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Tecnologia e Gestão da Saúde: desafios e oportunidades

Tecnologia e gestão da saúde são termos cada vez mais diretamente ligados. O mercado hoje é um dos mais significativos no Brasil, cerca de 9,4% do PIB. Isso representa um montante de 500 bilhões de reais gastos em saúde. Além disso, em comparação com outros mercados, é também um dos que mais cresce. 

O fato ocorre principalmente por conta do envelhecimento da população, que carrega consigo as doenças crônicas. Segundo dados do IBGE divulgados pelo portal do Jornal Folha de São Paulo, estima-se que até 2060 o número de pessoas com mais de 60 anos mais que dobre de tamanho e atinja 32% do total de brasileiros. Em 2018 representaram 13%. É uma tendência mundial, segundo a BBC, o mundo já tem mais avós do que netos.

Soma-se a esse fato o avanço da tecnologia, especialmente relacionada ao diagnóstico, que tem aumentado as despesas com exames. Hoje, um profissional da saúde já é treinado para embasar-se dessa forma. Ao mesmo tempo, a própria população tende a desacreditar quando a determinação do tratamento é feita somente por anamnese. 

Se o modelo atual for mantido, a OMS estima que até 2035 o montante do PIB representado pelos gastos com saúde subirá para 25%. O mesmo estudo afirma que é utópico pensar que os recursos serão oriundos da saúde pública, o que eleva a responsabilidade da saúde suplementar. Acredita-se que o número de beneficiários da saúde suplementar deva crescer, e os gastos das operadoras de planos de saúde também. Encontrar maneiras para suportar essa mudança é a grande questão atual.

Tecnologia e gestão da saúde para reverter essa lógica

Não é possível dizer que avanços tecnológicos na área da saúde sejam inexistentes. Além de novos equipamentos e pesquisas sobre remédios, há também investimentos sistemas de marcação de consultas, prontuários eletrônicos, laudos e, principalmente, em inteligência artificial. No cenário global, quem mais está investindo em Inteligência Artificial é o mercado da Saúde.

Na contramão dessa tendência, a tecnologia e gestão da saúde ainda engatinham na maioria das operadoras. A gestão ainda é realizada por planilhas de Excel e o cruzamento analítico e estratégico de informações é praticamente inexistente. 

Essa prática impacta diretamente na agilidade da tomada de decisões estratégicas. Muitas vezes, pela demora no acesso às informações, as decisões têm que ser tomadas de forma intuitiva. Sem contar que muitos indicadores que chegam à Diretoria possuem variações. Isso porque cada área faz seu levantamento com um filtro diferente. Essa falta de padronização e processamento de dados impacta diretamente na eficiência da gestão. Hoje, 30% dos gastos em saúde suplementar são desperdiçados. 

É para mudar esse cenário que tecnologias de gerenciamento de dados e softwares de apoio à tomada de decisão – como é o caso do Dictas, desenvolvido pela Softplan – atuam. Com a análise inteligente das informações é possível identificar gargalos, observar pontos de melhoria e, principalmente, mudar a cultura de atendimento e de gestão como um todo para a cultura data-driven, prevalente nos dias de hoje.. 

Hoje, o modelo de gestão é baseado na reatividade e não na pró-atividade. Em geral, as demandas chegam e, de forma pouco analítica, são executadas. A análise de dados permite, no entanto, agir estrategicamente para prever o crescimento das necessidades. De acordo com dados sazonais, por exemplo, identifica-se demandas que se repetem naturalmente. 

Comportamentos fora do padrão também são facilmente reconhecíveis. Porém, com a tecnologia utilizada hoje, na maior parte das vezes são ignorados. É fundamental que eles sejam identificados para analisar causas e, se necessário, sanar problemas antes que se tornem gastos excessivos.

Análise de Dados e Medicina Preventiva

É importante deixar claro que investir em novas tecnologias de gestão da saúde é fundamental para a sobrevivência financeira das operadoras. No entanto, as vantagens relacionadas à saúde da população como um todo são ainda mais evidentes. 

Isso ocorre porque a análise de dados é extremamente eficiente para identificar gastos fora do padrão, mas também para atuar preventivamente em prol da saúde dos beneficiários. Quando geridos da maneira correta, os números são capazes de apontar a eficácia das práticas assistenciais. Isso quer dizer que, se um número grande de pacientes de um determinado local sofre com frequência de uma mesma doença, algo errado deve estar acontecendo na prevenção ou no tratamento. 

Outro bom exemplo são os gastos com campanhas de prevenção. Elas são feitas com o objetivo legítimo de informar sobre determinada doença e tentar diminuir a prevalência. Mas será que são realmente eficazes? Apenas com dados estatísticos referentes a esse tipo de informação é possível saber qual campanha realmente vale o investimento financeiro.

Sendo assim, precisamos pensar em como a tecnologia pode ser usada para utilizar os recursos de forma exata e eficaz. O processamento computacional permite o reconhecimento de padrões de utilização de pacientes crônicos, pacientes que não realizaram exames preventivos, hiperutilizadores, especialidades médicas, entre outras inconsistências. Podando todas as formas de desperdícios e inconsistências, o foco passa a ser somente o que realmente importa: a saúde dos pacientes. 

 

 

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