Experiências práticas com IA aplicada à saúde
Por Ney Paranaguá
Estamos diante de uma explosão do uso do termo Inteligência Artificial. Esse termo virou uma buzzword. É possível encontrar diversos relatos de startups e de trabalhos acadêmicos apresentando resultados bem animadores sobre o uso dessa tecnologia, especialmente no contexto da saúde, fato promissor e que causa bastante empolgação ao setor. Por outro lado, é possível inferir que boa parte desses relatos estão associados a contextos controlados, normalmente utilizando dados offline e previamente preparados para uma avaliação. Isso denota um distanciamento entre tais trabalhos e o mercado. Muitas startups ainda precisam de uma experiência prática para enriquecer suas ideias e com isso gerar valor ao setor.
Dessa forma, procuramos descrever nossa experiência acerca de um tema bastante relevante para os dias atuais, que é a IA aplicada à saúde, porém com um enfoque de um grupo practitioner, para assim ajudar àqueles que estão nessa difícil missão de tornar aplicado trabalhos promissores, ligados a um contexto ainda com bastante a evoluir no quesito de uso efetivo da IA.
No primeiro ano de vida da Maida.Health, o maior presente que poderíamos receber foi a aplicação de IA no Hapvida, maior sistema de saúde do Brasil. Com mais de 7,5 milhões de beneficiários e 42 hospitais espalhados em todas as regiões do país, suas operações são sempre muito expressivas em termos de volume, sendo importante o uso de novas tecnologias para auxiliar esse gigante nacional.
A rede que conta hoje com IA para apoiar o diagnóstico médico de exames via imagens. Essa IA avalia exames que são submetidos ao seu motor de execução e classifica-os como normal, aqueles que não parecem apresentar nenhuma patologia, ou alterado, aqueles que parecem conter uma patologia na imagem. Tal classificação é utilizada pelos médicos como forma de apoiar seu diagnóstico. Em casos de atendimentos de urgência, essa classificação tem uma relevância adicional, uma vez que nem sempre é possível esperar pelos laudos dos exames para se decidir por uma determinada conduta em um caso. Em tempos de pandemia, a IA para avaliação de exames de imagem ainda consegue alertar sobre exames que possuam alterações características da Covid-19, sendo assim um importante aliado no combate a essa doença.
A Maida.Health, uma das empresas do Grupo Hapvida, tem como uma de suas áreas estratégicas de atuação melhorar a eficiência do Sistema Hapvida, a partir da proposição de tecnologias inovadoras. Dentro desse contextos, alguns trabalhos importantes já foram realizados, marcando esses nossos primeiros 12 meses de muitos outros que virão.
A avaliação de exames de imagem do Hapvida possui um pipeline de execução com várias estágios, para se garantir que o exame é realmente o esperado, que a imagem está em um bom nível de qualidade, que está no formato adequado, para então ser efetivamente classificada pela IA ligada a um determinado contexto. Existem várias IAs diferentes que tratam de exames frontais e laterais. Existe uma verificação do nível de confiança gerado durante a classificação, para se concluir se a IA pode ou não rotular um determinado exame como normal ou alterado. É feito um acompanhamento sistemático dos resultados gerados, com discussão de casos e planejamento de melhorias mensalmente. A acurácia dessa IA encontra-se próxima dos 90%. Foi desenvolvida um alerta para Covid-19 associada ao Raio X de Tórax que obteve 99.30% de sensibilidade e 98.62% de precisão em sua execução. Atualmente, cerca de 30 mil exames são avaliados mensalmente por essa IA.
Além da avaliação de exames de imagens, o Grupo Hapvida conta também com uma tecnologia desenvolvida pela Maida.health que combina um RPA (Robotic Process Automation) com uma IA especialmente construída para auxiliar na regulação de solicitações médicas. A avaliação de uma solicitação é feita em camadas. Cada camada faz sua avaliação e passa para a camada seguinte ou emite uma resposta definitiva sobre a avaliação. A primeira camada executa uma verificação administrativa, avaliando regras simples e triviais como adimplência, carência, cobertura, dentre outras. Sendo aprovado neste camada, vai para a camada RPA, que analisa regras mais complexas como combinação de solicitações em conjunto, verificação de CIDs, execução de procedimentos anteriores, e outras regras que possam ser definidas pelos profissionais de saúde para avaliação pelo sistema. Sendo aprovada nesta camada, a solicitação é automaticamente autorizada. Em caso contrário, vai para a IA de regulação, que é uma terceira camada. Ela avalia a solicitação utilizando padrões descobertos com o treino utilizando dados históricos. Se a camada da IA achar que deve ser autorizado, essa resposta é emitida automaticamente. Em último caso, a solicitação é encaminhada à camada de auditores. Eles lidam apenas com os problemas mais complexos que exigem decisão humana. Atualmente, a redução do encaminhamento de solicitações para auditores humanos foi reduzido em torno de 50%, e a expectativa é que essa redução seja ainda incrementada. Além disso, existe uma supervisão sistemática que mensalmente infere regras não triviais a partir dos dados utilizados e que são incorporadas ao RPA existente, tornando o processo iterativo e incremental. E além disso, cada dia mais eficiente.
Um outro ponto de destaque referente ao uso de IA dentro do Sistema Hapvida é o sistema de triagem de contas para auditoria odontológica. A IA criada foi treinada com alguns anos do histórico de auditorias e conseguiu inferir padrões ligados a contas que possuem glosas e contas que não possuem glosas. Seus resultados foram bastante expressivos. Houve uma redução daquilo que passaria por auditoria humana em mais de 43%. Isso torna o processo muito mais ágil, assim como otimiza o trabalho dos auditores, que agora podem focar naquilo que é mais complexo e mais propenso a falhas.
Além dessas tecnologias baseadas no uso de IA, existem várias outras sendo desenvolvidas pela empresa Maida.health para o Grupo Hapvida, tais como auxiliar na resolução do absenteísmo em atendimentos, prever custos assistenciais e apoiar a identificação de casos críticos. Em suma, a Maida.health está sendo desenvolvido um ecossistema de IAs que tem como objetivo melhorar a eficiência operacional do grupo, com maior controle de qualidade, e atuação em nos mais variados processos. Cada uma das IAs está gerando ganhos operacionais que estão auxiliando o Sistema Hapvida em direção a resultados cada vez mais impressionantes. Na Maida.health a IA aplicada é parte da cultura organizacional. Todos os dias nossos pesquisadores acordam com aquele sentimento interno: que IA iremos desenvolver hoje?
*Ney Paranaguá é sócio da Maida.Health, que faz parte do Sistema Hapvida.
