A IA está posicionada como uma grande revolução na área da saúde. No entanto, para que as instituições de saúde alcancem plenamente seu potencial, é essencial que seus dados sejam integrados de ponta a ponta (E2E) e interoperáveis de acordo com os padrões internacionais. A Philips lidera esse processo, oferecendo soluções que consolidam informações clínicas e preparam as instituições para estarem verdadeiramente “AI-ready”.
Por Mariano Bino, Enterprise Informatics Sales Executive, Philips Enterprise Informatics.
Hoje, muitas instituições de saúde enfrentam o desafio da fragmentação de informações: os dados dos pacientes frequentemente estão espalhados por vários sistemas (HIS/EMR, PACS, LIS, plataformas digitais de patologia, soluções de cardiologia, etc.), dificultando uma visão abrangente do paciente e limitando a capacidade de aplicar algoritmos avançados de IA. Essa dispersão não apenas dificulta a tomada de decisões clínicas, como também dificulta uma maior eficiência operacional, resultando na coexistência de fluxos de trabalho e dados desconectados e redundantes.
O que significa integração E2E e interoperabilidade?
A integração E2E envolve a conexão de todos os pontos de geração e consumo de dados dentro de uma instituição, desde a aquisição de imagens médicas e registros clínicos até o armazenamento, a análise e a geração de relatórios de resultados de pacientes. A interoperabilidade, por outro lado, refere-se à capacidade desses sistemas de se comunicarem entre si utilizando padrões como HL7, FHIR, DICOM, SNOMED-CT, entre outros, garantindo que as informações fluam sem barreiras técnicas ou semânticas.
Essa integração e padronização permitem que os dados sejam consolidados em repositórios únicos e seguros, onde podem ser limpos, normalizados e estruturados para análises avançadas. Somente dessa forma é possível transformar dados em informações valiosas e acionáveis, um pré-requisito para a adoção efetiva de soluções baseadas em IA. A qualidade das melhorias possibilitadas pela IA estará intimamente ligada à qualidade dos dados que alimentamos nessas novas ferramentas.
Fluxos de trabalho, dados e plataformas: a base conceitual para estar “AI-ready”
Para que uma instituição de saúde esteja pronta para a IA, é essencial repensar e otimizar seus fluxos de trabalho e gerenciamento de dados por meio de plataformas digitais integradas. Os fluxos de trabalho digitais na área da saúde não apenas automatizam processos, mas também garantem que as informações corretas estejam disponíveis no momento certo para o profissional indicado, facilitando a continuidade do cuidado e a tomada de decisões clínicas com base em dados confiáveis. Os profissionais de saúde devem contar com as informações corretas, na hora certa e no lugar exato.
Um fluxo de trabalho digital bem projetado conecta atividades clínicas, administrativas e operacionais, desde o agendamento de consultas, aquisição de imagens e interpretação diagnóstica até a gestão de resultados e faturamento. A digitalização e a automatização desses processos reduzem erros, elimina redundâncias e melhoram a eficiência geral do sistema.
As plataformas digitais atuam como o núcleo que suporta esses fluxos de trabalho, integrando múltiplas fontes de dados (imagens, registros clínicos, resultados laboratoriais, dados de dispositivos médicos) em um ecossistema interoperável. Essas plataformas devem ser escaláveis, seguras e baseadas em padrões abertos para facilitar a integração com sistemas existentes e futuros.
Além disso, a consolidação de dados em plataformas centralizadas ou distribuídas (como data lakes ou bancos de dados federados) permite a aplicação de técnicas de big data e análise preditiva, essenciais para a implantação bem-sucedida de aplicações de IA. Assim, a instituição não apenas aprimora suas operações diárias, como também constrói uma base sólida para a inovação com inteligência artificial, desde o suporte diagnóstico até a otimização de recursos e a personalização do tratamento.
Benefícios de uma Instituição “AI-ready”
Ao consolidar dados E2E e garantir a interoperabilidade, as instituições de saúde alcançam:
- Melhoria na qualidade do atendimento: Acesso integral e em tempo real aos registros dos pacientes, permitindo diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados.
- Eficiência operacional: Redução de tarefas redundantes, otimização de recursos e diminuição de custos operacionais em até 30%.
- Inovação contínua: Base sólida para a implantação de soluções de IA que preveem riscos, otimizam fluxos de trabalho e melhoram os resultados clínicos.
- Conformidade regulatória e segurança: Gestão robusta de privacidade e proteção de dados, em conformidade com os padrões internacionais.
Conclusão
A preparação para a IA na área da saúde não é apenas uma questão tecnológica, mas também estratégica. A chave é projetar fluxos de trabalho digitais integrados, utilizando plataformas interoperáveis que consolidem os dados de ponta a ponta, permitindo que as informações fluam com segurança e eficiência. Somente assim, hospitais, clínicas e sanatórios estarão verdadeiramente “AI-ready”, sendo capazes de aproveitar todo o potencial da IA para transformar a saúde e melhorar a experiência do paciente na nova era digital.
