Inteligência artificial e análise preditiva na saúde corporativa

Introdução

À medida que os avanços tecnológicos vão sucedendo, grandes mudanças de paradigmas vão, gradativamente, sendo estabelecidas. Essas mudanças são nitidamente notadas no mundo corporativo. A busca por soluções para otimizar processos, aumentar produtividade e eficiência operacional, reduzir custos e sobrecarga de trabalho humano são, todas elas, ações que incidem diretamente no desempenho da empresa e que evidenciam a disputa pela liderança no mercado.

E com todas essas mudanças de paradigmas, cabe mencionar o lugar de destaque que a saúde dos colaboradores vem ocupando no universo corporativo.

Hoje, existe um consenso nesse universo sobre a importância da saúde do capital humano e como ela influencia tanto a vida profissional, como a vida pessoal dos colaboradores e, consequentemente, o desempenho e produtividade da empresa.

Saúde corporativa

A saúde corporativa é um conceito amplo que engloba diversas ações e frentes que uma organização desempenha para promover saúde, segurança e bem-estar para seus colaboradores. Elas podem ser de natureza ocupacional, como os serviços de saúde ocupacional e de gestão de afastados, ou também, de natureza assistencial, como os serviços de atenção primária à saúde, ginástica laboral, programas de nutrição, de saúde mental etc.

As ações assistenciais, mais especificamente os programas envolvendo atividades relacionadas ao bem-estar e à saúde física e mental dos colaboradores, estão sendo implementadas, pouco a pouco, em muitas empresas atentas ao real valor de seu capital humano, e que terminam promovendo transformações não apenas na condição de saúde de seus colaboradores, como também, no seu próprio sistema cultural e organizacional.

Contudo, para que essas iniciativas sejam efetivas, é necessário acompanhar, monitorar e medir métricas pré-estabelecidas que possam ser analisadas e contextualizadas, favorecendo tomadas de decisão mais informadas.

Somado ao volume de dados e informações que são gerados com essas iniciativas, estão os dados e informações que o banco de dados já vem armazenando no histórico de saúde dos colaboradores da empresa. Em outras palavras, a organização é proprietária de um tesouro sem fim de informações ocultas, aguardando ser desvendado.

Uma técnica que tem sido cada vez mais utilizada nas empresas para transformar dados em conhecimento é a análise preditiva. Neste artigo, abordaremos como a inteligência artificial pode trabalhar em conjunto com a análise preditiva, uma importante técnica analítica que faz uso de dados para gerar previsões.

Análise preditiva

A análise preditiva é um método avançado de análise de dados que utiliza algoritmos de Machine learning (uma metodologia de aprendizado de máquina da IA) e técnicas estatísticas para prever resultados com base em padrões e tendências identificados em conjuntos de dados históricos.

Essa abordagem aproveita informações passadas para fazer projeções sobre eventos futuros, permitindo tomadas de decisão informadas. Ao aplicar a análise preditiva, as empresas podem identificar insights ocultos e padrões complexos que não seriam facilmente percebidos por métodos tradicionais.

Etapas a seguir para fazer uma análise preditiva com Machine learning:

1.   Definição do problema

Definir qual problema a empresa precisa solucionar, permite escolher qual o melhor tipo de análise preditiva a ser aplicado:

·      Análise de regressão - permite examinar a relação entre duas ou mais variáveis contínuas, identificando aquela com maior impacto na comparação;

·      Análise de classificação – coleta e organiza os dados em categorias, agiliza o acesso às informações e permite reconhecer os dados com maior relevância (quantidade).

2.   Coleta e preparação dos dados

Selecionar as fontes certas para garantir qualidade e confiabilidade das informações. É importante preparar os dados brutos, filtrando-os e consolidando-os para que apenas informações relevantes integrem a análise.

3.   Escolha do algoritmo

A escolha do algoritmo preditivo será determinante na qualidade das previsões. É por meio dele que a empresa vai criar uma sequência lógica de estruturação de dados e instruir a máquina a fazer previsões.

4.   Treinamento e avaliação dos modelos de Machine Learning

Após a escolha do algoritmo, é necessário treinar a máquina para garantir que a inteligência melhore os modelos de Machine Learning. Em seguida, deve-se fazer o monitoramento dos modelos, a fim de identificas necessidades de ajustes e melhorias.

5.   Implementação e aplicação dos resultados

Nessa última etapa, deve-se implementar os modelos de Machine learning e aplicar os resultados provenientes das análises nas estratégias do negócio. Antes de fazer a aplicação, avaliar se os resultados fazem realmente sentido dentro do contexto da análise.

Embora análises preditivas possam ser realizadas separadamente, a combinação da abordagem com Machine learning pode potencializar ainda mais a compreensão e o uso de dados.

Inteligência artificial (IA)

A inteligência artificial (IA) é a coluna vertebral da análise preditiva na saúde. Ela capacita sistemas para realizar tarefas cognitivas complexas. Um exemplo disso é a criação de assistentes virtuais.

Esses assistentes, muitas vezes baseados em Chatbots, podem interagir com os colaboradores, coletar informações sobre suas condições de saúde e fornecer orientações iniciais. Com o aprendizado de máquina, esses sistemas vão se tornando, com o tempo, mais sofisticados para entender a linguagem natural e responder a perguntas complexas.

 Além disso, a IA desempenha um papel importante na análise de grandes conjuntos de dados clínicos para identificar padrões que poderiam passar despercebidos.

Conclusão

No âmbito da saúde corporativa, a escolha do uso do trabalho conjunto entre a análise preditiva e a inteligência artificial (IA) para transformar dados em conhecimento, é extremamente valiosa. Cruzar dados, estratificá-los, descobrir padrões do passado que podem sinalizar acontecimentos futuros, abre um precedente para que as empresas comecem a investir cada vez mais na prevenção de saúde dos colaboradores.

Aquelas que compreenderam o lugar de prioridade que essa ação deve assumir no planejamento estratégico, são empresas que conseguem ter em cada colaborador um verdadeiro aliado em sua trajetória de sucesso.

É fácil compreender isto. O colaborador que se sente respeitado e cuidado no seu local de trabalho e tem sua qualidade de vida melhorada, irá com menor frequência ao pronto atendimento, terá menos faltas e atrasos (diminuição do absenteísmo), terá uma melhor performance no trabalho (aumento de produtividade), terá sua sinistralidade diminuída. Em suma, multiplicando cada uma dessas evoluções pelo número de colaboradores da empresa, não há dúvida de que ela terá uma redução significativa nos custos com saúde e um aumento no seu desempenho, além, é claro, de se tornar atrativa no mercado de trabalho e ter maior condição de reter seus talentos.

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