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O Blog da Brasil Benefícios
Ontem (4/novembro/2014), tive o privilégio de assistir, a convite da Amil, à apresentação do Dr. Thomas Davenport, professor no Babson College e um dos principais pesquisadores no uso de métodos analíticos nas empresas, no excelente HSM Expomanagement. Ele é autor do primeiro livro que colocou a capacidade analítica como fator de diferenciação competitiva das empresas (“Competing on Analytics”, publicado em 2007 com Jeanne Harris), bem antes que o termo “big data” tivesse virado moda.
Apesar de considerar um bom número de empresas (tais como Netflix, Facebook, Marriott, UPS) “competidores analíticos”, o último degrau entre os cinco estágios de evolução que ele mesmo definiu, ele acredita que ainda há muito o que fazer no setor de saúde (incluindo a indústria farmacêutica, hospitais, clínicas, seguradoras e operadoras de planos de saúde). O setor ainda está empenhado em melhorar sua capacidade de análise descritiva, com relatórios e análises de tendência em custo e operações, por exemplo, enquanto o grande potencial está na análise preditiva e prescritiva.
Explicando os três tipos de análises: a análise descritiva tem como objetivo explicar os fatos presentes ou passados, gerando relatórios úteis para a gestão e melhoria dos processos de uma empresa. Perguntas típicas respondidas pela análise descritiva: “qual foi nosso custo de atender um paciente internado?”, “qual foi a sinistralidade de nossa carteira de seguro saúde?”. O segundo tipo, a análise preditiva observa o comportamento de algum sistema (um mercado, uma empresa, uma população ou mesmo o corpo humano) e cria modelos que permitirão prever como o sistema se comportará frente a um conjunto de variáveis de entrada. Perguntas típicas incluem: “como deverá se comportar a pressão arterial do paciente com a adoção do medicamento X?”, “como deverá se comportar a utilização do plano de saúde se o corretor de seguros implementar um programa de qualidade de vida?”. Já o terceiro nível, a análise prescritiva, apresenta sugestões de decisões com seus respectivos efeitos esperados, levando o poder do “analytics” a profissionais que não precisam ter conhecimento estatístico profundo. Por exemplo, um modelo pode oferecer algumas alternativas a partir do quadro clínico de um paciente e oferecer alternativas terapêuticas, com os possíveis resultados (positivos e negativos) de cada uma. Esse é o estágio que ele chama de Analytics 3.0
Uma boa notícia para o setor de saúde é que o “big data” já é uma realidade. Por exemplo, análise genômica, dados coletados por dispositivos médicos e mesmo por dispositivos de monitoramento de atividade física são exemplos de dados em grande volume (considerando uma população inteira), não estruturados e em contínua atualização, características do “big data”. Investimentos e esforços na aplicação de “analytics” no setor de saúde devem levar à linha de frente respostas a perguntas como “como eu posso minimizar o risco desse paciente precisar de uma nova internação?” e “que programas de gestão de saúde eu deveria recomendar a esse segurado para reduzir sua sinistralidade?”.
Estamos ainda “arranhando a superfície” neste assunto, mas já existem algumas iniciativas interessantes em curso, muitas delas ainda em pequena escala, mas com potencial para gerar grande impacto. Ele menciona o exemplo da UnitedHealthCare, controladora da Amil, como uma empresa claramente engajada em se tornar um competidor analítico. Através de sua divisão Optum (que também está presente no Brasil), a UnitedHealthCare transforma em realidade as promessas de sua campanha “Health in Numbers” (saúde em números). Outras empresas do segmento de saúde que começam entrar na era do Analytics 3.0 são Intermountain Healthcare (no estado de Utah) e Partners Healthcare (união do Massachusetts General Hospital e do Brigham and Women’s Hospital, em Boston).
Algumas recomendações para empresas de saúde que desejam atingir o nível Analytics 3.0:
(André Matsushima Teixeira é Diretor Presidente e Cofundador da Brasil Benefícios)
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