Agente de IA para agrupamento de internações em sinistro saúde

Como Funciona o Agente de IA para Agrupamento de Internações em Sinistro Saúde?

O agente de IA é uma solução que integra inteligência artificial generativa com regras de negócio bem definidas, especificamente desenhado para facilitar o agrupamento de internações em eventos distintos ou contínuos. Este sistema automatizado ajuda a estruturar complexas informações de saúde hospitalar, oferecendo precisão e eficiência no processamento de dados. A seguir estão algumas das suas funcionalidades principais:

• Agrupamento de Eventos: Utiliza regras configuráveis para unificar eventos de internação aparentemente desconectados, respeitando regras como hiato de um dia ignorado e relação de procedência entre consultas de pronto-socorro e internações subsequentes.
• Reconhecimento de Pacotes Hospitalares: Identifica e categoriza pacotes específicos com base em suas regras correspondentes, como o tratamento diferenciado de internações de Gastroplastia ou Cesárea.
• Classificação e Priorização: Classifica eventos de internação em tipos e regimes adequados e ajuda a priorizar auditorias de casos, apoiando na identificação de condições evitáveis que são sensíveis à atenção primária.

Esta ferramenta, ao reunir dados dispersos em um formato padronizado, não só otimiza o fluxo de trabalho da detecção de sinistros como também proporciona insights valiosos para a tomada de decisão e auditorias.

Uma vez que o agente é solicitado através da plataforma da PrototipeAI, ele leva aproximadamente cinco minutos para completar seu treinamento inicial, estando assim pronto para ajustes e personalizações conforme a necessidade específica da empresa.

Como Treinar e Ajustar o Agente para sua Realidade?

A plataforma da PrototipeAI oferece um ambiente intuitivo para o treinamento e ajuste do agente de IA, permitindo que as regras de negócio sejam atualizadas de forma dinâmica. Assim que novas regras são escritas, a plataforma se encarrega de regenerar o motor de inteligência por trás do agente, promovendo um ciclo de aprendizagem contínuo e adaptável em torno das necessidades de sua empresa.

Inicialmente, é possível testar o agente utilizando conjuntos de dados simulados fornecidos pela plataforma. Esses conjuntos ajudam no refinamento das regras, possibilitando observar como o agente reage a diferentes cenários que imitam dados reais de internações. Uma vez satisfeito com o comportamento do agente, ele pode ser aplicado com dados reais para validar sua eficácia em um ambiente operacional.

A utilização de linguagem natural na definição das regras oferece uma grande flexibilidade na modelagem dos diferentes casos de agrupamento de internações. Isso significa que sua equipe não precisa deter conhecimentos profundos em programação para fazer ajustes significativos. Simplesmente ao especificar novos critérios, como alterações no período máximo entre internações para que sejam consideradas contínuas, ou novas classificações de eventos, o agente se ajusta automaticamente para refletir essas mudanças.

Além disso, a plataforma permite a revisão contínua das performances do agente, proporcionando insights sobre quais áreas ainda necessitam de otimização. Essa abordagem iterativa garante que o agente não só permaneça alinhado com as diretrizes regulatórias e de negócios em evolução, mas também que produza um impacto positivo e mensurável em operações de gestão de sinistros.

Personalizando Regras de Negócio

Na plataforma da PrototipeAI, é possível ajustar as regras de negócio do agente de IA para garantir que ele opere de acordo com as necessidades específicas de sua organização. Abaixo estão algumas das áreas mais comuns onde você pode personalizar as regras:

