Durante o 31º Suespar, realizado entre os dias 21 e 24 de agosto, em Foz do Iguaçu, os participantes acompanharam às Trilhas, divididas nos eixos Inovação, Cooperativismo, Mercado, Saúde e Gestão. Em uma das trilhas sobre Inovação, Isadora Kimura, da Nilo, fez uma reflexão interessante. Isadora falou sobre o repensar a jornada do paciente na era da Inteligência Artificial generativa. E lembrou: “Vivemos um momento único em tecnologia, no qual décadas de pesquisa em AI em saúde chegaram a um ponto crítico de maturação”, explica Isadora. E isso tudo passa a se traduzir em produtos com grande utilidade para o setor de saúde.
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Para ela, os fatores que foram fundamentais para a transformação da jornada de saúde como conhecemos hoje são: acesso amplo aos modelos de base – modelos LLM treinados com trilhões de dados para diversas aplicações; dados oriundos fontes diversas – estruturados e desestruturados, retroalimentando sistemas com custos sustentáveis; mudanças no consumo de saúde – Pacientes valorizando conveniência e personalização vs. Privacidade.
Isadora lembra que na era digital, quem entrega uma jornada de cuidado excepcional conquista o maior ativo: engajamento. Segundo ela, empresas de saúde ainda se organizam em silos de dados, operando em sistemas antigos e imputando dados de maneira manual e com pouco valor extraído.
Ela defende que uma nova era exige uma nova infraestrutura em saúde: com mais dados por trás, mas ainda mais simples para o paciente. E apresentou alguns cases de sucesso, como: Agente AI Clara integrada a uma jornada de call center, coordenação de cuidado de grupo diagnóstico e atenção primária; captação automatizada de pacientes para programas de saúde; Aumento da captação de pacientes e diagnóstico antecipado; e digitalização e automação de Programas de Saúde.
Gustavo Meirelles, vice-presidente médico da Afya, em sua apresentação pontuou alguns usos importantes de IA na predição de eventos em saúde: detecção precoce de doenças; melhora dos desfechos clínicos, eficiência operacional e econômica, apoio à decisão médica; e impacto em saúde populacional.
