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use cases

Aprimorando a eficiência operacional na área da saúde com IA

A eficiência operacional determina a lucratividade das organizações de saúde (HCOs). A IA aumenta a produtividade em até 44%.

Problem

A eficiência operacional é crucial para a lucratividade e a sobrevivência das organizações de saúde (HCOs). Os profissionais de saúde de hoje enfrentam vários desafios, incluindo escassez de médicos e enfermeiros, longos tempos de espera de pacientes e a transição para cuidados baseados em valores, todos os quais ameaçam sua viabilidade. Combinar a demanda volátil com a oferta limitada e desorganizada é um problema significativo. Por exemplo, melhorar a eficiência da sala cirúrgica (OR) em apenas 2-3% pode render um adicional de $200.000 por ano por sala cirúrgica, enquanto otimizar a utilização de leitos para pacientes internados é fundamental para resultados financeiros, com cada leito representando $2.000 em receita potencial diária (1). A escassez de 600.000 médicos e enfermeiros até 2032 exacerba esses desafios (2). Além disso, 30% dos pacientes relatam deixar as clínicas devido aos longos tempos de espera, e o número de pacientes que saem do pronto-socorro sem serem atendidos dobrou nos últimos anos (3). Melhorar a eficiência operacional é essencial para resolver esses problemas e garantir que os HCOs possam sobreviver e prosperar em um ambiente desafiador (4).

Why it matters

  • Uma melhoria de 2 a 3% na eficiência da sala de cirurgia pode render um adicional de $200.000 por ano por sala cirúrgica.
  • Há uma escassez estimada de 600.000 médicos e enfermeiros nos EUA até 2032.
  • 30% dos pacientes relatam deixar as clínicas devido aos longos tempos de espera, e o dobro de pacientes estão saindo do prontos-socorro sem serem atendidos nos últimos anos.

Solution

O “OperationaLiq AI” é um modelo preditivo desenvolvido para analisar vários fatores que afetam as operações diárias em ambientes de saúde. Ao classificar os níveis de eficiência e identificar áreas de melhoria, ajuda os SOs a melhorar a qualidade do serviço e, consequentemente, a lucratividade.

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Datasources

O conjunto de dados sintéticos do modelo é construído usando informações adaptadas à dinâmica operacional atual da saúde, a partir de estudos e relatórios sobre tendências do departamento de emergência de Moore et al. (1), tempos de espera ambulatorial com base na saúde (2) e métricas de desempenho hospitalar a partir de dados do Medicare (3). Essas fontes fornecem uma base empírica sólida para modelar a eficiência das operações de saúde.

Citations

  1. Agrawal Sanjeev, Giridharadas Mohan. Melhor assistência médica por meio da matemática: distorcendo as curvas de acesso e custo. Charleston, SC: ForbesBooks; 2020.
  2. Moore, Brian J., et ai. “Tendências nas visitas ao departamento de emergência 2006-2014.” Projeto de Custo e Utilização da Saúde 227, setembro de 2017, https://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/statbriefs/sb227-Emergency-Departmenta¡tTrends.pdf.
  3. Dyrda, Laura. “25 fatos e estatísticas sobre departamentos de emergência nos EUA” BeckersHospitalReview.com, 7 de outubro de 2016, https://wwwbeckershospitalreview.com/hospital-management-administration/25 -facts-and-statistics-on-emergency-department: -us.html.
  4. Heiser, Stuart. “Novas descobertas confirmam as previsões sobre a escassez de médicos” Associação de Faculdades Médicas Americanas, 23 de abril de 2019.

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