Entenda o custo benefício da IA na radiologia

Para fazer investimentos mais acertados, é essencial que gestores consigam avaliar o custo benefício da IA (inteligência artificial) na saúde e, mais especificamente, na radiologia.

Apenas sabendo o que é a inteligência artificial e quais são suas aplicações na área radiológica é que o gestor poderá avaliar o custo benefício da IA de acordo com as oportunidades de otimização identificadas na instituição. Entenda mais a seguir.

O que é a inteligência artificial?

A inteligência artificial corresponde à área da informática e da cibernética focada na reprodutibilidade das ações humanas de entender, processar, aprender e decidir em máquinas.

Dessa forma, a IA pressupõe um banco de dados de entrada e, a partir do processamento dos dados, o conteúdo é aprendido para que uma decisão possa ser tomada.

A IA é usada também no mapeamento de padrões, o que fornece previsibilidade e assertividade em processos gerenciais e administrativos, por exemplo.

A inteligência artificial também é dividida em vários eixos, como o aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural, entre outros.

Esses campos ampliam os potenciais de uso da IA, além de viabilizar uma evolução constante das possibilidades dessa tecnologia.

Quais as aplicações da IA na radiologia?

A inteligência artificial já tem sido vastamente usada na saúde com ganhos em tarefas administrativas, gerenciais, de atendimento, diagnóstico e tratamento.

Na área radiológica, a IA tem sido usada para contribuir nas tarefas diárias, aumentando a produtividade dos radiologistas e também agilizando processos. Entre as aplicações destacam-se:

• notificações em tempo real no monitoramento dos pacientes, com atualizações no prontuário eletrônico automatizadas mesmo quando o médico radiologista acabou de emitir o laudo em outra localidade;
• pré-avaliação do exame radiológico pelo software de inteligência artificial viabilizando a priorização de solicitações conforme a urgência do quadro, o que automatiza a lista de demandas do radiologista de acordo com a gravidade do caso. Nesse modelo, um paciente com diagnóstico de aneurisma será priorizado em relação a uma fratura no braço, por exemplo;
• avaliação simultânea do radiologista e do sistema de IA, sendo que enquanto o profissional foca na análise qualitativa do exame, o software realiza automaticamente os cálculos quantitativos para um laudo mais completo em menos tempo;
• software de reconhecimento de voz para laudo viabilizando que os radiologistas ditem os achados radiológicos em vez de ter que digitar todos os documentos, o que proporciona mais agilidade nas tarefas diárias, praticidade e ganhos de tempo.

Portanto, apesar de receios iniciais de que a tecnologia de IA poderia substituir o médico radiologista, o que se observou na prática é uma operação combinada para benefício dos pacientes e do próprio profissional.

Como avaliar o custo benefício da IA na saúde?

Mas o que entender o que é a inteligência artificial e suas aplicações na área radiológica tem a ver com custo benefício da IA na saúde?

Podemos entender o custo-benefício como a relação entre o investimento realizado e o retorno promovido por determinada solução, tecnologia ou produto.

Para avaliar o custo-benefício da IA na saúde antes desse investimento, o gestor deve ter clareza quanto aos resultados que podem ser alcançados com a tecnologia.

Por exemplo, se a clínica tem prejuízos financeiros decorrentes da constante necessidade de repetição dos exames radiológicos devido ao uso de um equipamento analógico, o investimento em IA não atenderá essa demanda, sendo preciso investir em radiologia digital em primeiro lugar.

Entretanto, se o problema mapeado pelo gestor nos fluxos de processos da radiologia é a demora na entrega dos laudos, com prejuízos da experiência do paciente e alta demanda para capacidade de atendimento dos profissionais, o custo benefício da IA poderá ser vantajoso.

Avaliar o custo benefício da IA na radiologia é mais complexo do que o investimento em um produto em si, como um equipamento de radiologia, pois trata-se de uma transformação de processos e eficiência e não de serviços exatamente.

Por conta disso, a clareza quanto aos problemas ou oportunidades de otimização que podem ser atendidos pela IA é fundamental para que o investimento seja feito com consciência e maior potencial de retorno à instituição.

Já a avaliação do custo benefício posteriormente, o chamado retorno sobre o investimento (ROI), precisa considerar o valor total gasto para implementação da tecnologia e o ganho de produtividade promovido.

Uma forma de realizar esse cálculo é avaliar qual a média de laudos emitidos por radiologista antes da implementação do software de voz e posteriormente.

O volume adicional implica em um aumento direto na capacidade de atendimento da instituição ou uma redução significativa no tempo de espera do paciente pelo resultado.

Em ambos os casos, há um ganho palpável à instituição que consiste no custo benefício da IA na radiologia.