Dados mudam o futuro

Perfil de saúde do beneficiário em tempo real: Como gerir o risco assistencial e reduzir a sinistralidade?

Um dos principais requisitos para controle do risco assistencial é ter uma visão longitudinal da jornada do paciente. Com isso, é possível entender a situação do paciente a partir da sua regressa utilização de recursos, onde e como ele está neste momento e qual a sua provável evolução – e assim definir a melhor forma para coordenar seu risco assistencial.  Embora as tecnologias, como processamento em real time, nuvem, Inteligência Artificial e big data, permitam construir essa visão para 100% de sua população em tempo real, por questão de recursos escassos a gestão do risco assistencial implica também em identificar quais pacientes precisam de atenção especial e estarão no foco das estratégias adotadas.

De forma geral, grande parte dos prestadores – com raríssimas exceções – trabalham restritos ao controle da correta execução dos procedimentos e sua qualidade (desde consultas, exames internação etc.).  No entanto, até mesmo os melhores prestadores se restringem a controlar e acompanhar todo o cuidado do paciente apenas até o momento que ele “sai debaixo de seu teto” – seja um consultório, clínica, laboratório ou mesmo hospital (vide figura abaixo).  Todos assumem a premissa “alguém vai assumir o caso lá fora” como verdadeira, sem preocupação subsequente.  Esta atitude generalizada no sistema gera lacunas importantes na jornada do paciente, reduz a qualidade assistencial e impacta fortemente nos custos.

Jornada do paciente e seus “elos quebrados” durante um episódio clínico[1]

Por outro lado, o plano de saúde que tem controles ( como a regulação, a auditoria, entre outros.) em todas as etapas da jornada do paciente. Esses controles permitem, durante um episódio clínico, o acompanhamento em grande detalhe sobre tudo o que acontece com o paciente e, portanto, é único que, de fato, pode descrever sua jornada e coordená-la (ou melhor navegá-la pelo sistema de saúde).  Ele pode, e deve fazer isso principalmente para aquela menor parte da população, os 5% que geram 50% do custo assistencial e responsáveis por boa parte dos desperdícios e falhas assistenciais.

Como gerir o risco assistencial e reduzir a sinistralidade?

É claro que o plano de saúde não precisaria gerir o risco assistencial se o sistema de saúde tivesse um prontuário único em tempo real e disponível para todos os prestadores – porém, isso ainda não é uma realidade e não vemos perspectiva de que isso aconteça a médio prazo, em que pese os esforços dos grandes prestadores neste sentido.

É urgente que o plano de saúde faça a gestão do risco assistencial daqueles poucos que impactam fortemente na sinistralidade para que ao final, dentro do conceito do mutualismo que sustenta todo o modelo do sistema de saúde suplementar, todos os participantes possam colher frutos por meio de uma assistência de maior qualidade e efetividade e, simultaneamente, com reajustes e preços menores na oferta de planos de saúde.

Fábio Abreu
30/07/2021


[1] Episódio clínico deve ser entendido, como a jornada do paciente que inicia quando, por alguma motivação (sintoma, evento, ou mesmo motivação própria, p.e. intervenção estética), ele sai de uma situação de estabilidade clínica até o momento que essa estabilidade é restabelecida.  Um episódio clínico pode demorar horas, semanas ou meses, por exemplo, um episódio para redução de peso por intervenção cirúrgica, entre o processo de preparação, intervenção, estabilização e acompanhamento até alta definitiva deveria durar em torno de 18 meses.

Base de dados e LGPD: Como empresas de tecnologia em Saúde podem se adequar e se beneficiar das diretrizes

Artigo trata do case da hCentrix, empresa de Serviços de Tecnologia de Saúde que não apenas se adaptou às diretrizes, como criou uma política interna própria para fortalecer a base de dados, blindar a coleta e o armazenamento e reforçar a segurança da informação.

A LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, voltou a ser assunto em todo o mundo com o término para adequações, findado em 2020. Promulgada em Agosto de 2018, a Lei de nº 13.709 dispõe sobre a coleta, tratamento e armazenamento de dados pessoais, tanto em ambientes e espaços físicos quanto nos meios digitais. 

O objetivo da LGPD é garantir mais segurança e proteção dos direitos fundamentais de liberdade e privacidade do cidadão, além de impedir o uso indevido desses dados. Com isso, todos os negócios precisaram reforçar a segurança dos dados e adotar medidas de uso mais transparentes e mais coerentes.

Como a LGPD impactou as empresas de tecnologia em saúde?

Da mesma forma que impactou todos os outros mercados, a tecnologia em saúde também foi fortemente impactada e precisou se adequar. No meio digital, principalmente, o uso de dados é essencial para alimentar algoritmos e permitir o direcionamento estratégico, assim como a padronização por grupos, ou seja, a mineração de dados. E, se o algoritmo trabalha com dados e precisa deles para personalizar o direcionamento das comunicações, como fazê-lo sem ferir as diretrizes da LGPD e correr o risco de ser penalizado?

Na teoria essa resposta é simples: basta não ferir nenhuma das diretrizes da lei. Na prática, contudo, as adequações podem exigir grandes transformações e, até mesmo, a criação de novos padrões e novas políticas de segurança da informação. Se por um lado, a Lei prevê mais privacidade e proteção para os usuários, por outro, adequar-se à LGPD pode ser muito bom para o fortalecimento dos processos e o desenvolvimento de uma cultura interna de segurança de dados baseada em políticas sólidas e asseguradas. É que o fez a hCentrix, empresa de Solução em Saúde que não apenas se adaptou às diretrizes, como criou uma política interna própria para fortalecer a base dados, blindar a coleta e o armazenamento de dados e reforçou a segurança da informação.

A hCentrix criou um Manual de Boas Práticas exclusivo para a LGPD, levando em consideração a aplicação das normas e questões práticas da Lei visando a proteção de dados pessoais de clientes e seus beneficiários, seguindo as melhores práticas já aplicadas em diversos países. Um documento interno elaborado a partir de pesquisas e análises sólidas em protocolos já preconizados entre os mais robustos, criteriosos e seguros do mundo.

Continue lendo esse artigo para saber mais sobre esse projeto e, se você precisa de Soluções de automação e Gestão de Saúde Populacional para sua empresa, conte com uma empresa que já está em pleno acordo às diretrizes da LGPD. Clique aqui e fale com um consultor da hCentrix.