• Critérios de Agrupamento: Configure como os eventos devem ser agrupados com base em intervalos de datas ou tipos de eventos. Você pode decidir se um hiato de até dois dias entre altas requer agrupamento ou se devem ser considerados eventos independentes.
• Tratamento de Pacotes Hospitalares: Defina como diferentes pacotes hospitalares devem ser processados. Por exemplo, você pode ajustar quantos dias uma cirurgia específica deve cobrir em termos de internamento, ou modificar pacotes padrão para refletir as políticas específicas do seu plano de saúde.
• Determinação de Internação: A plataforma permite que você ajuste os critérios que caracterizam uma nova internação, como quantos dias de interrupção são necessários para não serem considerados contínuos, ou como tratar casos de consultas subsequentes aos eventos de internação.
• Classificação de Tipos de Internação: Adapte a categorização de tipos de internação. Pode-se adicionar ou remover categorias como pediátrica, psiquiátrica ou qualquer outra específica que se alinhe melhor à especialidade do hospital ou tipo de evento analisado.
• Identificação de Prestadores: Ajuste a forma como o agente classifica os prestadores principais e associados. Se desejar, mude quem deve ser considerado como o principal, dependendo de particularidades dos contratos firmados com seus prestadores.
• Sensibilidade à Atenção Primária: Você pode definir como o agente deve identificar internações relacionadas a condições evitáveis, ajustando quais regulamentações ou critérios devem ser usados.
• Regras de Exceção: Adicione ou modifique exceções específicas, como internação antecipada por eventos de pronto-socorro, para garantir que o agente capte nuances particulares dos casos analisados.

Com todas essas opções de personalização, o agente pode ser precisamente ajustado para capturar as nuances e requisitos únicos do seu ambiente de negócios, garantindo confiança na análise e eficientização do processo de sinistros.

Testando com Dados Sintéticos ou Reais

Testar o funcionamento de um agente de IA para agrupamento de internações requer uma abordagem cuidadosa à seleção de dados. O ideal é que você tenha acesso a conjuntos de dados que retratem a realidade do ambiente hospitalar, onde exemplos comuns incluem registros de internações, logs de entrada e saída em emergências, informações de diagnósticos, e listas de procedimentos realizados.

Contudo, nem sempre uma empresa tem à sua disposição dados reais organizados de forma amigável para testes imediatos. Nesses casos, os dados sintéticos podem ser uma alternativa valiosa.

Para testar seu agente de IA com eficácia:

• Solicite ao seu time de dados um conjunto que englobe registros básicos, como datas de internação e alta, dados de procedimentos realizados, identificação de prestadores de serviço e relatórios de diagnósticos. Estes campos são cruciais para avaliar se o agente está agrupando eventos corretamente.
• Identifique a presença de campos essenciais como o CID, tipos de acomodação e detalhes de pacotes hospitalares que precisam estar presentes para garantir que o agente identifica categorias distintas de internações.
• Teste com dados sintéticos gerados pela plataforma para simular múltiplas condições. A PrototipeAI oferece conjuntos de dados realistas que replicam cenários desafiadores do mundo real, permitindo ajustar as regras em um ambiente controlado.
• Faça o download dessa base sintética diretamente da plataforma para iniciar os testes de forma rápida e eficiente, garantindo que as regras do agente sejam revistas e validadas sem riscos aos dados operacionais da empresa.

Por que Usar Dados Sintéticos?

Dados sintéticos são uma abordagem eficiente para testar agentes de IA, especialmente quando se lida com dados sensíveis de saúde. Eles oferecem a flexibilidade de simular condições do mundo real sem a necessidade de acessar bancos de dados corporativos, assegurando a privacidade e segurança das informações.

O uso de dados sintéticos permite uma rápida validação inicial de conceitos, ajudando empresas a entenderem o comportamento do agente de IA sem depender de equipes técnicas. Além disso, como os dados são projetados para emular cenários complexos, eles permitem testar o desempenho do agente em situações variadas, como gaps entre internações, pacotes médicos compositivos e multiplicidade de prestadores, essenciais para um teste de robustez e aderência às regras pré-estabelecidas.

Para quem prefere evitar o tempo e o processo de exportação de dados reais ou deseja manter seus dados exclusivamente dentro de sua infraestrutura, a Biblioteca de Conjuntos de Dados Sintéticos da PrototipeAI surge como uma solução prática. Produzidos com o auxílio de IA Generativa e a expertise de profissionais da área de saúde, esses dados oferecem um reflexo altamente fiel às situações reais. Deste modo, a empresa garante um ambiente seguro e controlado para o desenvolvimento e a otimização do agente de IA.

