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Equilibrar a IA e o toque humano na saúde com duas novas abordagens

Publicado originalmente em dotmed.com

O uso da Inteligência Artificial (IA) no setor da saúde está a aumentar exponencialmente – e com uma boa justificação. A inteligência artificial promove melhores resultados para o paciente, tem um custo operacional reduzido e produz maior eficiência, mas não é tudo perfeito, especialmente porque as organizações de assistência médica estão a ter dificuldades na implementação de IA e tecnologias de machine learning.

Além disso, com os executivos do setor a prever que a IA será omnipresente até 2025, as organizações de saúde também estão a tentar limitar o uso da tecnologia nos casos em que um toque humano é mais apropriado.

Na sua origem, a saúde ainda é uma indústria incrivelmente pessoal, que lida com o fator mais importante para todos – a saúde. Quando se trata de integrar a tecnologia em certos aspetos da assistência médica, como a comunicação, inevitavelmente haverá um momento em que faz sentido os pacientes falarem diretamente com um ser humano.

Considere um caso no qual o paciente utiliza repetidamente a telemedicina (um campo que cada vez mais adota a IA para melhorar as interações do paciente) para interagir com o seu médico. Existem casos previsíveis na qual o médico poderá ter de ver o seu paciente frente a frente. Encontrar o equilíbrio certo para saber quando usar a tecnologia e quando complementar com interações humanas é essencial.

Como podem então as instituições executar uma perspetiva bem-sucedida de que “o Homem precisa de máquinas e vice-versa”? As organizações precisam de considerar essas duas novas abordagens como parte da sua implementação de IA.

Uma Abordagem de IoT

Os dispositivos wearable e as aplicações de saúde são adotados por muitos, dado que levam a que os pacientes sejam uns participantes mais ativos na sua própria saude e oferece-lhes um maior acesso aos seus dados médicos.

A tecnologia IoT, como dispositivos que monitorizam o sono ou rastreadores de fitness, permite que estes monitorizem os seus cuidados de saúde, acedam os seus dados médicos eletrónicos e partilhem informações importantes sobra a saúde com o seu médico, tudo a partir dos seus próprios dispositivos. A IA pega nessas informações orientadas pela IoT e agrega-as, de modo a que as organizações de saúde analisem e forneçam um atendimento mais personalizado.

Essa abordagem, centrada na IoT, refere-se à mudança de um negócio reativo para um negócio proativo, alavancando novos recursos de IA e machine learning para prever melhor os resultados. No caso dos monitores de sono, por exemplo, estes permitem monitorizar os hábitos de sono de um paciente e uma aplicação interativa em paralelo orienta o paciente, enviando lembretes e adaptando-se aos hábitos individuais do paciente.

Isso é ótimo para quem procura monitorizar a sua saúde continuamente. No entanto, uma vez que a tecnologia partilha análises e recomendações preditivas numa base diária, é aconselhável que um médico monitorize esses dados, para fornecer um tratamento mais eficaz (talvez uma vez ou mais por ano, dependendo da condição do paciente).

Uma Abordagem da Experiência do Paciente

No cenário infeliz de um diagnóstico fatal, a IA pode ser utilizada durante todo o processo do diagnóstico do paciente – auxiliando médicos, economizando o tempo e melhorando resultados críticos. Mas quando se trata de divulgar as notícias de que esse paciente está numa condição crítica, as interações devem ser sensíveis e advir de uma conversa cara a cara.

Utilizar a IA como parte da experiência do paciente tem tudo a ver com passar de um centro de custo para um centro de proveitos. Isto significa tornar o acesso à assistência médica mais conveniente. O setor deve abordar os serviços de saúde da mesma forma que empresas como a Amazon, Uber, AirBnB e Netflix abordam a procura dos utilizadores por experiências mais convenientes dos serviços de retalho.

A tecnologia de comunicação e da experiência do consumidor pode fornecer experiências multicanais proativas e reativas a qualquer momento, em qualquer lugar e a partir de qualquer dispositivo. As organizações de saúde também deveriam usar a tecnologia para automatizar tarefas que ocupam tempo que os médicos poderiam utilizar para pacientes que requerem uma interação mais pessoal com um toque humano.

Essas organizações podem utilizar melhor os seus médicos para realizarem um trabalho de maior valor que a IA não pode fazer, como interagir com os seus pacientes. As ferramentas de comunicação e experiência do cliente também podem ser utilziadas para fornecer auto-atendimento personalizado e experiências com agentes reais. Isso serve para responder a algumas das queixas mais frequentes sobre a experiência do paciente, incluindo:

  • Fraca experiência com a equipa de atendimento;
  • A sensação de que um paciente é apenas um número e não uma pessoa;
  • Dificuldade em agendamento.

Ao aproveitar as integrações abertas da API com ferramentas de assistência médica, como a Epic, as conversas com auto-atendimento e com agentes reais podem ser mais eficientes, eficazes e personalizadas. A integração das ferramentas de experiência do cliente de auto-atendimento nas aplicações de agendamento do paciente coloca o poder nas mãos do paciente para gerir os seus próprios compromissos, alterações e mudanças.

Avançar com a IA

A boa notícia é que a IA foi democratizada e disponibilizada muito mais facilmente às organizações, devido ao ritmo acelerado da inovação. No entanto, para obter os benefícios da melhor forma, as organizações de assistência médica não devem colocar uma confiança cega nessa tecnologia. Devem explorar e implementar novas abordagens para encontrar o equilíbrio certo entre usar a tecnologia de maneira inteligente e preservar a relação médico-paciente.

Um componente crítico disso é alavancar a IA para ajudar os humanos no seu dia a dia, em vez de substituir por completo os humanos. A IA é uma extensão natural do auto-atendimento que pode ser utilizada para fornecer experiências ainda mais eficazes, aproveitando as habilidades de processamento de linguagem natural e machine learning.

Mas a IA não é a solução para todas as interações com os clientes e haverá sempre condições críticas nas quais as interações habilitadas pela IA tem de ser escaladas para interações humanas com assistência ao vivo. As organizações de saúde que implementam (ou consideram) a IA já devem estar a pensar sobre como isso será realidade, começando por identificar situações na qual é necessário um toque mais humano.

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