Unimed-BH reduz filas e automatiza 30% do atendimento com IA

Uma das maiores dificuldades do setor de saúde no Brasil, seja ele público ou privado, envolve os processos de agendamento de consultas e exames. Em muitas capitais, os pacientes esperam horas nas filas para conseguir um atendimento, o que por consequência pode comprometer o contato com médicos e profissionais da área.

Foi pensando nessa questão que Ezequiel Ribeiro da Silva, superintendente de Tecnologia na Unimed de Belo Horizonte, em Minas Gerais, elaborou um sistema baseado em Inteligência Artificial que automatiza algumas etapas durante uma chamada feita por algum cliente – e isso sem comprometer os resultados, tanto para o usuário, que efetua o contato, quanto para a empresa, que conseguiu atingir patamares satisfatórios desde a implementação do serviço.

Machine learning, a principal base do projeto

O projeto encabeçado por Silva é o vencedor da 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 passou a analisar uma extensa base de dados com informações sobre prontuários e autorizações de exames e outros procedimentos dos planos de saúde da companhia. O objetivo é minimizar a espera dos clientes em agendamentos e solicitações, aumentando a eficiência operacional.

Para isso, foi desenvolvido um algoritmo preditivo composto por 949 features por meio da técnica “Gradient Boosting” (árvore de decisão), que permite calcular um valor de probabilidade de autorização para exames e cirurgias solicitados pelos clientes. Na sequência, o algoritmo foi integrado ao sistema de gestão da Unimed-BH, de forma que a tomada de decisão por aprendizado de máquina fosse realizada em tempo real a cada solicitação processada. As permissões que não são liberadas automaticamente são encaminhadas para os médicos, mas ainda assim o algoritmo aprende a decisão em um processo cíclico.

“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.

Todos os dados ficam armazenados em um enorme banco de informações, um data lake, que funciona como um repositório para atender à demanda da inteligência artificial. Também foi feita uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) na capacitação de profissionais para lidar com a infraestrutura e seus mecanismos.

Resultados

Desde a ativação do sistema, em 15 de outubro de 2018, o nível de automação foi aumentando de maneira gradativa, chegando hoje a 30%, e com acurácia de 99,8% na redução das autorizações de exames e cirurgias que necessitam de parecer médico para liberação do acesso do cliente ao serviço de Saúde. A meta é alcançar 60% até o final deste ano.

Segundo o executivo, os clientes agora recebem uma resposta em menos tempo do que se os processos fossem feitos apenas por humanos, uma vez que 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.

Desafios

O executivo destaca que o principal desafio para a manutenção do projeto é manter 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.

Finalistas do prêmio Executivo de TI do Ano – Saúde

1º Ezequiel Ribeiro da Silva, superintendente de Tecnologia na Unimed de Belo Horizonte

2º Edgar Moreira, gerente de TI do Grupo Sabin Medicina Diagnóstica

3º Jesus Garcia, CIO do Associação Congregação de Santa Catarina