Como a IA Ajuda na Identificação de Padrões de Internações

A utilização de inteligência artificial para entender padrões e tendências nas internações em saúde é uma das áreas mais produtivas e promissoras para a gestão de sinistros. A aplicação da IA não apenas facilita o processo de agrupamento, mas também oferece insights profundos sobre como as internações estão distribuídas entre diferentes doenças, tratamentos e hospitais.

• Avaliação de Frequência: A IA pode ser treinada para identificar internações frequentes de um mesmo paciente, sugerindo condições crônicas que requerem intervenção médica específica. Essa análise ajuda a prever internações futuras e a ajustar políticas de cobertura de saúde.
• Detecção de Anomalias: Por meio do aprendizado de máquina, o agente pode identificar padrões incomuns ou anomalias nas internações, sinalizando possíveis erros de registro ou fragilidades nos processos de admissão e alta.
• Mapeamento de Custos: Com a identificação antecipada de agrupamentos inadequados, a IA ajuda a prever e controlar custos associados a internações que possam envolver procedimentos não necessários ou duplicados, melhorando a gestão de despesas de saúde.

Implementação Prática e Primeiros Passos para Projetos Semelhantes

Para empresas que consideram implementar um agente de IA semelhante, entender o ciclo completo de desenvolvimento e as fases práticas de implementação pode ser extremamente útil. Embora a concepção e execução possam variar dependendo do contexto, alguns passos iniciais são universais:

1. Definição de Objetivos: Identifique claramente os objetivos de agrupamento e análise de internações dentro do contexto da sua empresa. Quaisquer variáveis específicas, como tipos de internação de interesse ou custos associados, devem ser destacadas para orientação do projeto.
2. Coleta e Preparação de Dados: A base de dados deve ser robusta e adequada para treinamento. A limpeza dos dados e a garantia de qualidade são fundamentais para a precisão do agente de IA.
3. Testes e Validação: Empregue dados sintéticos para simular cenários que o agente de IA irá enfrentar, ajustando as regras conforme necessário para melhorar a precisão e adequação às necessidades específicas da empresa.
4. Lançamento Piloto: Teste a solução em escala pequena e monitorize a sua performance. Este passo permite a identificação de qualquer ajuste necessário antes de uma implementação mais ampla.
5. Escalonamento: Após o sucesso do piloto, escale a solução para abranger outros setores ou aumentar o volume de dados, garantindo que os resultados positivos se mantenham com o aumento da complexidade da operação.

Iniciar um projeto de agente de IA para agrupamento de internações requer comprometimento com a precisão dos dados e a adaptabilidade às regras de negócio em mudança, garantindo que o resultado seja um sistema eficiente e confiável.

Problemas que esse Agente Resolve

• Dificuldade em identificar internações relacionadas devido à fragmentação dos dados.
• Erros manuais ao unificar múltiplos registros de um paciente durante internação contínua.
• Detecta duplicidades de eventos para evitar pagamentos indevidos.
• Atrasos na análise de sinistros devido ao trabalho manual intenso.
• Falta de padronização nos registros de alta hospitalar.
• Inconsistências no cálculo do tempo de internação.
• Dificuldade em associar procedimentos médicos a internações específicas.
• Inconsistências no agrupamento de eventos entre diferentes operadoras.
• Lacunas no histórico do paciente dificultando análises complexas.
• Baixa eficiência na priorização de auditorias em casos suspeitos.
• Incompatibilidade de sistemas legados com sistemas atuais.
• Problemas na geração de relatórios detalhados para reguladores.
• Dificuldade em criar critérios dinâmicos de agrupamento.
• Excesso de tempo gasto por analistas na validação de agrupamentos manuais.

Nesse artigo você encontra

Sumário

1. Exemplo de Prompt para o Agente
2. Como agrupar internações com IA
3. Regras de negócio para sinistros saúde
4. Personalização de pacotes hospitalares
5. Uso de dados sintéticos para testes
6. Identificação de padrões e anomalias
7. Primeiros passos para implementar o agente
8. Problemas que o agente resolve