Big data, Internet das Coisas, SGSIs e segurança da informação

A preocupação com o uso de dados na saúde é ainda maior que em outras áreas, visto que nesse ambiente os dados coletados e armazenados são de cunho íntimo e muito particular, os chamados dados sensíveis e ultrassensíveis. Não à toa, os dados de saúde são considerados de extrema confidencialidade e são regulados por rígidos protocolos aos quais os profissionais da área já se familiarizam desde a formação.

Contudo, há uma questão intrínseca no centro dessa discussão: quanto maior a introdução do big data na vida das pessoas e, consequentemente, em suas rotinas de saúde e bem-estar, maior a aproximação entre as ferramentas de mensuração de dados e o fornecimento deles. O mesmo acontece com o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT), característico dessa nova era da informação que é parceiro do big data para a apuração de dados e entrega de soluções, ainda que básicas e padronizadas, para o usuário. Em termos práticos, estamos falando sobre: Como seu smartwatch, que já é o responsável por contar os seus passos, vai te sugerir se movimentar um pouco mais, ou quem sabe te lembrar de tomar o remédio para a hipertensão, se ele não puder armazenar essa informação?

De forma sucinta, considera-se Sistemas de Gestão de Segurança da Informação (SGSI) sistemas corporativos que incluem os processos organizacionais ou parte deles, cuja meta é a proteção das informações da instituição dentro dos critérios de confidencialidade, integridade e disponibilidade (CID) da organização.

Em resumo, pode-se dizer que o SGSI são os planos, estratégias, políticas, medidas e controles desenvolvidos em prol da segurança da informação, de modo que este sistema tem como objetivo a implementação, monitoração, análise, manutenção e otimização da segurança da instituição. O SGSI tem a meta de tornar o risco em gestão da informação o menor possível, haja visto que tornar este risco igual a zero não é possível. Ao mesmo tempo, é preciso entender que um SGSI envolve máquinas e pessoas. Portanto, de nada adianta adotar um software ultra moderno e completo para cuidar da segurança da informação de seu hospital, se as pessoas que manuseiam tal sistema não estão introduzidas em uma cultura em prol da segurança da informação. Da mesma forma, é necessário dizer que certas situações ainda devem ser avaliadas sob a perspectiva da subjetividade humana, para que a melhor decisão seja tomada diante de situações reais.

Diferenciais da política da hCentrix para a proteção de dados e adequações à LGPD

A hCentrix, como uma empresa de Serviços de Tecnologia de Saúde, trabalha com dados cadastrais e de utilização clínica de beneficiários disponibilizados por operadoras de saúde, assim como os dados dos prestadores de serviço da área.

Sendo assim, toda a interação, coleta e devolutiva de dados é feita via cliente, que detém e opera esses dados. A hCentrix não coleta os dados de beneficiário diretamente e não os retém para nenhuma outra ação, senão as estratégias de gestão mediadas pela própria operadora contratante. Todos os dados são tratados internamente e seu uso está restrito aos objetivos do contrato e ao contratante, inclusive, em algumas soluções trabalhamos com dados anonimizados. Em termos práticos, apenas a empresa ou operadora de saúde a quem pertence a base de dados, tem acesso aos resultados gerados nas plataformas.

O processamento e armazenamento dos dados, conforme permite a legislação, podem ser feitos em data-centers da AWS, sistema da Amazon já consolidado como um dos maios confiáveis e seguros do mundo. A hCentrix opera nesse sistema, contudo os dados podem ser centralizados no Brasil, assim como suas propriedades criptografadas, se o cliente- controlador dos dados assim desejar. Essa possibilidade envolve novos custos, contudo está disponível ao contratante e pode ser desempenhada.

Para garantir ainda mais a segurança da informação, a hCentrix também investiu pesado em pesquisa e no desenvolvimento de uma cultura de proteção de dados, incluindo políticas internas rígidas de confidencialidade.

UNIMED NOROESTE/RS INVESTE EM AUTOMAÇÃO DE AUTORIZAÇÕES PRÉVIAS DA HCENTRIX

Objetivo é otimizar recursos, agilizar processos e auxiliar na tomada de decisões. Solução de Machine Learning da hCentrix está em fase de implantação.

Otimizar processos e recursos. Esse é o objetivo principal das operadoras de planos de saúde quando o assunto é a adoção de novas tecnologias. Na Unimed Noroeste/RS, a busca por soluções inovadoras é um processo contínuo e faz parte do contexto de transformação digital pelo qual a cooperativa está passando. A implantação de novos recursos garante a entrega de produtos e serviços de excelência aos clientes, bem como contribui para a melhoria dos processos internos de trabalho, garantindo à equipe agilidade na análise ou atendimento das demandas.

A necessidade de inovação é algo constantemente abordado entre os profissionais, sempre desafiados pela Unimed Noroeste/RS a sugerir melhorias, reforçando o ambiente de trabalho como um espaço aberto para o diálogo. “Em nossa cooperativa, o processo de transformação digital acompanha a evolução que o mundo todo está vivendo, mas claro, dentro da nossa realidade de atuação e de mercado. Assim, entendemos que esta solução é um processo prático e seguro, tanto ao colaborador ou auditor que está executando o processo de autorização de exames, procedimentos ou outros serviços, bem como ao nosso beneficiário que busca tal liberação”, explica o presidente do Conselho de Administração da Unimed Noroeste/RS, médico Volnei Malheiros.

Inteligência Artificial e Machine Learning

A ferramenta de Inteligência Artificial (AI) com Machine Learning (ML) da hCentrix está alinhada aos principais objetivos e desafios da cooperativa médica. “É um sistema que consegue entregar em tempo real o padrão das autorizações para que possamos ser sempre mais assertivos, de acordo com o que estabelece a cobertura de cada plano e em cumprimento ao que determina a Agência Nacional de Saúde Suplementar, órgão que regula nosso serviço”, aponta a gerente de Regulação, Patrícia Dalferth.

Patrícia Dalferth, Gerente de Regulação na Unimed Noroeste/RS

A Unimed Noroeste/RS recebe, mensalmente, entre 4,5 e 5 mil pedidos de autorizações. Desse total, cerca de 10% das solicitações ainda ocorre de forma manual, ou seja, precisa passar pela análise da equipe da Central de Autorizações e/ou Auditoria Médica. No setor atuam nove pessoas, sendo três médicos auditores e um enfermeiro auditor, além de outros profissionais da parte administrativa e da coordenação. “Desse percentual, de 10%, a maioria refere-se a pedidos de procedimentos de alto custo ou alta complexidade e que precisam ser validados manualmente pela nossa equipe auditora. Portanto, a automação contribui para que a cooperativa seja cada vez mais assertiva e ágil nos retornos aos beneficiários, auxiliando a equipe na otimização do tempo e na tomada de decisão”, reforça a gerente.

