Como a IA pode resolver a crise nos custos trabalhistas da saúde

May 01, 2023

A IA cria possibilidades empolgantes na área da saúde e é tentador se concentrar nos casos de uso mais atraentes: diagnosticar doenças temidas, comunicar-se com pacientes curiosos e identificar quem corre o maior risco de eventos agudos. Infelizmente, em cada um desses casos, as consequências dos erros podem ser enormes, as demandas dos reguladores serão altas e os fluxos de trabalho estabelecidos há muito tempo estão profundamente arraigados. Esses campos mudarão lentamente.

Uma oportunidade de prazo muito mais curto reside na abordagem de um ponto crítico para os sistemas de saúde: os custos trabalhistas. Esses custos estão provocando uma erosão significativa nas finanças do setor. A Premier, uma grande organização de compras que atende hospitais, calcula que as taxas de trabalho hospitalar aumentaram 6,5% no ano passado, contra um aumento de 2,7% recebido nas taxas de reembolso do Medicare. A lacuna é ainda mais grave em alguns campos que tiveram que recorrer cada vez mais à mão de obra contratada, onde estima-se que as horas tenham aumentado 91% de 2020 a 2023, mesmo quando as taxas horárias médias dos enfermeiros contratados aumentaram de US$ 64 para US$ 132 por hora. Como resultado, os gastos do sistema de saúde com recrutamento aumentaram 27% ano a ano. Com os trabalhadores abandonando a saúde em altas taxas devido a fatores como esgotamento e envelhecimento, é imperativo que a indústria faça melhor uso e retenha a mão de obra que resta. Se não o fizerem, a consultoria McKinsey projeta que os custos de mão de obra clínica continuarão a subir a uma taxa composta de crescimento anual de mais de 11% até 2027. É alarmante para o setor.

A McKinsey estima que os custos de mão-de-obra clínica continuarão aumentando a uma taxa de crescimento composta anual de mais de 11% ... [+]

Mudando como os enfermeiros gastam seu tempo

Dado que os enfermeiros geralmente representam mais da metade do número de funcionários dos sistemas de saúde, um ponto importante a ser observado é a maneira como os enfermeiros gastam seu tempo. Um estudo da Revista Permanente mostrou que os enfermeiros médico-cirúrgicos gastam 35% do seu tempo com a documentação e outros 21% com a coordenação do cuidado. Em comparação, o atendimento ao paciente levou 19% do tempo, a administração de medicamentos 17% e a avaliação do paciente 7%. É isso mesmo – mais da metade do tempo dos enfermeiros era gasto em papelada e comunicação, não no atendimento direto ao paciente.

A IA pode lidar com essas tarefas de várias maneiras: registrando encontros com pacientes, registrando os sinais vitais dos pacientes e redigindo notas atualizadas para o registro de saúde, por exemplo. Algumas empresas líderes de TI em saúde já estão lançando pilotos para trazer IA generativa – semelhante à encontrada no ChatGPT – para esses casos de uso específicos. O sucesso com esses pilotos não apenas reduzirá a necessidade de trabalho, mas também concentrará mais o tempo dos enfermeiros longe do tédio e mais nos tipos de atividades que os atraíram para a profissão em primeiro lugar.

Melhorando a gestão do dia a dia

Um segundo lugar-chave para olhar é a maneira como o pessoal da linha de frente é gerenciado. Laudio é um exemplo de uma startup de IA voltada para essa área. De acordo com o CEO e cofundador Russ Richmond, um gerenciamento de linha de frente mais eficaz pode reduzir a rotatividade de funcionários do sistema de saúde em 20-25% ao ano, além de gerar um ganho de mais de 20% nas pontuações de engajamento dos funcionários.

Como? Richmond diz: "Há muitas evidências de que os funcionários se conectam mais com seu gerente principal do que com a instituição em geral. É esse vínculo de afinidade que afeta o esgotamento e a retenção". Ao estimular os gerentes a ter melhores comportamentos, a empresa pretende fortalecer esses laços.

AI é o mecanismo usado. Richmond explica: "Nós nos integramos aos sistemas de informação de RH existentes, sistemas de tempo e presença, pesquisas sobre as necessidades e interesses dos trabalhadores e dados sobre as ações dos gerentes. Assim, podemos recomendar o que os gerentes da linha de frente podem fazer de uma maneira muito específica. Por exemplo, se percebermos que alguém da equipe foi o único enfermeiro experiente em um turno nos últimos cinco dos sete turnos, podemos sugerir que o gerente entre em contato para saber como está e fazer os ajustes necessários no cronograma."

Clientes em primeiro lugar, IA em segundo