Unimed BH agiliza consultas e exames

Unimed BH agiliza consultas e exames com inteligência artificial.

O processo de agendamento de consultas e exames é um desafio tanto para o setor público quanto privado. Devido a esse transtorno, os pacientes estão acostumados a aguardarem horas em filas no aguardo de um atendimento. Um problema em escala, que compromete todo o serviço.

Esta situação motivou o superintendente de Tecnologia na Unimed de Belo Horizonte, em Minas Gerais, Ezequiel Ribeiro da Silva, a criar uma solução: um sistema baseado em Inteligência Artificial que automatiza algumas etapas durante uma chamada feita por algum cliente. Tudo sem comprometer os resultados, melhorando a experiência do usuário e os níveis de satisfação com a empresa.

Um projeto baseado em machine learning

O projeto venceu a categoria de Saúde no prêmio Executivo de TI do Ano 2019, organizado pela IT Mídia. Em parceria com a startup de IA Kunumi, a Unimed-BH iniciou o trabalhando de análise de uma extensa base de dados dos prontuários e autorizações de exames.

Para realizar isso, foi desenvolvido um algoritmo por meio da técnica “Gradient Boosting” (árvore de decisão). Isto permite calcular um valor de probabilidade de autorização para exames e cirurgias solicitados pelos clientes. A partir daí, a tomada de decisão ocorre por aprendizado de máquina, como se fosse realizada em tempo real a cada solicitação processada.

As permissões que não são liberadas automaticamente. Elas ainda são encaminhadas para os médicos, mas mesmo assim o algoritmo aprende a decisão em um processo cíclico.

Consultas e Exames por ano na Unimed BH

“Em todos os nossos canais, recebemos cerca de 380 mil solicitações ao ano, que são analisadas por um grupo de auditores. Aprová-las sem nenhum embasamento pode nos trazer complicações, além de gerar um custo de transação – o cliente aguardar na linha, a demora por esse tipo de retorno, entre outras características”, explica Ezequiel.

Estes dados são armazenados em um enorme banco de informações, que funciona como um repositório de inteligência artificial. Além disso, foi feita uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) para ajudar na capacitação de profissionais que possam lidar com a infraestrutura e seus mecanismos.

E os resultados da Unimed BH?

O sistema foi ativado em outubro do ano passado e o nível de automação foi aumentando de maneira gradativa. Hoje está chegando a 30%, e com acurácia de 99,8% na redução das autorizações de exames e cirurgias que necessitam de parecer médico para liberação. A meta é alcançar 60% até o final deste ano.

O modelo consegue enviar um parecer em até três minutos. O limite de tempo de resposta também foi reduzido, passando para cerca de dez minutos.

Os desafios

O principal desafio para a manutenção do projeto é a sua estrutura. “Um termo engraçado no mercado diz que o data lake, se não for bem cuidado, pode virar um pântano. Por isso, a ideia é fazer com que essa estrutura continue atendendo à demanda, uma vez que as tecnologias estão cada vez mais voltadas para o capital humano. Outra meta é expandir o sistema para atender solicitações específicas, sabendo agir de forma mais assertiva e resolutiva quanto a aspectos de comportamento dos clientes”, conclui.