Ser mais assertivo e ter maior controle sobre as autorizações manuais, com segurança, representa o principal fator que levou a Unimed Noroeste/RS a buscar a parceria com a hCentrix. “Já fazemos o uso de ferramentas de controle de processos e indicadores de acompanhamento, contudo um mecanismo em tempo real vai nos permitir ter resoluções mais ágeis e assertivas no curto prazo. A médio prazo, esse mesmo sistema nos permitirá controlar os custos, otimizar recursos e, consequentemente, ofertar mais melhorias para os nossos beneficiários”, ressalta Patrícia Dalferth. Destaca ainda que diante das incertezas provocadas pela pandemia do novo Coronavírus, ter maior controle sobre todas as ações favorece a tomada decisões para assegurar o atendimento pleno aos clientes.

Adesão interna e otimização do tempo

A adesão ao processo de automação para algumas empresas ainda é motivo de dúvidas e desconfianças. Na Unimed Noroeste/RS, contudo, a solução de automação das autorizações prévias da hCentrix encontrou um ambiente adequado. Além de ser uma empresa aberta à inovação, a cooperativa vem avançando no processo de transformação digital. A gerente de Regulação reforça que “os colaboradores estão abertos à inovação e querem muito o auxílio das ferramentas, por isso abraçam as possibilidades. A cultura da inovação é algo que está em desenvolvimento em nossa instituição e o uso das ferramentas de IA e ML permite ao profissional atuar de forma mais analítica e vem agregar ainda mais valor aos serviços que entregamos aos nossos clientes”.

Tradição e inovação: qual é o segredo?

A Unimed Noroeste/RS está presente em 52 municípios das regiões Noroeste, Celeiro e Médio Alto Uruguai do Rio Grande do Sul. Com sede em Ijuí, a cooperativa médica está próxima de completar 50 anos de fundação, em outubro deste ano. Possui duas unidades de negócio, a operadora de planos de saúde e o Hospital Unimed Noroeste/RS, que contempla Centro de Diagnóstico por Imagem, Laboratórios de Análises Clínicas e Serviço de Oncologia.

Enquanto operadora, é reconhecida pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) no Programa de Acreditação de Operadoras de Plano de Saúde, no Nível 1, integrando o grupo das instituições mais bem classificadas.

Já o Hospital Unimed, referência macrorregional, possui certificação concedida pela Organização Nacional de Acreditação (ONA), uma das mais importantes nos âmbitos da qualidade e da segurança do paciente, baseada em padrões internacionais. A Unimed Noroeste/RS também é reconhecida pelas excelentes práticas em gestão de pessoas, estando entre as melhores empresas para trabalhar no Rio Grande do Sul de acordo com o Great Place to Work (GPTW).

De acordo com o presidente Volnei Malheiros, como uma cooperativa ousada e com visão de futuro desde a sua fundação, agora quase cinquentenária, a tradição e a inovação caminham juntas para assegurar melhorias contínuas na gestão. “Estamos sempre buscando parceiros para agregar valor aos produtos que entregamos e melhorias nos nossos processos internos. Tais objetivos estão, inclusive, no nosso Planejamento Estratégico 2021.

A parceria com a hCentrix atende esses objetivos”, completa. Para o dirigente, o fato da hCentrix ser uma Healthtech (startup de saúde) faz com que a escolha pelos seus serviços seja ainda mais assertiva ao permitir o fomento ao ecossistema de inovação em saúde. Além do serviço de automação das autorizações prévias, a Unimed Noroeste/RS também vai implementar a solução de Gestão de Saúde Populacional da hCentrix. Trata-se de uma ferramenta de gestão da saúde populacional que fará parte da estratégia de medicina preventiva e está prevista para entrar em operação em dezembro deste ano.

Machine Learning x Motor de Regras

Quais são as diferenças entre essas tecnologias utilizadas por Operadoras de Saúde

A busca por soluções que otimizem o trabalho das equipes de coordenação de cuidados, auditoria e autorização prévia é um dos principais objetivos de todas as operadoras de saúde. Não à toa, pesquisas relacionadas ao tema inundam os sites buscadores de notícias e são temas de diversos estudos, produções e artigos, como esse que você está lendo agora.

O motivo para querer a otimização é simples e o próprio verbo já entrega: otimizar significa utilizar melhor os recursos, promovendo a economia de tempo e dinheiro, dois recursos cada vez mais escassos nas operadoras de saúde. A solução mais antiga, e portanto, mais utilizada é a parametrização dos dados do sistema via motor de regras. Essa solução não é exclusiva da área da saúde e ainda é aplicada para ações em larga escala em diversas empresas de diversos segmentos. Hoje os motores de regra funcionam perfeitamente como um expert system que atua em real time, economizando tempo e encaminhando decisões.

Com base em regras pré-definidas, continuamente revistas por especialistas, o motor de regras cruza os dados gerando informações e decisões utilizadas na organização como, por exemplo, para a orientação das equipes que atuam na autorização prévia de procedimentos. O problema com o motor de regras é que essa solução se baseia em regras fixas, necessitando especialistas de alto custo para sua atualização e curadoria das informações. No longo prazo, a utilização apenas do motor de regras pode envolver riscos, como maior probabilidade de erros, visto que motores de regras e expert systems não possuem o dinamismo para responder às necessidades de um mundo cada vez mais mutável – esses sistemas não se adequam para absorver mudanças incrementais que acontecem em diferentes casos, modelos e cenários.

Em uma comparação simples, é como ter um programa de computador com funções já pré-definidas e limitadas, não podendo a máquina executar nada além do que ela foi programada para fazer.  Isso não significa que essa máquina é ruim ou disfuncional. Contudo, em uma realidade cada vez mais exigente e dinâmica, significa correr riscos que hoje podem ser minorados com outras ferramentas de inteligência artificial, principalmente machine learning baseados em modelos supervisionados.

No que o Motor de regras se diferencia do Machine Learning (ML)?

