Utilizada por gigantes como Google e Amazon, o processamento de linguagem natural coleta e analisa dados de forma personalizada e escalável. Na saúde, a área de de regulação de procedimentos tem possibilidades de melhorias inéditas.
A inteligência artificial (IA) tem ganhado cada vez mais espaço na saúde, especialmente na tomada de decisão diagnóstica e em sistemas de gestão, como é o caso da autorização de procedimentos. Inteligência artificial, porém, é um guarda-chuva sob o qual cabem muitas tecnologias e possibilidades. Entre elas, há o Processamento de Linguagem Natural (NLP - Natural Language Processing, em inglês), ferramenta cada vez mais importante para a construção do conhecimento para os algoritmos de IA.
O NLP é, essencialmente, o que já fazemos no nosso dia-a-dia ao nos comunicarmos: a partir de frases, entendemos a mensagem que a outra pessoa quer nos dizer. Da mesma forma, o programa de NLP poderá aproveitar a linguagem natural - isto é, a falada/escrita por uma pessoa real - para gerar dados.
Diferenças entre Parametrização e NLP
A fim de perceber melhor suas vantagens frente a sistemas comuns de automatizações (ERP, por exemplo), vejamos as diferenças.
Análises estatísticas e métodos paramétricos se baseiam em dados estruturados - uma planilha que tem uma coluna com categorias ou números, por exemplo - para construir algoritmos e predizer as variáveis de interesse. Porém, a própria estruturação de dados é uma lacuna para muitas instituições. Seja por questões de segurança ou por limitações de sistema, organizar todo o volume de dados de forma estruturada não é fácil. Além disso, pode demandar recursos humanos nem sempre disponíveis.
Nos métodos tradicionais, as variáveis de interesse são determinadas a priori por quem constrói o banco de dados e, então, os dados são coletados de acordo com essa determinação. Porém, ao olho humano, podem existir associações entre variáveis não identificadas pelo pesquisador.
Situações complexas e detalhadas, como é o caso da autorização de procedimentos, se baseiam em um arcabouço robusto e muito variável de informações. Assim, nem sempre a estruturação dos dados como estamos acostumados é capaz de sumarizar essas informações e possibilitar conclusões relevantes e úteis.
Suponhamos que o time de TI tenha feito um bom trabalho e conseguido identificar/estruturar com maestria. Após essa fase, ainda será necessária manutenção e gestão desses dados, o que pode se tornar uma sobrecarga para a operadora.
Nesse contexto, o NLP surge como um importante aliado.
Dados estruturados não são pré-requisito.
Através dessa tecnologia, são identificados padrões no texto escrito, sendo possível compreender a semântica do conteúdo, como uma indicação clínica em uma guia de solicitação.
Através dessa identificação de palavras-chave, expressões, entre outros, cria-se um sistema capaz de antecipar decisões futuras com base no histórico de autorizações e nas justificativas.
Como a análise semântica se retroalimenta, a aprendizagem é contínua.
Fatores humanos como erros não intencionais, cansaço, inexperiência ou até mesmo desvios de conduta não são mais obstáculos para assertividade.
Tecnologia como ferramenta de trabalho
Nessa situação, o papel do especialista passa a ser menos repetitivo - o auditor não terá mais que analisar cada solicitação e construir laudos - e se torna mais qualificado, consistindo na revisão dos padrões identificados pela IA e selecionar os termos que são mais interessantes para o processo de aprovação.
Mais ainda, torna-se possível identificar pontos fora da curva: prestadores que solicitam mais exames do que o necessário, possíveis fraudes e novas tendências na dinâmica das solicitações, bem como suas justificativas.
Outras aplicações de NLP
O uso da NLP na autorização de procedimentos é um exemplo emergente, mas aplicações consolidadas em gigantes como Google e Amazon provam a relevância da tecnologia. Digitar uma palavra e a ferramenta de busca prever sua intenção é um exemplo de aplicação; ou quando a alexa entende o que você pediu. A imagem abaixo mostra algumas das áreas macro em que podemos encontrar NLP.
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Operando com inteligência artificial, os benefícios são evidentes no Autorizaí, nosso produto de auxílio à regulação de procedimentos em operadoras. Assim, os recursos humanos passam a ser melhor empregados e a acurácia da resposta às solicitações passa a aumentar com o tempo.
Além disso, a operadora ganha consciência em relação ao cenário da autorização a partir do uso de toda a informação por trás de um pedido, autorização ou recusa ao procedimento, que, no cenário tradicional, é aproveitada apenas parcialmente através da estruturação excessiva dos dados.
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