O uso da inteligência artificial para prever internações hospitalares

Resumo

O Trabalho Aplicado “O uso da Inteligência Artificial para prever internações hospitalares” apresenta um mapeamento estruturado das plataformas de IA capazes de analisar dados de saúde eletrônicos e prever risco de internações. Entre os benefícios esperados dessas ferramentas destacam-se a redução da sinistralidade e dos custos nos sistemas de saúde — público e suplementar — e a melhoria da qualidade de vida dos pacientes. O objetivo principal é identificar precocemente indivíduos em risco, otimizar a alocação de recursos hospitalares, aprimorar a eficiência dos processos clínicos e viabilizar cuidados preventivos mais eficazes, em consonância com os objetivos do Mestrado Profissional em Gestão para Competitividade. Foram pesquisados ferramentas de aprendizado de máquina e sistemas de análise preditiva desenvolvidos por empresas como Watson Health, DeepMind Health e PathAI. Complementarmente, realizou-se um estudo exploratório com 18 profissionais de tecnologia da informação vinculados a instituições de saúde, por meio de questionário eletrônico; os dados foram tratados e analisados por estatística descritiva, com elaboração de gráficos que ilustram o grau de adoção e a familiaridade com as plataformas avaliadas. Os resultados evidenciam que, apesar do potencial da IA em análises preditivas, apoio ao diagnóstico e personalização de tratamentos, sua utilização prática no contexto brasileiro ainda é incipiente. Foram identificadas barreiras relevantes — notadamente capacitação técnica, integração com sistemas legados e necessidades de governança de dados — bem como oportunidades claras para pilotos que validem ganhos em custo-benefício e eficácia clínica. À luz desses achados, o estudo conclui de forma assertiva que a transição do potencial tecnológico para resultados concretos exige ações imediatas e coordenadas: (1) implementação de projetos-piloto controlados em ambientes de atenção domiciliar e hospitalar; (2) investimentos em interoperabilidade e integração com prontuários eletrônicos; (3) programas estruturados de capacitação técnica para equipes multidisciplinares; e (4) estabelecimento de métricas padronizadas de avaliação (por exemplo, taxas de internação e readmissão, custo por paciente e desfechos clínicos). Recomenda-se que gestores e formuladores de políticas priorizem esses esforços, apoiando iniciativas colaborativas entre operadoras, hospitais, instituições acadêmicas e fornecedores de tecnologia, de modo a viabilizar a incorporação segura, escalável e mensurável da IA na prevenção de internações.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2025

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/38038

Temas

TecnologiaDadosGovernançaEducaçãoSaúde

Palavras-chave

Tecnologia da informaçãoInteligência artificialGestãoIT – information technologyArtificial intelligencePreventive medicineManagementAdministração de empresasMedicina preventivaHospitais - UtilizaçãoSaúde pública - Inovações tecnológicasODS 3: Saúde e bem-estarODS 4: Educação de qualidade