Já no conceito, a diferenciação do Machine learning se dá pelo diferencial da tecnologia aplicada em ambas. O ML é o algoritmo de Inteligência Artificial que aprende a partir de respostas que ocorrem no mundo real como decisões do profissional humano ou do próprio motor de regras e desenvolve soluções (algoritmos) baseadas em dados existentes anteriormente – por exemplo, a decisão do Machine learning em identificar um beneficiário como diabético, passa por analisar toda a sua jornada frente a jornadas de todos os pacientes que foram anteriormente identificados como diabéticos pela equipe e assim desenvolvendo um algoritmo de identificação que pode continuamente ser “treinado” e adequado às mudanças incrementais (impacto de um novo exame ou medicamento  direcionado ao tratamento de diabetes). Da mesma forma, utilizando o Machine Learning após passar pelo o motor de regras do sistema do plano de saúde, onde as primeiras validações já foram feitas, podemos otimizar ainda mais o processo de autorizações prévias com o ML emulando as decisões dos profissionais envolvidos na análise, baseando-se no histórico de todas as decisões tomadas ao longo dos últimos anos.

Em termos práticos, as tecnologias de IA, como Machine Learning, isoladamente ou integrada com motor de regras para acelerar seu aprendizado podem agregar capacidades que, até então, eram exclusivas da equipe humana. Isso contribui para que a equipe tenha um suporte operando com capacidade expansiva, em tempo real e o tempo todo. Além do mais, com o avanço da tecnologia em todas as áreas, sobretudo na saúde, a adoção de soluções dinâmicas e tão promissoras como o ML, se tornou não só mais acessível, como também essencial para a gestão de dados e informação e para dar sentido aos conjuntos de números e indicadores.

Dessa forma, a comparação Motor de regras x Machine Learning se torna, de certo ponto, complexa e um tanto quanto injusta com a primeira solução.  Se conseguíssemos fazer a comparação simples com um programa de computador, como foi possível com o motor de regras, poderíamos dizer que o Machine Learning é um recurso com capacidade para ir muito além de aplicar uma solução ou comando pré-definido.  A partir da interação com o médico e equipe de auditoria, a ferramenta é capaz de aprender e desenvolver novos padrões (regras) mutáveis e totalmente customizáveis a partir do surgimento de novos fatores ou necessidades. O ML é dotado não apenas de soluções mais avançadas, como também possibilidades de expansão de funções e assimilação de novas e importantes variantes.

Isso não significa, como já abordado nesse mesmo artigo, que o motor de regras é uma solução obsoleta ou ruim do ponto de vista operacional. No entanto, comparando uma solução com a outra é perceptível que essa solução é limitada e tenderá a se tornar cada vez menos eficiente no que diz respeito a otimização do trabalho e dos recursos da operadora de saúde. Como em tudo na história da humanidade, o caminho para a evolução tecnológica é inevitável e chega para trazer novas possibilidades e respostas. Soluções de IA para a sua operadora de saúde podem ajudar você a encurtar essa caminhada e modernizar, desde já, processos que irão otimizar recursos e fazer toda a diferença no futuro.

A hCentrix tem soluções de Machine Learning para operadoras de saúde de pequeno, médio e grande porte. Se você ainda tem dúvidas sobre como as soluções de IA podem ajudar a sua empresa, clique aqui e fale conosco!

Boom das healthtechs no Brasil mostra busca do mercado por soluções de gestão e para a medicina do futuro

No último ano o número de Healthtechs brasileiras, as startups de soluções em saúde, saltaram de 386 para 542. O crescimento foi bastante expressivo, principalmente se comparado ao ano anterior, quando o número de startups de saúde era de 248, segundo o relatório do hub Distrito Adtech.

Mas, o que, exatamente, pode ter impulsionado esse boom de startups de saúde no último ano? Por que, justamente em um ano de pandemia e grandes impactos econômicos, o mercado brasileiro recebeu uma leva de novas empresas?  Bem, a segunda pergunta é praticamente uma auto-resposta da primeira. É fato que, após o boom das fintechs (startups de finanças e investimentos), as Healthtechs já davam sinais de quem seriam as próximas a ocupar os holofotes e atrair os olhares do mercado. Contudo, a Pandemia de Covid-19 pode ter acelerado esse crescimento exponencial por dois motivos: a urgência do mercado em ter soluções rápidas para solucionar problemas da Pandemia e a consciência criada, a partir dos impactos provocados no sistema de saúde, de que a adesão a soluções de gestão e controle de custos é essencial para permitir o funcionamento das empresas.

Gestão é, inclusive, a categoria mais comum dentre as startups de saúde brasileiras, segundo o relatório. Nessa categoria foram consideradas todas as startups com soluções focadas em melhorar a gestão de hospitais, clínicas, laboratórios ou exames, podendo se estender para operadoras de saúde e seus demais serviços. A segunda categoria mais presente nas Healthtechs brasileiras é a de soluções em prontuários eletrônicos.  

Embora não apareça nas primeiras posições do relatório, a categoria de softwares para telemedicina também está entre as soluções em saúde que mais ganharam espaço e investimentos no último ano. Com a regulamentação pelo Ministério da Saúde da realização das teleconsultas durante a Pandemia, até mesmo empresas e operadoras de saúde que operavam no modelo tradicional incluíram planos de atendimento digital na lista de serviços ofertados. 

Soluções mais simples, tecnologias mais complexas: O que esperar da medicina do futuro e como as startups trabalharão por ela?

O cenário do momento para as startups de saúde é de aberta e expansão.  No entanto, um pouco antes desse contexto, em 2019, um relatório Pulse of the Industry, da EY, já havia levantado a tendência de crescimento das empresas cujas soluções estão voltadas para a chamada medicina do futuro. Segundo o relatório, o crescimento da medicina baseada em valor, com uso de dados e dispositivos cada vez mais conectados, era eminente e perceptível. 

O relatório também destacou o crescimento de soluções que, com o uso de recursos de Inteligência Artificial e algoritmos, permitam o cuidado personalizado orientado por dados. A EY também destacou o uso crescente de recursos computacionais modernos, como a computação quântica, para impulsionar as pesquisas genéticas e permitir resultados com mais precisão, agilidade e, é claro, menores custos.

Validação e credibilidade da Saúde Digital em alta

Enquanto vivemos o boom das startups brasileiras e ainda discutimos algumas questões burocráticas, como a regulamentação e a adequação às leis de proteção e segurança de dados, em outros países a saúde digital tem conquistado cada vez mais espaço, credibilidade e validação. 

