensores e histórico de manutenção, para identificar sinais de desgaste, prever possíveis falhas e auxiliar na programação de manutenções preventivas. Isso ajuda a manter os equipamentos em melhores condições de funcionamento e reduzir a incidência de problemas devido a infraestrutura defasada.
Todas essas aplicações podem colaborar para a resolução desses problemas desde que haja uma cuidadosa e qualificada implementação da IA. É de extrema importância considerar aspectos éticos, privacidade de dados e formação adequada dos profissionais de saúde.
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