A nova iniciativa da União Europeia para investir mais 200 mil milhões de Euros em Inteligência Artificial (IA), denominada AI Invest, foi anunciada pela Comissão Europeia, no AI Action Summit, em Paris. De acordo com Ursula Von der Leyen, a IA pode ser “a force for good and for growth”. Uma ferramenta, com um imenso potencial e que já está presente no dia-a-dia das pessoas e das empresas e que pode (e deve) ser utilizada para o crescimento colectivo e para melhorar a qualidade de vida das populações.
No entanto, no Homecare, um sector dominado pelas empresas de Gases Industriais, sobretudo nos países Europeus, as empresas demoram a criar soluções ajustadas a um mercado específico, distinto da dinâmica do sector dos Gases Industriais (B2B), nomeadamente o mercado do Homecare, que é mais um B2C ou até mesmo, um “Business-2-Patient”, que é um mercado mais sensível à qualidade e ao nível de serviço assistencial. A IA pode ser uma ferramenta para dar resposta às alterações demográficas previstas, como o aumento da população mais idosa e consequente aumento da prevalência das doenças crónicas. Para dar uma resposta eficiente a esta tendência e aliado ao aumento dos custos operacionais, as empresas de Homecare tem que ser criativas na utilização eficaz da IA.
Aqui ficam as 5 tendências de IA que vão moldar o futuro do Homecare:
1. Análise Preditiva para necessidades e inventário no paciente em tempo-real
As ferramentas de machine learning são capazes de selecionar um conjunto de diferentes cenários de consumo onde uma abordagem com a modelagem estocástica pode ajudar na tomada de decisão, quer seja para consumos recorrentes, quer seja para uma melhoria da qualidade de serviço e, assim, evitar entregas urgentes, com impacto na logística diária programada. Adicionalmente, a montante temos uma melhoria na gestão de stocks nos armazéns, evitando ruturas ou mesmo excesso de inventário.
Como em qualquer situação no âmbito da IA, são necessários dados robustos e consistentes, nomeadamente as variáveis que poderão impactar o modelo, como por exemplo, o número de horas de terapia, a patologia, a terapia, os dispositivos médicos utilizados, a localização, a sinalização de doentes de risco elevado, etc.
Em 2022, o grupo sueco H&M, começou a trabalhar numa tecnologia que permite estimar a procura, bem como optimizar a localização das suas lojas. Ou seja, não é um tema atual, diria que até já tem alguma maturidade. O desafio é mesmo conseguir ter dados com qualidade e com um histórico suficiente para criar um modelo de predição o mais fidedigno possível.
Penso que podemos concordar que uma experiência de cuidados de saúde no domicílio que antecipe as necessidades de consumíveis e descartáveis é sinónimo de qualidade.
2. Optimização inteligente de rotas
Muitos prestadores de cuidados de saúde no domicílio já possuem tecnologia que permite uma optimização das rotas, quer pela distância ou dispersão dos pacientes, quer numa vertente de atividade programada, quer na vertente de visitas urgentes/emergentes que, normalmente, são para o dia.
O próximo passo baseia-se numa versão 2.0 da tecnologia existente e incluir dados dinâmicos, nomeadamente, padrão de tráfego, urgência da visita e nos níveis de stock da viatura e do armazém que fornece a viatura. Isto minimiza atrasos, otimiza os custos de combustível e garante que os pacientes de alta prioridade recebem os pedidos mais cedo.
É possível, através de modelos de análise preditiva e de machine learning, com recurso a dados históricos, ter uma ferramenta de optimização de rotas, que pode ser ajustada diariamente. Sabemos bem que, por exemplo, o tráfego, numa determinada rota, pode ser diferente, seja uma segunda-feira, seja uma sexta-feira. É essa a dinâmica!
Adicionalmente, a “cereja no topo do bolo”, seria uma interligação com a gestão de frota e respectivos dados de manutenção, bem como os dados de quilometragem, para que possam ser utilizados de forma a prever a paragem de determinada viatura por motivos de manutenção e assim planear, confortavelmente, a disponibilidade futura dos recursos.
3. Telemonitorização e decisões baseadas em dados clínicos
Muitos dos dispositivos médicos utilizados nas terapias domiciliárias já permitem a recolha de dados relativas à terapia e alguns até permitem a conexão a sensores externos que permitem a avaliação, por exemplo, da saturação de oxigénio, da pressão arterial, da frequência cardíaca, da temperatura, entre outros.
A agregação destes dados em conjunto com outros indicadores objectivos permitem a triagem de potenciais situações anormais, no entanto, sem substituir a normal cadeia de emergência. Em casos específicos, programas estruturados, podem reduzir as idas às urgências e o número de hospitalizações.
A IA pode ajudar na recolha, processamento dos sinais recebidos e realizar uma pré-triagem. No entanto, não substitui a posterior confirmação da avaliação por profissionais de saúde capacitados para tal mas permite reduzir a carga processual dos dados recebidos pelas equipas clínicas, otimizando os programas de monitorização remota.
4. Utilização de assistentes virtuais com tecnologia de IA para agendamento e suporte
Muita atividade dos centros de atendimento das empresas de Homecare são sobretudo chamadas inbound com grande prevalência de tarefas processuais: pedir uma visita, pedir um descartável, dúvidas com a prescrição, etc. Os chatbots e centros de atendimento que recorrem a IA conseguem agilizar com eficácia o agendamento de visitas, envio de um descartável ou informar de forma automática a validade da prescrição, mas podem também proporcionar outro experiência ao paciente: Ferramentas de educação automatizadas, lembretes para motivar o doente e melhorar a adesão terapêutica e triagem de avarias técnicas.
Com isto consegue reduzir a carga administrativa e, ao mesmo tempo, consegue oferecer mais e de melhor qualidade ao paciente, com um potencial menor custo. Podemos afirmar que esta é uma tendência já com alguma maturidade e com alguns exemplos com provas dadas.
5. Protocolos de acompanhamento personalizados com recurso à IA
Analisando grandes quantidades de dados de pacientes, a IA pode ajudar a criar protocolos de acompanhamento individualizados, antecipando, quais as terapias e intervenções que poderão produzir os melhores resultados, reduzindo o número de tentativas ou de intervenções desadequadas. Por exemplo, a IA pode sugerir qual o melhor modelo ou tipo de máscara consoante a terapia e a tipologia de paciente. Assim, é possível reduzir o número de intervenções, melhorar a qualidade assistencial e impactar positivamente a adesão do paciente à terapia, como é o caso da sovaSage, empresa que desenvolve software para a terapia com pressão positiva na via aérea (CPAP).
As possibilidades são ínfimas e provavelmente estamos no início do potencial real da IA. Estas tendências são aquelas que hoje poderiam ser implementadas pelos prestadores de cuidados de saúde ao domicílio, com impacto na qualidade assistencial, na adesão terapêutica e na satisfação do paciente, dos seus cuidadores e dos médicos que os acompanham.