Um exemplo disso é a aprovação, nos Estados Unidos, do primeiro sistema de realidade aumentada para tratamento cirúrgico, feito em 2018. No mesmo ano a FDA, agência federal do Departamento de Saúde e Serviços Humanos americano, aprovou também o uso de mais de 30 algoritmos de inteligência artificial para serem usados pelos profissionais de saúde e hospitais. 

Tendências do mercado estão presentes nas Soluções entregues pela hCentrix 

A hCentrix Soluções em Saúde trabalha com duas das soluções apontadas como forte tendência para a medicina do futuro e com alto potencial de resolutividade para problemas no presente.  A ferramenta de gestão de saúde populacional, por exemplo, combina base de dados por inteligência artificial em tempo real e permite a tomada antecipada de medidas para minimizar os impactos no sistema.

Já a ferramenta de automação de autorizações prévias permite mais agilidade e assertividade no processo de autorizações de procedimentos e a otimização dos recursos para as operadoras de saúde. Clique aqui e saiba mais sobre cada uma delas. 

Inteligência artificial na saúde: Estratégia e automação para gestão da saúde eficaz

Saiba como o machine learning e o real time estão reposicionando o uso da IA na saúde e porque ela já pode ser considerada essencial

Colher os resultados de uma gestão de saúde bem-feita é o objetivo de todas as empresas e operadoras de saúde. Para alcançar esse objetivo, gestores tem buscado, cada vez mais, novas soluções e ferramentas que visam o aumento da produtividade e a otimização dos recursos.  E é nesse contexto que a aplicação da Inteligência Artificial, IA, se mostrou um importante instrumento para predições de situações e previsões de cenários facilitando na tomada de decisão da equipe clínica e do corpo gestor.

Antes uma tecnologia, a IA se tornou um serviço e, mais que isso, passou a integrar as soluções e serviços ofertados por muitas corporações se tornando uma peça fundamental para o crescimento delas. Para agregar aos recursos ofertados, o machine learning possibilita a construção de uma rede de informações e orientações cada vez mais precisa e assertiva. Como o aprendizado das máquinas acontece a partir da interação com humanos, podemos dizer que essa interação ajuda a máquina a “aprender” a identificar, prever e gerar indicadores para uma possível intervenção.

Para selar essa união de sucesso, o real time, recurso que permite o acesso aos dados e a gestão da informação em tempo real, possibilita uma entrega mais calculável e presumível.

Em quais frentes a IA pode ser aplicada?

A IA pode ser aplicada em duas frentes: estratégia e automação. Na área da saúde o emprego de IA nessas duas frentes é igualmente benéfico e permite a realocação de recursos e de mão de obra, o que impactaria positivamente, inclusive, no cuidado assistencial e na experiência do paciente.

Na parte estratégica, utilizar os recursos de IA permite a tomada de decisão baseada na análise de dados e insights. Já a automação permite a automatização de tarefas repetitivas e previsíveis, auxiliando na produtividade e permitindo o profissional humano focar nas atividades mais complexas.

Os impactos na Jornada do paciente

Não é novidade que o uso de tecnologias, ao passo do desenvolvimento das próprias, beneficia todas as cadeias de produção e setores sociais. Na jornada do paciente os impactos positivos da IA se mostram tanto no campo individual quanto coletivo.

Isso porque, ao contribuir para diagnósticos mais precisos e soluções mais assertivas, a IA melhora não apenas a experiência do paciente naquele momento. Os impactos positivos de uma possível interferência precedente podem se tornar fatores decisivos para o futuro. E se o impacto positivo pode fazer a diferença na vida de um único paciente, imagine os resultados em uma escala ainda maior. Dessa forma, podemos dizer que o emprego da IA e todas as suas soluções possibilitam a gestão de saúde populacional a curto e médio prazo, porém os impactos positivos poderão ser sentidos também no longo prazo, o que beneficia, ainda, todo o Sistema de Saúde.

Machine learning

O aprendizado conduzido por análise de dados é continuo, uma vez que é feito a partir da interação humana. A mineração dos dados e a gestão da matriz de decisão permitem o aperfeiçoamento do algoritmo e, consequentemente, o aumento do desempenho da ferramenta.

Com uma rede ampla de dados, o Big Data, cria um grande campo de aprendizado, aplicação, análise e respostas, cujos resultados são avaliados e depurados a todo momento. Alimentada em tempo real, essa rede ganha ainda mais possibilidades de ser assertiva e eficaz.  Se fosse possível a comparação dessa rede com um cérebro humano, seria como ter um indivíduo que adquire novos aprendizados a todo momento se tornando não apenas uma profissional de alta performance, mas também um indivíduo que tem sua capacidade de aprendizado expansível, ilimitada e infinita.

Desafios do uso da IA na saúde

Apesar de promissoras, as possibilidades da utilização da IA na Saúde, assim como em outros setores, dependem hoje da resolução de algumas questões de implementação, além de questões éticas e sociais. Segundo Fábio Abreu, CEO e Cofundador da hCentrix, essas questões podem implicar, inclusive, no impedimento à implementação em larga escala e automação em massa de uma série de processos cujos resultados da IA se mostraram tão satisfatórios. “É sabido que a IA é considerada (e testada) como recurso auxiliar de diagnóstico e tratamento desde, pelo menos, a década de 70 quando um sistema denominado MYCIN foi desenvolvido por pesquisadores de Stanford para diagnosticar infecções bacterianas transmitidas pelo sangue. O que deixou a invenção longe de ser absorvida pelo mercado, contudo, foi a integração dos dados gerados pelo sistema aos fluxos de trabalho clínicos e aos sistemas de registros médicos, falha que, segundo os autores, é ainda uma barreira para a implementação da IA em outras esferas nos dias de hoje”, disse.

Debater os desafios de implementação é importante para que se possa não apenas acompanhar as evoluções, mas também elucidar os motivos que obstruem o caminho entre os novos recursos e a disponibilização deles no mercado. O tema é vasto e foi abordado no artigo de opinião “O Potencial da IA na Saúde”, de Fábio Abreu, exclusivo para o blog da hCentrix. Clique aqui para ler agora!

A automação de processos na saúde e uso de Inteligência Artificial vai substituir o médico?

Saiba porque existe esse receio e porque esse pensamento já está ultrapassado.

