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07/04/17
Modelagem preditiva é o caminho para prevenir doenças no trabalho
Técnica mapeia a probabilidade da ocorrência de eventos futuros
Por Dra. Ana Claudia Pinto*

É possível prever quais funcionários de sua empresa vão adoecer no próximo ano? A resposta é sim, por meio da modelagem ou análise preditiva, técnica ainda pouco explorada no Brasil. Longe de ser bola de cristal, o método mapeia a probabilidade da ocorrência de eventos futuros e identifica padrões de comportamento com base em dados históricos e algoritmos estatísticos. Na área da saúde, detecta a população que terá maior necessidade de intervenção médica, determina a possibilidade de um paciente ser reinternado e até cria um ranking de pessoas que podem gerar alto custo para a empresa no futuro, por exemplo. 

A importância da análise preditiva se dá pela limitação dos recursos, ou seja, pela impossibilidade de se investir na prevenção de doenças em 100% da população de uma vez. Mas o método depende de alguns fatores para ser eficaz. Antes de tudo, é preciso ter bons dados. Porque, do contrário, o resultado será ineficaz. Como explica a famosa expressão “garbage in, garbage out”, se entrar “lixo” para alimentar o programa responsável pela análise de dados, sairá “lixo” dele. 

A modelagem como é aplicada nos Estados Unidos depende de informações que não existem nas bases brasileiras. A Healthways, uma empresa Sharecare, está há dois anos aprendendo com pontos fortes e fracos do sistema, e essa experiência a moveu a construir sua própria base de dados para receber a do cliente. Além disso, o estudo é feito por uma equipe composta de profissionais alemães, americanos e brasileiros. É um time internacional que trabalha na geração final dos modelos, gerenciados pelo Brasil, uma vez que não é fácil encontrar no país os profissionais de que precisamos.

Quanto às informações, o programa aceita diferentes tipos de dados para fazer uma análise e pode usar mais de 500 fatores nas previsões. Entre eles estão dados biométricos e a base de sinistralidade de operadoras de saúde, por exemplo. Isso nos revela o que as pessoas estão utilizando no plano e quais são suas necessidades dentro do sistema de saúde.

Além da qualidade dos elementos fornecidos, outros aspectos merecem atenção: é preciso entender o seu negócio e saber que perguntas fazer. O modelo não ajuda se você não sabe quais conhecimentos quer extrair dele. Isso porque ele responde a uma pergunta de cada vez. E a resposta a cada uma das dúvidas deve ser uma peça de um quebra-cabeça que, somadas, ajudam a construir um mapa da situação desejada. 

Para exemplificar, na prática, uma das perguntas mais feitas é: quais são as pessoas que têm alto risco de gerar alto custo para a empresa nos próximos 12 meses? A análise vai fornecer uma lista de pessoas independentemente das doenças identificadas. Na Healthways, trabalhamos com 3 a 5% dessa lista, responsáveis por 20 a 30% dos custos. Então nos perguntamos: é possível fazer alguma coisa em relação a esses indivíduos? O que é mitigável e o que não é mitigável entre esses resultados? Após esta etapa, resta definir como gerenciar as pessoas e as destinar a um programa de prevenção específico. 

Nosso desafio em saúde é saber o que devemos priorizar, e a modelagem preditiva oferece essa hierarquização para identificar e evitar problemas futuros com maior precisão. Esse caminho pode ser de longo prazo, mas é como fazer um seguro: temos a possibilidade de melhorar a saúde das pessoas, a qualidade de vida delas e, consequentemente, de reduzir gastos.

* Dra. Ana Claudia Pinto é diretora de produtos da Healthways, uma empresa Sharecare



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