Modelagem Preditiva

1 de dezembro de 2020Por WorkLife

Entenda o que é modelagem preditiva e como ela ajuda na gestão de custos

 

Entender a importância de aliar a tecnologia à saúde e ao cuidado humanizado é fácil. Ter os dados para colocar essa ideia em prática de maneira correta é mais complexo. Por isso, as empresas podem contar com a modelagem preditiva, uma forma de prever resultados futuros e adotar ações mais precisas.

Diferente de uma “bola de cristal” ou de ações baseadas em “achismo”, o objetivo dessa prática é olhar para o futuro com base nos dados que a operadora de saúde já tem. A partir disso, fica mais fácil entender quais são os grupos de risco e qual é a potencial ameaça de eventos negativos nos próximos meses. Com essas informações, você traça estratégias que reduzem os custos do seu negócio.

Ainda está difícil compreender como a modelagem preditiva interfere no financeiro da sua empresa? Acompanhe este texto até o final e veja como essa relação acontece na prática.

Afinal, o que é a modelagem preditiva?

A modelagem preditiva é um método baseado em modelos matemáticos aplicados que sinalizam o custo previsto para um período de tempo ou a probabilidade de um evento ou resultado ocorrer no futuro. Para chegar a essa conclusão no que se refere a uma população específica, são usados dados passados e características comuns.

A análise é baseada em uma pergunta que se pretende responder. Mas é importante fazer apenas um questionamento de cada vez, a fim de ter uma avaliação mais precisa.

Vamos a um exemplo prático. Suponhamos que você precise saber o que acontecerá em 2020 que vai gerar um custo elevado para a operadora de saúde. Nesse caso, a melhor pergunta a fazer é: “quem tem alto risco para gerar um custo elevado com saúde nos próximos 12 meses?”.

A partir disso, você observa os 3 anos anteriores e faz um estudo de ano-base. Em seguida, valida esse modelo no ano 2 e no ano 3, para saber se acertou ou não.

A questão do modelo preditivo automatizado é que ele aceita diversos tipos de dados e usa mais de 80 fatores em suas previsões. O sistema nem precisa do diagnóstico da doença para identificar uma potencial enfermidade, pois detecta os pacientes com maior risco e faz um controle adequado.

Por isso, a estratégia também pode ser aplicada em populações específicas, por exemplo, para a identificação de pacientes com diabetes ou hipertensão. Ao fazer isso, você consegue reduzir a severidade dos eventos e até evitar alguns passíveis de eliminação.

Como esse método funciona?

O propósito da modelagem preditiva é otimizar os recursos usados na gestão de saúde e bem-estar. Para isso, toda a população do plano de saúde é mapeada, a fim de identificar quais pacientes têm mais chances de terem um evento futuro, a partir dos dados e padrões históricos.

Com os algoritmos e ferramentas avançadas, o sistema cruza informações da população e detecta quem está mais propenso a desenvolver problemas de saúde de alto custo e grandes riscos, como hipertensão, câncer, diabetes, doenças de coluna etc.

Com essa tecnologia, os dados são explorados para aperfeiçoar a análise e o processo decisório da operadora. Afinal, as previsões feitas permitem antecipar comportamentos e resultados, assim como identificar oportunidades e riscos.

 

Quais são os benefícios da modelagem preditiva?

O método preditivo traz benefícios claros ao aliar a saúde digital (high tech) à humanizada (high touch). No entanto, ainda há vantagens para a gestão de custos da operadora de saúde. Entenda melhor!

 

Diminuição da sinistralidade

O modelo de eventos de alto custo e alto risco precisa ser identificado para ter seus efeitos reduzidos. Com o data analytics permitido pelo método preditivo, você tem mais precisão na avaliação e detecta possíveis dispersões.

Por exemplo, você pode descobrir qual grupo populacional tem mais condições de ter diabetes ou qualquer outra doença crônica e, inclusive, prever a possibilidade de realizar uma cirurgia de coluna, que tem alto valor de sinistro.