A tecnologia vai substituir o profissional de saúde? Com a evolução da automação e uso da inteligência artificial, o papel de alguns profissionais da área, incluindo o médico, fica cada vez mais dispensável, certo? Errado! Mesmo com o surgimento de novas soluções cada vez mais automáticas e assertivas é inegável que a presença e atuação do médico continuarão sendo imprescindíveis para o Sistema de Saúde. Então, por que há tanto receio de que isso, de fato, aconteça algum dia? 

Para responder a essa questão vamos primeiro identificar a raiz do problema. O medo de ser substituído pela máquina ou por uma nova tecnologia é um medo antigo do ser humano e não surgiu da noite para o dia. Durante a revolução industrial, no século XVIII, o receio de perder postos de trabalho foi intensificado quando os processos de produção manufaturados foram substituídos pelo sistema mecanizado. 

A substituição da mão de obra humana pela tecnologia é um processo inevitável?

De certa forma, sim. A julgar pelo que aconteceu na revolução industrial, alguns pontos de trabalho e funções foram definitivamente substituídos pelo uso das máquinas. Mais ágeis e mais lucrativas, as máquinas foram apresentadas como um importante recurso tecnológico que promovia economia de recursos, maior velocidade nos processos e, é claro, menor possibilidade de apresentarem algum problema ou condição que pudessem causar a interrupção repentina das atividades.   

No entanto, esses fatores não devem ser os únicos a serem considerados quando o assunto é a substituição da mão de obra pelas novas tecnologias. Há de se considerar que a criação, condução e apoio aos novos recursos tecnológicos são feitos por humanos, o que por si só acaba impulsionando a necessidade da mão de obra em outras esferas e gerando, consequentemente, outros trabalhos e perfis profissionais. É certo que avanços tecnológicos trazem mudanças, às vezes dramáticas, na forma como trabalhamos – tanto para melhor como para pior: os artesãos que faziam seu ofício com maestria e capricho, a exemplo disso, viram seu modelo de trabalho e de vida totalmente transformado com a 1ª revolução industrial. Por outro lado, os trabalhadores administrativos e executivos conseguiram melhorar muito seu desempenho com os computadores pessoais e a internet na década de 90. 

Automação na saúde e medicina de precisão. E, agora Doutor?

Assim como em outras áreas e categorias profissionais, o receio de ter a mão de obra substituída pelo uso de tecnologias cada vez mais modernas e precisas também existe na saúde. Para o CEO da hCentrix, Fábio Abreu, o processo de buscar ‘fazer melhor e com mais eficiência’ (produtividade com qualidade) está na essência da natureza humana e essa é a função última da tecnologia. No entanto, particularmente na saúde, estamos vivendo um momento em que a tecnologia está e continuará impactando muito na atividade do profissional da saúde. Atualmente o profissional está recebendo simultaneamente impactos de várias frentes: genética em seus diversos ramos, Inteligência Artificial, internet de alta velocidade, telemedicina, robótica, impressão 3D, wearables / IoT, sendo essas apenas as principais.

Clayton Christensen em seu livro ‘Inovação na Gestão da Saúde’  propõe que a medicina deve se dividir em três níveis, o primeiro, a medicina de precisão, onde a tecnologia permite o diagnóstico preciso e possui um protocolo exato de tratamento, no segundo nível onde a tecnologia permite estabelecer processos altamente consistentes de diagnóstico e tratamento a ser executado pelo profissional de saúde e no terceiro nível, onde é necessário o médico, pois necessita a interpretação do caso e construção de hipóteses diagnósticas.   “À medida que a tecnologia vai se aprimorando, vamos tendo mais recursos e maior precisão no diagnóstico e no cuidado aos pacientes. Essa precisão vai permitindo, por exemplo, avaliações cada vez mais precisas, por isso o termo medicina de precisão. No entanto, a presença do profissional de saúde continua necessária nas avaliações de segundo nível, ou seja, avaliar as informações geradas pela tecnologia  e fazer as análises complementares. Mesmo com a automação no terceiro nível, já é possível com as tecnologias disponíveis apoiar a análise e  decisão sobre a condição de saúde do paciente ao médico especialista para que ele possa chegar mais facilmente ao diagnóstico e indicar as melhores opções de tratamento”, disse. 

Como a tecnologia vai transformar o trabalho do médico? 

Temos de deixar claro que a tecnologia sempre vai tornar o trabalho do médico melhor e com mais eficiência.  Porém, ele será diferente.  De  acordo com o CEO da hCentrix, o médico deverá dedicar mais tempo com a  coordenação de tratamento do que “cuidar” do paciente.  A combinação do impacto da tecnologia e a do perfil epidemiológico (predominância crescente de doenças crônicas), onde o cuidado passa ser cada vez mais de longo prazo e executado por equipes multiprofissionais que interagem em real time e a distância, graças aos avanços tecnológicos.  Outro impacto esperado é sua atuação ser cada vez mais por meio digital onde seu relacionamento com os pacientes, outros profissionais e instituições de saúde será feito por intermédio de tecnologias de telessaúde.  Por fim, essa “carga tecnológica” e a necessidade de maior interatividade, necessita que o médico desenvolva cada vez mais sua empatia (principalmente com o paciente) e técnicas de análise de contextos para garantir a qualidade de suas decisões. No futuro, provavelmente o médico poderá, por exemplo, estar ligado aos centros de excelência ou auxiliando a distância usando as tecnologias para isso.  

Se por um lado a atividade profissional na saúde deve transforma-se significativamente, a área da saúde continuará sendo uma das áreas que mais cresce na utilização de mão de obra no mundo e a projeção é que assim permaneça por muitos anos”, afirma Abreu.

Automação na Saúde e impactos na linha de frente

Para Abreu, a otimização e automação de processos existe há muito tempo, mas quando se agregou inteligência artificial (IA) em tempo real, um fator novo e importante surgiu. “A inteligência artificial em tempo real otimizando, apoiando as decisões e ampliando a automação faz toda a diferença, principalmente para a saúde, na relação médico-paciente, no processo de diagnóstico e definição da conduta e na gestão da saúde de populações, como no caso dos planos de saúde e os municípios (como já acontece em algumas cidades da Europa durante essa pandemia da Covid-19). O sistema de saúde ganha uma aliada para ajudá-lo a ser mais assertivo e mais consistente”, afirma.

