Modelos preditivos na saúde: o que são e por que usar?

O uso de modelos preditivos na saúde é importante para melhorar a segurança dos pacientes e os resultados assistenciais e econômicos de hospitais e operadoras.

Isso porque essa tecnologia auxilia na previsão de ocorrências e comportamentos, dando base para a tomada de decisões antecipadas.

Boa leitura!

O que são modelos preditivos na saúde?

Modelos preditivos na saúde são ferramentas estatísticas e de aprendizado de máquina que usam dados clínicos e epidemiológicos para prever riscos. Essa tecnologia identifica o risco de uma pessoa desenvolver uma condição de saúde específica, ter uma complicação ou até mesmo morrer.

Esses modelos são desenvolvidos a partir de informações de histórico e podem ser usados para tomar decisões clínicas e melhorar a qualidade do cuidado.

As avaliações preditivas podem ser usadas em diferentes áreas da saúde, como:

• previsão de doenças crônicas
• diagnóstico precoce de doenças
• previsão de complicações durante um procedimento cirúrgico ou hospitalização
• avaliação do risco de readmissão hospitalar
• previsão de mortalidade 

Esses modelos podem ajudar na identificação de pessoas com maior probabilidade de desenvolver uma doença ou complicação. Com esses dados, as instituições conseguem  fornecer tratamentos preventivos e realizar intervenções precoces para evitar ou mitigar esses riscos — ou seja, a segurança do paciente aumenta.

No entanto, é importante enfatizar que modelos preditivos na saúde devem ser aplicados como recurso complementar à avaliação clínica e não como uma substituição para a avaliação cuidadosa do médico.

Por que utilizar modelos preditivos?

Utilizar modelos preditivos na saúde pode trazer diversos benefícios para hospitais e operadoras, veja:

Identificação de padrões existentes

Os modelos preditivos conseguem identificar padrões existentes em grandes conjuntos de dados. Isso pode incluir formas de diagnóstico, tratamento ou até mesmo protocolos de comportamento do paciente. 

A identificação dessas ocorrências pode ajudar instituições de saúde a entenderem melhor as necessidades dos pacientes e a desenvolverem o melhor tratamento.

Previsões de taxas de internação

Para organizações que desejam potencializar seus serviços, otimizar a entrega de valor em saúde e promover protocolos de saúde mais eficientes, é essencial se atentar para o tempo de permanência dos pacientes no hospital.

Os modelos preditivos na saúde podem ser usados para prever o tempo médio de internação levando em consideração o perfil do paciente e a sua enfermidade.

Probabilidade de infecções e doenças

Além disso, os modelos preditivos na saúde podem ser usados ​​para prever a probabilidade de uma pessoa desenvolver uma infecção ou doença. 

Isso pode incluir doenças crônicas, como diabete e doenças cardíacas, ou infecções agudas, como pneumonia ou infecções do trato urinário.

Essas análises podem ajudar as instituições de saúde a implementarem estratégias de prevenção e intervenção precoce.

Predição de pacientes potenciais para programas de bem-estar e saúde 

Finalmente, vale mencionar que os modelos preditivos na saúde também podem ser úteis na previsão de quais pacientes têm maior probabilidade de se beneficiar de programas de saúde e bem-estar. 

Ao identificar potenciais participantes, as instituições de saúde podem direcionar melhor  campanhas de prevenção, programas de exercícios ou de nutrição, por exemplo. 

Conheça os modelos preditivos da plataforma Valor Saúde Brasil

A plataforma Valor Saúde Brasil by DRG Brasil + Inteligência Artificial é uma ferramenta de governança clínica que fornece modelos preditivos que ajudam hospitais e operadoras do sistema de saúde na identificação de:

• potenciais pacientes com alto risco de óbito
• condições adquiridas graves infecciosas e não infecciosas
• readmissão em 30 dias por complicação/recaída, permitindo a implantação de medidas preventivas necessárias 

As saídas dos modelos são:

• Três níveis de sinalização de risco na admissão: baixo, médio e alto
• Reavaliação do risco ao longo da evolução da assistência até a alta
• Comparação do risco predito de uma população assistida em uma instituição com o ocorrido

Esses dados são gerados a partir da base de dados do DRG Brasil — que conta com mais de 6 milhões de altas avaliadas.

Esses modelos preditivos auxiliam na tomada de decisão das instituições, ajudando-as a definir o que priorizar — os esforços de tratamento são mais bem direcionados para reduzir os riscos de cada paciente. 

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Meio do artigo: tonefotografia by iStock