A principal oportunidade de automação Os líderes de assistência médica devem se concentrar no próximo

Os sistemas de saúde globais estão sobrecarregados e com falta de pessoal. Os hospitais extraíram toda a eficiência possível dos profissionais de saúde, e as tarefas administrativas ocupam uma porcentagem alarmantemente grande do tempo dos profissionais em comparação com o tempo gasto no tratamento de pacientes. O uso de ferramentas de inteligência artificial – como transcrições de voz para texto para prescrições e anotações de prontuários e agendadores automatizados de pessoal – está começando a reduzir a carga administrativa.

Automatizar as verificações de cobertura de seguro e autorizações prévias de baixo risco pode ser o próximo passo importante para os líderes de saúde que tentam inovar em meio à escassez de mão de obra do setor. Reivindicações de seguros e autorizações prévias geralmente exigem que os profissionais de saúde façam ligações telefônicas, enviem e-mails e textos e, em alguns casos, formulários de fax para companhias de seguros e aguardem respostas, diz Sandra Carrico, vice-presidente de aprendizado de máquina da Sorcero, uma plataforma de inteligência linguística de ciências da vida focada em resultados de pacientes, aumento de produtividade e monitoramento regulatório.

Os líderes de saúde que desejam avançar com a IA precisam se sentir à vontade para se mover mais rapidamente do que estão acostumados – e os limites fortes e estabelecidos entre provedores e seguradoras terão que ser quebrados.

Em média, uma autorização prévia manual leva em média 21 minutos do tempo da equipe – e uma única autorização pode levar até 45 minutos, de acordo com um relatório de 2021 do Council for Affordable Quality Healthcare (CAQH), uma organização sem fins lucrativos aliança de planos de saúde, provedores, agências governamentais e órgãos normatizadores. “Se pudéssemos automatizar a autorização prévia, poderíamos obter um uso muito melhor de nossos profissionais de saúde altamente treinados”, diz Carrico. “Do ponto de vista da produtividade, é uma vitória simples.”

É também uma clara vitória financeira. As companhias de seguros e outros pagadores, como o Medicare, podem economizar até US$ 437 milhões por ano automatizando autorizações prévias, de acordo com o relatório CAQH acima mencionado. O grupo estima que o setor de saúde em geral poderia reduzir seus custos administrativos em US$ 13,3 bilhões anualmente, empregando totalmente a automação.

Derrubar Muros

Um dos principais obstáculos para automatizar as autorizações prévias é o silo de dados entre provedores e seguradoras, diz Carrico, que foi o principal arquiteto de IA da Anthem durante o período em que a gigante de seguros de saúde se transformou de uma seguradora tradicional em uma cobertura e atendimento. plataforma baseada em dados, IA e aprendizado de máquina.

A American Medical Association vem pedindo uma transição para autorizações prévias automatizadas e simplificadas desde pelo menos 2018. A uniformidade e a transparência de dados de todos os níveis do sistema de saúde são os principais princípios de reformas prescritos nos documentos orientadores da organização. Ainda assim, a autorização prévia é uma das áreas menos ativas para implementação de computação avançada por organizações de saúde, de acordo com o CAQH.

Relacionado: Como o talento aberto pode impulsionar a transformação digital da área de saúde

Infelizmente, o setor de saúde se move muito lentamente, observa Kyle Kotowick, arquiteto de soluções com doutorado em integração de sistemas humanos e fundador da consultoria de sistemas tecnológicos Invicton Labs. “Eles adotam a mesma abordagem de TI que adotam para novas técnicas e procedimentos médicos: testá-lo cuidadosamente em um ambiente controlado, garantir que não cause nenhum dano e, em seguida, considerar adotá-lo se os benefícios superarem os custos”, diz ele. .

Mas os líderes de saúde que desejam avançar com a IA precisam se sentir à vontade para se mover mais rapidamente do que estão acostumados – e os limites fortes e estabelecidos entre provedores e seguradoras terão que ser quebrados. “Se você vai resolver esses problemas, vai ter que quebrar as regras”, diz Carrico.

Trazendo os melhores talentos

Competir por talentos é um desafio contínuo para os líderes de saúde que tentam implementar a IA. As empresas tradicionais de saúde sempre tiveram problemas para competir pelo talento necessário para dar esses saltos no atendimento avançado ao paciente, diz Raj Vishnu, parceiro de cliente sênior para saúde e ciências da vida da Toptal, que colocou freelancers de tecnologia qualificados em uma empresa de saúde da Fortune 25 quando o A empresa desenvolveu seu centro de IA e fez outras inovações digitais.

Agora que grandes empresas de tecnologia como Google e AWS se mudaram para o espaço da saúde, é ainda mais difícil para as empresas de saúde bloquear trabalhadores de tecnologia em tempo integral com habilidades avançadas, diz ele.

“Nos últimos anos, a tecnologia mudou exponencialmente, mas o mercado de talentos está melhorando em uma escala linear, o que significa que a lacuna está aumentando dia a dia”, diz Vishnu. “Portanto, é absolutamente crítico que as empresas de saúde tenham um modelo de talento robusto para lidar efetivamente com o estado futuro.”

Usar equipes de talentos contingentes com recursos para construir modelos avançados de computador é uma opção. Pode ser mais econômico do que competir para contratar trabalhadores de tecnologia em tempo integral escassos, diz ele, e também mantém as equipes ágeis e capazes de dinamizar e inovar conforme necessário. As empresas também precisarão de acesso a trabalhadores operacionais - conhecidos como operações de aprendizado de máquina ou ML Ops - que serão encarregados de executar a automação diariamente, diz Carrico.

Contratar pessoas para fazer ML Ops pode ser ainda mais desafiador do que contratar equipes para construir os sistemas. “As ferramentas ainda não estão maduras, as pessoas não entendem quais perguntas fazer, os padrões não estão bem estabelecidos e não são amplamente compreendidos”, observa ela.

Relacionado: Navegue pelo diretório de habilidades do desenvolvedor da Toptal para talentos de IA

Avançando com a IA na área da saúde

A grande empresa com a qual a Toptal trabalhou agora usa IA para atendimento ao cliente, cobrança, gerenciamento de atendimento e julgamento de reclamações. E em uma assembleia de acionistas virtual em 2021, o diretor digital da empresa disse que a empresa espera automatizar 50% de seu trabalho nos próximos anos.

É hora de outras companhias de seguro de saúde com visão de futuro intensificarem e liderarem essa carga. “Todas as informações passam pela seguradora porque são elas que pagam”, diz Vishnu. “Na empresa de saúde com a qual trabalhamos, os talentos da Toptal acabaram construindo toda a sua plataforma de IA, que está ciente de todas as informações que eles recebem: as informações de sinistros, os dados clínicos, as informações demográficas, os dados vestíveis, tudo isso— e forma o que é chamado de data lake.”

É nesse fluxo profundo de dados que pequenas decisões de autorização prévia podem ser tomadas, entre outras decisões automatizadas. “É um ganha-ganha para a seguradora e para o paciente, bem como para o consultório médico”, diz ele. “Haverá hesitação em algumas adoções apenas por causa da natureza dos relacionamentos existentes, mas essas são todas as barreiras que serão superadas. O valor que o paciente verá é tão grande que o sistema se adaptará – e será igualmente benéfico para todos os jogadores.”