O resultado é uma redução dos custos com essa taxa. Isso porque um dos fatores de avaliação são os dados baseados em sinistros, que são aliados aos demográficos e aos indicadores de doenças.

 

Aumento do poder de análise

Os dados apresentados pelo método preditivo permitem segmentar a população com o objetivo de responder a uma pergunta. Com a modelagem, há melhor classificação dos membros, conforme a probabilidade relativa para um resultado determinado. Assim, você escolhe as pessoas certas para participar do programa.

Por meio do Big Data e do machine learning, você ainda automatiza esse trabalho pela identificação de características comuns e padrões, que vão determinar conjuntos de validação. Dessa forma, a performance é melhorada e são selecionados os melhores modelos.

 

Agilidade na identificação de riscos

A modelagem preditiva ajuda a identificar os riscos com mais agilidade e precisão. Mais que detectá-los, contribui para decidir de que maneira pode ser feita uma intervenção. A partir disso, é possível encaminhar o paciente para programas específicos, a fim de gerenciar doenças crônicas, oferecer suporte à saúde emocional etc.

Ao mesmo tempo, são identificados gargalos de saúde e possibilidades de redução de custo, a fim de direcionar as ações. Com isso, novos programas podem ser criados pelo perfil dos beneficiários e ações traçadas para aumentar o ROI. Por esse motivo, a eficácia do modelo depende de analisar um subconjunto da população, não um nível individual.

 

Geração de relatórios de fácil entendimento

O propósito desse método é oferecer dados de fácil entendimento. Por isso, o sistema que trabalha com a modelagem preditiva gera relatórios simples e com informações fundamentais para agilizar a tomada de decisão.

 

Como a modelagem preditiva auxilia na gestão de custos e resultados em saúde orientada a dados?

Uma avaliação manual é mais difícil de ser colocada em prática do que a automatizada. Por isso, o método preditivo traz benefícios ao gerenciamento de custos da operadora de saúde.

 

Como usar esse método na prática e quais são os resultados?

Para usar a modelagem preditiva, você precisa de uma solução adaptada à realidade brasileira. O modelo é desenvolvido a partir de três sets de dados:

  • treinamento — os conjuntos foram usados para construir e capacitar os modelos;
  • validação — os conjuntos foram utilizados para mensurar a performance da predição em dados desconhecidos;
  • conjuntos de testes — o desempenho da previsão refina os modelos ainda mais para selecionar os melhores.

O resultado é usado para prever os membros e garantir que eles serão generalizados para novos dados. A partir disso, um ranking das pessoas é elaborado. Um ano de dados reais é usado para treinar o modelo. Em seguida, os custos reais ocorridos no ano seguinte são verificados para saber se o ranking é o mais apropriado.

A etapa final é a geração do relatório, que permite traçar estratégias acertadas para resolver os problemas sinalizados. Desse modo, você tem as pessoas certas no programa e obtém os resultados esperados, inclusive o ponto certo para intervenção. Além disso, aperfeiçoa o processo decisório com foco na redução de custos de saúde.

Agora que você entende como esse modelo funciona, basta saber como contratar uma solução específica.

Tem interesse em saber mais? Entre em contato conosco e veja como nossa solução pode revolucionar a gestão de saúde e de custos na sua empresa!

 

https://worklife.com.br/wp-content/uploads/2020/05/Solucoes-em-Saude.png
Siga-nosRedes Sociais
Siga-nos e fique por dentro de todas as novidades e ofertas.
LocalizaçãoFaça-nos uma Visita
https://worklife.com.br/wp-content/uploads/2020/05/Mapa.png
Siga-nosRedes Sociais
Siga-nos e fique por dentro de todas as novidades e ofertas.
LocalizaçãoFaça-nos uma Visita
https://worklife.com.br/wp-content/uploads/2020/05/Mapa.png

Copyright ® Worklife – Todos os Direitos Reservados

Copyright ® Worklife – Todos os Direitos Reservados