Como transformar o setor de saúde com estratégias de dados
Com o avanço da digitalização e da tecnologia, o volume de dados gerados no mundo cresceu 90 vezes nos últimos 15 anos. Até 2025, a projeção é que atinja 175 ZB (zettabytes), de acordo com o IDC DataSphere 2023. Para se ter uma noção, seriam necessários cerca de 1,37 bilhões de smartphones com 128 GB para armazenar todos esses dados.
O setor de saúde é responsável por 30% desse total, ocupando o segundo lugar entre os segmentos que mais geram dados globais. As informações são, por exemplo, de prontuários eletrônicos (sistema ERP), exames, dispositivos médicos e uso da telemedicina.
Volume de dados globalmente criado, capturado e consumido de 2010 a 2020, com projeções para 2021 a 2025
Não é à toa que os ambientes de negócio têm se voltado para estratégias que utilizem esse grande volume de informações a seu favor. Hoje, no setor de saúde e no mercado como um todo, uma estratégia de dados bem consolidada pode ser um grande diferencial competitivo, proporcionando aumento da eficiência operacional e oferecendo melhor experiência ao paciente.
Infelizmente, apesar do alto volume de dados gerados, ainda existem desafios significativos para que as empresas de saúde consigam utilizá-los de forma estratégica, a começar pelo fator humano. A proporção de profissionais de dados e tecnologia que atuam no setor de saúde ainda é baixa e fica apenas entre 10% e 15% do total, de acordo com o The Future of Jobs Report 2023, relatório do Fórum Econômico Mundial.
Além disso, muitas organizações enfrentam obstáculos como a falta de compreensão sobre ativos de dados, práticas inadequadas para a gestão dessas informações, arquiteturas fragmentadas e problemas de qualidade da informação.
Para superar esses desafios, uma estratégia de dados e inteligência em processos, que compartilho a seguir, pode oferecer uma visão completa do negócio em hospitais, medicina diagnóstica, operadoras de planos de saúde e outras empresas do segmento, facilitando a identificação de oportunidades para reduzir custos, aumentar a produtividade e melhorar a qualidade dos serviços.
Nos projetos com estratégia de dados realizados na Alvarez & Marsal Healthcare, utilizamos uma metodologia que inclui diversas etapas. De forma resumida, tudo começa na captura dos dados, sua padronização e normatização, passando por testes de qualidade, modelagem e geração de hipóteses, até a implementação das soluções desenvolvidas após identificação das oportunidades de aumento da produtividade e redução de custos. Para fechar, existem ainda etapas contínuas de monitoramento dos resultados e otimização dos processos.
A implementação de uma estratégia de dados pode ser aplicada em diversas áreas do setor de saúde com benefícios significativos, incluindo:
- Auditoria de Contas Médicas: automatização de auditorias para aumentar a produtividade, agilidade e qualidade, reduzindo pagamentos indevidos;
- Gestão do Ciclo de Receita: mapeamento detalhado de todos os processos e caminhos do ciclo de receita de ponta a ponta, garantindo a qualidade, reduzindo glosas e acelerando o envio e recebimento das contas;
- Detecção e Prevenção de Fraudes: uso da análise de dados para prever e identificar padrões suspeitos, evitando fraudes, gerando um grande potencial de redução dos desperdícios;
- Utilização de Recursos: identificação e eliminação de desperdícios em realização de exames e procedimentos desnecessários, otimizando o uso de suprimentos e equipamentos;
- Gestão de Fluxo de Pacientes: simplificação do fluxo de pacientes, reduzindo tempos de espera e melhorando a programação e a utilização de serviços críticos como Centro Cirúrgico, UTI e Pronto Socorro;
- Internação e Desospitalização: redução do tempo de permanência do paciente por meio da identificação em tempo real dos gargalos no processo, reduzindo por exemplo o tempo entre a alta médica e a alta administrativa, além de conseguir dar uma previsibilidade das diárias necessárias de acordo com o perfil de cada paciente;
- Gestão da Saúde Populacional: utilização de dados para identificar pacientes de alto risco, promovendo intervenções precoces, auxiliando as equipes na organização e execução das ações customizadas por paciente, o que irá reduzir os cuidados emergenciais dispendiosos;
- Otimização da Cadeia de Suprimentos: melhora no gerenciamento do inventário e redução de custos por meio da gestão just-in-time entre demanda e estoque.
Seguindo esses passos, é possível alcançar bons resultados práticos. Casos de sucesso nos Estados Unidos ilustram os benefícios dessa abordagem. A Anthem Inc., uma seguradora de saúde americana, utilizou uma estratégia de dados para prever e identificar padrões suspeitos em reivindicações, resultando em uma economia de 10 a 12 dólares por beneficiário ao mês graças à sua abordagem de integridade de pagamentos e prevenção de fraudes. Já o Mount Sinai Health System, um grupo hospitalar de Nova York, por sua vez, conseguiu reduzir os tempos de espera em áreas críticas em até 50% por meio da utilização de mapeamento dos processos utilizando todas as transações de informação do ERP, aumentando a taxa de utilização das salas cirúrgicas de 70% para 90% após implementação das soluções.
Para fechar, deixo a seguir algumas dicas que podem apoiar os times no processo de implementação de uma estratégia de dados:
- Envolva stakeholders: envolva-os desde o início e responsabilize-os pela jornada.
- Defina metas e abordagem: estabeleça uma visão holística e metas claras.
- Valor rápido: demonstre benefícios rapidamente com um case de negócios.
- Confiança e governança: assegure a confiabilidade dos dados e implemente políticas de governança.
- Suporte e treinamento: proporcione treinamento contínuo para as equipes.
- Impacto da mudança: foco no impacto nas operações e no pessoal.
Ao adotar essas estratégias, o setor de saúde pode transformar o vasto volume de dados em insights valiosos, promovendo a eficiência, reduzindo os custos e desperdícios e, principalmente, melhorando a qualidade do atendimento ao paciente.
*Roberto Chimionato é gerente da área de Healthcare da A&M (Alvarez & Marsal).
