Setor de Saúde

O setor de saúde tem quantidades imensas de dados disponíveis em registros médicos, ensaios clínicos, e cobranças e sistemas de processamento de sinistros. Apesar disso, a indústria ainda enfrenta dificuldades para liberar valor nesses dados para gerar melhores resultados para os pacientes e atender às normas regulatórias.Saiba como automated machine learning está transformando o setor de saúde.

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Automated machine learning está ajudando a transformar os bilhões de dados contidos em registros médicos eletrônicos, ensaios clínicos, e cobranças e sinistros processando-os em projeções que baixam os custos, melhoram as operações, e até salvam vidas.

Transforme as operações através de machine learning

Seja com redução de custos ou maximização da receita, todas as facetas da indústria de saúde - pagadoras, prestadoras e a indústria farmacêutica - têm a oportunidade de transformar e melhorar consideravelmente suas operações por meio de machine learning. Conheça algumas formas que a indústria já aplica automated machine learning:

Pagadoras

Para equipes de atendimento aos consumidores, maximizar a receita significa principalmente prevenir cancelamentos. A plataforma de machine learning da DataRobot ajuda as pagadoras a desenvolver modelos preditivos automaticamente para identificar consumidores com probabilidade de inadimplência, além de revelar insights sobre preços e qualidade de serviços, que ajudam a estender o valor da vida dos consumidores.Usando estratificação de riscos para priorizar a gestão de pacientes em risco e evitar resultados negativos, as pagadoras também têm a oportunidade de melhorar não apenas a qualidade do atendimento médico, mas também reduzir drasticamente os custos para todos os envolvidos. Machine learning pode ajudar a criar um sistema faz um melhor uso dos recursos limitados para processar sinistros e lidar com fraudes, minimizando os custos de forma geral.

Prestadoras

Melhorar os resultados dos pacientes sempre que possível é a melhor maneira dos prestadores aumentarem suas receitas ao mesmo tempo em que reduzem custos. Por exemplo, a DataRobot rapidamente constrói modelos que preveem quais pacientes estão com um ricos maior de contraírem infecções hospitalares (HAI), permitindo que os médicos tomem ações proativas ao mesmo tempo em que há uma redução significativa de custos.A alta taxa de readmissões hospitalares é um dos fatores mais custosos para a indústria de saúde. Outra maneira para que os prestadores minimizem custos é por meio da melhoria das eficiências operacionais. Modelos que fornecem insights sobre como escalar o staff com eficiência ou gerenciar o estoque criam melhoria na eficiência que reduzem custos substancialmente.

Indústria farmacêutica

Experts preveem que a machine learning na área farmacêutica irá gerar até $100 bilhões em valor anualmente por meio da otimização de inovações e de processos decisórios. Suas aplicações potenciais durante as primeiras fases de descobertas de medicamentos — desde a triagem inicial da composição dos medicamentos até a previsão da taxa de sucesso baseada em fatores biológicos — pode alterar fundamentalmente a indústria de pesquisas da ciência da vida.A DataRobot auxilia empresas farmacêuticas por meio da construção automática de modelos de alta precisão que otimizam o processo de testes clínicos, reduzem o processo de aprovação e reduzem bastante os custos de inovação das farmacêuticas. A indústria farmacêutica é afetada por ineficiências que poderiam ser resolvidas com machine learning.

A DataRobot Pode Ajudar Com:

Reduzir readmissões

Quando os pacientes são readmitidos nos hospitais após já terem completado uma internação para tratamento, os custos incorridos pelo hospital e pelo paciente são significativos. Usar a plataforma de automated machine learning da DataRobot para prever e evitar readmissões nos hospitais traz um uso mais eficiente dos recursos escassos dos hospitais, ao mesmo tempo melhorando a qualidade geral dos cuidados que os pacientes recebem.

Previsões de utilização de UTI

Altos custos e escassez periódica de recursos críticos de cuidados são duas das principais razões pelas quais a utilização da UTI deve ser melhorada. Utilizar automated machine learning para prever com precisão quais pacientes verdadeiramente precisam de cuidado intensivo - e aqueles cuja a admissão na UTI pode não ser necessário -- representa enormes economias para os hospitais.

HAIs

Durante a estadia no hospital, os pacientes são mais suscetíveis a infecções sanguíneas, o que pode acarretar em altos custos pois frequentemente resultam em readmissão hospitalar. Utilize a DataRobot para prever quais pacientes são mais suscetíveis a contrair sepse ou CLABSI e automaticamente convoca os médicos a intervirem por meio da realização de testes e diagnósticos adicionais.

Adesão à medicação

Pacientes portadores de doenças crônica que não tomam sua medicação com consistência levam a mais de $100 bilhões em custos anuais que podiam ser prevenidos. Utilizar a DataRobot para criar modelos que identificam os pacientes que têm menos probabilidade de aderirem à regimes de prescrições de medicamentos e prever os gatilhos comportamentais, ajuda a criar o plano de intervenção ideal para reduzir a falta de adesão à medicação.

Saúde, o ponto principal

Cinco por cento da população dos Estados Unidos representam quase 50% dos custos totais com saúde no país. Identificação dos pontos principais na saúde - segmentar conjuntos de dados para endereçar diferentes necessidades - revela padrões extremos em determinadas regiões do sistema de saúde. Com a DataRobot, a identificação dos pontos principais da área de saúde pode ser mais eficiente e precisa.

Fraude das pagadoras

Solicitações fraudulentas são custosas, mas investigar cada uma delas é muito caro e ineficiente. Ao utilizar a plataforma de machine learning da DataRobot, as empresas podem construir automaticamente modelos preditivos precisos para identificar e priorizar atividades fraudulentas, permitindo uma alocação mais efetiva de recursos e otimizando a satisfação do cliente.

 
Nathan Patrick Taylor
Nathan Patrick Taylor
VP - Estratégia Analítica, Rede Symphony Post Acute
Na gravação deste webinar, Nathan da Rede Symphony Post Acute fala como a DataRobot está transformando a ciência de dados para desafios como readmissões em hospitais e quedas de pacientes. Descubra porque Nathan diz, “A plataforma DataRobot torna meu trabalho estimulante, meu emprego mais motivador, e os resultados são mais precisos e no tempo certo -- é quase mágica!”

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