Ainda de acordo com o CEO da hCentrix, a possibilidade das análises em tempo real (real time) pode otimizar e aperfeiçoar todo o processo. “Hoje sabemos que não adianta automatizar com inteligência se essa inteligência não estiver disponível em tempo real (real time).  A combinação de Inteligência Artificial (IA), automatização e Real Time é essencial para que a automação chegue ao novo aparato para os processos da saúde que a tecnologia está trazendo. Estamos vivendo uma revolução muito importante na Saúde e a hCentrix está nesse processo atuando com essas frentes que visam contribuir com o trabalho do profissional de saúde e apoiá-lo em suas decisões clínicas ou de gestão, conclui. 

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Déficit de médicos x alta demanda: Como a tecnologia pode ajudar na defasagem de especialidades

O Brasil tem hoje 502.475 médicos. Esse número representa mais que o dobro da quantidade de profissionais na ativa no início do século segundo os responsáveis pelo estudo Demografia Médica no Brasil, o Conselho Federal de Medicina (CFM) e a Universidade de São Paulo (USP).

De acordo com os resultados da pesquisa feita no último ano, a relação de médicos por 1.000 habitantes passou de 1,41 para 2,4, um aumento significativo para um país que sempre teve o número de profissionais de saúde, principalmente formados em medicina, menor que a demanda. O déficit por médicos no Brasil é uma questão bastante controversa e que sempre fez parte das discussões sociais em praticamente todas as esferas. Há uma compreensão de que o número de médicos poderia ser suficiente se a distribuição desses profissionais por todo o território brasileiro fosse proporcional, o que não acontece, principalmente nas regiões mais remotas do país. Quando a demanda é por um especialista, a situação se torna ainda mais comum.

Há, ainda, uma demanda notória por outros profissionais de saúde que atuam no Sistema junto ao médico.  Segundo um estudo da OECD States 2010, feito em parceria com a American Association of College of Nursing, o número de técnicos para cada médico é de 1,4. Já o número de enfermeiros por médico é ainda menor, chegando a 0,8.

Pandemia evidenciou problemas

Mesmo com o crescimento do número de médicos no país, algo que deve ser comemorado e ressaltado, o número de profissionais especialistas por região ainda pode não ser suficiente para atender a demanda da população brasileira.  Por conta disso, o acesso à saúde para muitas pessoas pode ficar prejudicado.  Para Fábio Abreu, CEO da hCentrix, há vários problemas no sistema de saúde e a redistribuição do médico é uma delas. “A Pandemia de Covid-19 evidenciou um problema com o qual já convivemos há décadas:  o acesso restrito a saúde em muitas regiões do país”, disse.

A solução para os problemas da Saúde está nas novas tecnologias?

Essa é uma dúvida que norteia muitas discussões e que não pode ser respondida sem antes considerarmos os avanços da Saúde nos últimos anos. O uso de novas tecnologias na Saúde, como ressalta Fábio Abreu, não é novidade. “A área da Saúde sempre foi um campo muito aberto para a inovação e sempre se beneficiou muito com a adoção de novas tecnologias. O que ficou evidente, principalmente por causa da Pandemia, é que investir em soluções que cada vez mais auxiliem o médico e o permitam ter mais condições de exercer o trabalho com segurança e precisão, contribui muito para a melhora nos indicadores de saúde, sendo eles relacionados ao acesso à Saúde, como um todo, ou até mesmo à redução de custos”, disse. 

Ainda segundo Abreu, a telemedicina, agora chamada de telessaúde, teve sua regulamentação acelerada na pandemia devido à própria necessidade do atendimento em meio à adoção de protocolos de distanciamento social. “Já existia a tecnologia para a telessaúde, havia recursos para implementação, mas o debate sobre a regulamentação não era levado a diante. Isso fazia com que o acesso, principalmente a diversas especialidades, gerasse um alto custo para o sistema. Imagina que você está em uma região sem acesso e precisa de um especialista? Para que esse atendimento acontecesse, haveria necessidade de deslocamento do médico ou do paciente, o que gerava custos. Hoje, com a telessaúde, o custo pode ser significativamente reduzido”, completou.

As soluções tecnológicas, apesar de não resolverem todos os problemas da saúde, contribuem para esses dois fatores: redução de custo e aumento do acesso. Se o seu objetivo é reduzir custos com saúde na sua empresa ou operadora, conheça todas as possibilidades de gestão de saúde populacional com a hCentrix. Clique aqui e acesse nosso site.

O futuro do mercado da saúde no cenário pós-pandemia

Como as inovações impulsionadas durante o enfrentamento à Covid-19 mudaram a percepção sobre a saúde e o que poderemos colher dessa experiência

Artigo de Fábio Abreu- CEO da hCentrix

O sistema da saúde passou por grandes transformações no último ano (e continuará passando nos próximos anos) impulsionadas pela pandemia. É que esse sistema atraiu os olhares do mundo todo graças a um ano atípico em que se falar de saúde deixou de ser importante para ser imprescindível.  Destacamos aqui alguns impactos importantes no setor:

O primeiro é a aceleração da adoção tecnológica que fez colocar em prática produtos e inovações que já estavam em desenvolvimento, mas que poderiam levar até mais de uma década para serem utilizados de forma massificada.  A saúde tem e sempre teve muito espaço para inovação, isso não se pode negar, porém, é um dos setores onde a adoção massiva de inovações ocorre de forma mais demorada. No entanto, a Covid-19 foi uma “incentivadora da inovação” ao exigir do mercado, urgência em se investir e apresentar soluções para uma realidade imprevisível e imediata. 

Vivíamos uma espécie de “setorização da saúde” tanto a nível governamental quanto nas empresas, cuja responsabilidade podia ser colocada para um ministério, uma secretaria ou um departamento dentro da empresa. Como segundo impacto, a crise mostrou que a saúde não pode mais ser tratada dessa forma. Nas organizações mais especificamente, a saúde era, quando muito, tratada apenas esporadicamente em reuniões do conselho de administração. A partir da pandemia as corporações passaram a enxergar e compreendê-la de forma diferente.  A saúde mostrou “sua força” em 2020 e passou a ser uma variável importante para discutir crescimento da empresa, seus concorrentes, sua inovação, estratégias, ou seja, tudo.  

