Trabalhando junto com a IA

Por meio da tecnologia, em especial a IA, os computadores podem ser treinados para realizar tarefas específicas, como auditar uma conta médica, mesmo em grandes volumes, reconhecendo padrões e detalhes impossíveis para os humanos.

A maioria dos exemplos de IA que ouvimos hoje são de computadores mestres em xadrez, que fazem reconhecimento de imagens e de rostos, que dirigem carros autônomos e conversam conosco. Todos estes exemplos fazem uso de técnicas de deep learning e NLP - processamento de linguagem natural, as mesmas empregadas no Dr. Marvin.

A proposta do Dr. Marvin é ser um "super colega de trabalho" que auxilia a encontrar problemas. Tarefas rotineiras e braçais poderão até ser eliminadas, mas o sistema não vem para eliminar as pessoas, ele vem para expandir as suas capacidades e tornar melhores naquilo que fazem. Da mesma forma, como o Dr. Marvin expande as capacidades dos humanos, ele atua como ferramenta complementar aos sistemas ERP, dado mais inteligência ao processo.

Como os algoritmos de IA aprendem de maneira diferente dos seres humanos, eles olham para as coisas de maneira diferente. Eles podem ver relacionamentos e padrões que escapam ao mais atendo dos auditores. E é essa parceria entre humanos e inteligência artificial que trazem muitas oportunidades.

A seguir, exemplificamos com três exemplos, como o Dr. Marvin pode expandir as capacidades dos auditores, aprimorando de forma revolucionária a qualidade do seu trabalho.


1 - Leitura e compreensão de textos clínicos com o NLP

Uma das tarefas que mais exige atenção dos auditores e que mais consome tempo é a leitura dos registros clínicos. Para se fazer a auditoria de uma conta médica, é preciso ler as evoluções diárias da enfermagem, os laudos, as descrições cirúrgicas e os boletins anestésicos para se ter uma compreensão do atendimento que foi realizado, dos medicamentos administrados, dos materiais que foram utilizados e mesmo das técnicas cirúrgicas ou intercorrências que aconteceram.

Por meio do NLP – sigla em inglês de Processamento de Linguagem Natural, o Dr. Marvin tem a capacidade de ler e compreender mais de 400 termos médicos e de enfermagem. Podendo, em segundos, extrair e compreender situações que identificam divergências de lançamentos na conta ou mesmo de registro em prontuário.

Por exemplo, a imagem a seguir, de uma forma lúdica, explica como o Dr. Marvin compreende que se um “paciente está em AA”, ele respira sem auxílio de oxigênio, ou seja, não cabe cobranças ou lançamentos de oxigênio na mesma data.

Nas telas do Dr. Marvin, este tipo de validação irá aparecer como nas imagens abaixo. Em segundos, o auditor pode identificar o problema e atuar na sua correção. Nada escapa aos olhos do NLP do Dr. Marvin. Além disso, ele pode reduzir em 70% o tempo para validação de registros textuais versus lançamento em conta.

  • Marvin identificando uma cobrança indevida:

  • Marvin identificando uma ausência de cobrança:


2 - Identificação de anomalias, ausências e/ou excessos

Sabe o filtro anti-spam do seu e-mail? Esse é um exemplo simples de reconhecimento de padrões - baseado no remetente, nos números de destinatários, no título do e-mail, em palavras contidas no corpo do e-mail o seu programa de e-mail consegue separar as mensagens e classificá-las "mensagens spam" ou "mensagens normais".

E o reconhecimento de rostos nos celulares ? Este é outro exemplo de reconhecimento de padrões - baseado em um conjunto de atributos do seu rosto, o telefone consegue identificar se a pessoa que quer desbloquear o telefone é você ou não.

Um padrão pode ser considerado como um conjunto de características semelhantes em um conjunto de dados. O Dr. Marvin, a partir do tipo de "procedimento realizado" procura identificar as variações corridas naquilo que é considerado como padrão para o procedimento, apontando assim as possíveis divergências ocorridas - excessos, itens estranhos, ausências de lançamentos de cobranças ou mesmo
de registro clínico.

O sistema cria uma espécie de padrão para cada tipo de procedimento, exibindo em uma matriz de risco os desvios.

Os padrões são aprendidos e continuamente atualizados conforme o tempo passa, podendo incorporar as minucias como o convênio do paciente, unidade onde foi realizado o procedimento, comorbidades existentes, técnica utilizada, equipe cirúrgica etc.

Em tela, o auditor visualiza o alerta conforme a imagem abaixo. De acordo com o nível de variação a partir do padrão selecionado, o alerta se torna vermelho. Maior intensidade de vermelho indica uma maior variação.

A identificação de padrões, além de ser uma ferramenta para a auditoria, é muito interessante para a avaliação dos custos e da variabilidade dos procedimentos, gerando excelentes indicadores para negociações com operadoras e para a formação de produtos hospitalares.


3 - Aprendizado cognitivo

As atividades realizadas pelos usuários, juntamente com o contexto em que elas ocorreram, são aprendidas pelo sistema, permitindo reproduzir a decisão e a ação tomada anteriormente pelo usuário, sempre que as mesmas condições se repetirem.

Em outras palavras, com o tempo, o sistema aprende o comportamento dos usuários, passando a sugerir ações com base nas atividades anteriores.

O Dr. Marvin é continuamente aprimorado, aprendendo cada vez mais a partir dos exemplos de uso dos usuários e os dados das contas e prontuários. Essa capacidade faz com que o Dr. Marvin se torne cada vez mais produtivo e relevante.


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