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A eficiência operacional determina a lucratividade das organizações de saúde (HCOs). A IA aumenta a produtividade em até 44%.
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).
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.
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.
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).
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.
AI can automate routine administrative tasks such as scheduling, billing, and patient data management, reducing labor costs.
AI can predict patient admissions and optimize resource allocation, reducing costs associated with overstaffing or underutilization of resources.
A report by Accenture estimates that AI applications could save the U.S. healthcare economy up to $150 billion annually by 2026 through efficiencies in clinical and operational processes [6].
AI-driven operational efficiency in healthcare administration is transforming how healthcare organizations manage their operations, leading to improved efficiency, reduced costs, and enhanced patient care.
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.