A percepção de que a saúde precisa ser tratada de forma integrada e muito mais ampla foi enfim compreendida e temos a esperança que, nos próximos anos, seja incorporada por todas as instituições. Com isso, a saúde ganha seu espaço devido e passa a estar presente em discussões sensíveis e estratégicas de uma empresa, de um estado, de um país e, por que não, do mundo – a pandemia é um aprendizado novo para a humanidade em uma era de globalização. Vale lembrar que não existia, em nenhum lugar do mundo, preparação, ou minimamente um plano contingencial, para uma pandemia como a provocada pela Covid-19. Como a saúde sempre foi vista como algo restrito e setorial – e como pandemia afetou a tudo e a todos nas dimensões básicas de uma sociedade – econômica, social e tecnológica – não havia estratégias estabelecidas para lidar com ela. 

O terceiro impacto é que ela também aflorou algumas discussões sobre a composição “o que” realmente é importante para saúde, para além das inovações tecnológicas, do incentivo aos bons hábitos de vida, da busca contínua pela melhora do ambiente em que vivemos e a nossa maior compreensão do universo da genética.  A pandemia mostrou que a questão do acesso aos recursos de saúde é um ponto central e que a discussão e o destino dos investimentos devem ser tratados com a maior seriedade e buscando o melhor impacto, independentemente se públicos ou privados.  Faz sentido a cidade de São Paulo ter 4.927 leitos de UTI (dados CFM mar/2018) e toda a Itália em mar/2020 ter 5.343 com uma população 5 vezes maior? O que dizer do Reino Unido com 4.123 leitos em jan/2020 para 68 milhões de pessoas?  O Brasil com seus 46 mil leitos de UTI (CNS 2019) e uma média per capita muito superior aos países citados, teve sérios problemas com atendimento da população. Ficou claro o desequilíbrio na alocação de recursos em detrimento da atenção primária e secundária – sim, somos um país hospitalocêntrico por excelência – além de falhas estruturais na alocação geográfica de recursos e sobretudo, uma miopia geral sobre o que efetivamente é saúde populacional.

Outra questão que ficou bem evidenciada durante esse período e que podemos considerar um ponto positivo daqui em diante, é o enfraquecimento do mito de que a mão de obra humana na saúde poderia ser substituída, em algum momento, pela adoção de tecnologias cada vez mais assertivas e precisas na saúde. A pandemia mostrou, no mundo todo, que a demanda por equipes de saúde é alta e vai continuar assim, mesmo com a evolução tecnológica.  A área da saúde é uma das áreas que mais cresce na utilização de mão de obra no mundo e essa demanda deve aumentar devido a outros fatores, entre eles, o surgimento de outras doenças, as condições de envelhecimento e mudança do perfil epidemiológico e, agora, o temor por epidemias.

Devemos entender, com a nova conjuntura gerada pela epidemia, que a saúde é um bem dos mais democráticos, tanto que muitos entendem como algo que existe per si, mas não é verdade.  Fica evidente o pouco caso com ela e com a sua correta coordenação no nível populacional quando surge uma crise como a gerada pela Covid-19.  Esperamos que a sociedade mundial, não apenas os governos, desenvolva uma maior consciência sobre a necessidade de planejar, coordenar e gerenciar a saúde em todos os níveis. 

MESMO NA PANDEMIA, HCENTRIX CHEGA AO FIM DE 2020 COM CRESCIMENTO DE 56%

Startup de Soluções digitais para a saúde lançou novos produtos e remodelou processos durante o período. Segundo CEO, pandemia retraiu faturamento, mas impulsionou atuação em outras frentes.

A pandemia de Covid-19 trouxe muitos desafios para o mercado de startups, mas também abriu caminho para novos negócios e para um novo olhar sobre a área da saúde como um todo. Segundo um estudo feito pela FDC e Órbi Conecta, mais de 60% das startups brasileiras mostraram postura ativa na reestruturação e inovação dos negócios diante da pandemia, apesar de uma parcela também significativa não ter conseguido se manter estável no mercado. 

E foi nesse cenário que a hCentrix, startup de Soluções de Inteligência Artificial para Saúde Populacional, remodelou processos e apresentou ao mercado novos serviços e novas frentes de atuação. Com três anos de mercado, a empresa não só sobreviveu ao período crítico da chegada da Covid-19 como chega ao fim do ano com um crescimento de 56%. De acordo com o CEO, Fábio Abreu, o maior ganho, contudo, foi a oportunidade de rever toda a estrutura e percurso do grupo a partir dessa nova perspectiva de mercado provocada pela pandemia. “A pandemia trouxe novas dores como acessibilidade à atenção primária e agravou algumas já existentes no sistema de saúde como falta ou má distribuição geográfica de leitos hospitalares principalmente UTIs.   Para nós foi um ano particularmente desafiador, pois as demandas geradas por essas dores demandaram o foco dos executivos dos planos de saúde – sendo a hCentrix uma empresa focada para melhora da gestão da saúde populacional e dos processos internos. Isso resultou em um atraso em nosso plano de crescimento, contudo, aproveitamos esse período para rever as estratégias e antecipar o trabalho para o desenvolvimento de novos formatos de produtos e frentes de atuação”, disse. 

Ainda segundo Abreu, como todos os esforços do mercado foram voltados para sanar a dor do mercado no momento,  a hCentrix pôde rever toda a estratégia e  direcionar todos os esforços para fortalecer  as ações e o planejamento estratégico, o que tornou a empresa  mais robusta e consistente em todos os processos. “Fizemos um trabalho robusto de revisão dos nossos produtos e estamos fechando o ano com um produto com mais recursos inovadores. Tornamos o produto mais simples para o profissional de saúde que faz autorização prévia com o uso do nosso sistema e criamos soluções para o profissional que faz a gestão de saúde populacional.  Estamos também desenvolvendo uma linha nova de produtos (linha 2.0) e investindo em novos recursos de automação.  Se a pandemia não tivesse acontecido, talvez não tivéssemos desenvolvido nada disso”, afirma. “Outro ponto importante foi a revisão de processos internos, incluindo a revisão da jornada do cliente na hCentrix. Esse trabalho recebeu um foco muito grande, com consultorias e mentorias especiais. Graças a tudo isso, tivemos melhorias significativas nos processos de desenvolvimento de projeto, implementamos metodologias mais ágeis e robustas, o que nos permitiu a criação de indicadores muito mais sólidos”, concluiu.

Pacote de soluções Covid-19 

A hCentrix lançou durante a pandemia um pacote de soluções para apoiar operadoras de saúde com possibilidade de monitoramento de dados em tempo real e geração de indicadores. O pacote foi elaborado a partir das principais queixas dos clientes da Hcentrix e foi disponibilizado gratuitamente para as empresas parceiras e contratantes. 

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