Análise Preditiva

1. Definição

 

A Análise Preditiva é um método criado a partir de modelos matemáticos e estatísticos e é aplicado por meio de técnicas de Machine Learning*. Seu funcionamento geral tem um objetivo bem simples: analisar fatos passados e atuais para então calcular a probabilidade de um evento ocorrer no futuro e, em alguns casos, prever o custo atrelado a ele.

 

O método foca na otimização dos recursos utilizados na gestão de saúde e bem-estar. Para isso, o sistema realiza uma exploração organizada dos dados históricos e atuais para fazer uma previsão futura que permite que as organizações antecipem os resultados e comportamentos com base em dados. Abaixo um exemplo ilustrativo:

 

 

 

 

Com o cruzamento de uma grande massa de dados e informações da população é possível identificar pessoas com grandes chances de terem problemas de saúde de alto custo e possíveis grandes riscos, como câncer, hipertensão, doenças de coluna, diabetes, entre outros.

 

[*] Tipo de inteligência artificial baseada em algoritmos que aprende com dados sem serem explicitamente programados

 
2. Objetivos e público alvo
 
O produto tem como principal objetivo:
 
  • Identificar usuários com alta probabilidade de desempenharem alto custo nos próximos 12 meses.

 

O que pode auxiliar operadoras, empregadores, corretoras ou até mesmo o Governo na tomada de decisão e na redução de riscos.

 

 

Público B2B2C: de corporações e sistemas de saúde a agências governamentais e operadoras.

 

 

3. Critérios de elegibilidade e exclusão

 

São elegíveis corporações, sistemas de saúde, agências governamentais ou operadoras que tenham e disponibilizem os seguintes dados: 

  • Bases de utilização (contas médicas) com histórico de 36 meses;
  • Base de dados dos indivíduos com cobertura do plano de saúde em todo período de referência;
  • Códigos de serviços, procedimentos e exames com correta descrição na base de utilização (contas médicas);
  • Dados cadastrais atualizados.

É imprescindível que a base tenha a correta identificação dos indivíduos, seja em relação aos dados cadastrais ou a utilização (conta médica).

 

 

4. Engajamento

 

 

Não há um plano de engajamento para a Análise Preditiva uma vez que o produto não é destinado ao público final.

 

5. Recursos

 

A solução consiste em um estudo que acontecerá nas seguintes etapas:

 

 

6. Entregáveis

 

Os indicadores fornecidos pela Sharecare estão divididos em 3 pilares:

 

  •  Listagem dos fatores utilizados para a construção do modelo junto à informação dos membros classificados, em ordem decrescente, por sua probabilidade de apresentarem alto custo nos próximos 12 meses (ranking);
  • Listagem incluindo outros dados que auxiliem na compreensão dos resultados, como por exemplo, idade, gênero, prováveis doenças prevalentes e utilização de serviços;
  • Relatório comentado das análises estabelecida.

Sabendo-se que a Análise Preditiva proporciona inteligência para o direcionamento adequado da população a programas de saúde específicos, em aplicação feita pela Sharecare este encaminhamento (de pessoas certas a linhas de cuidado adequadas) contribuiu para o aumento de 29% do retorno sobre o investimento (ROI).

 

Soluções de saúde para sua população, 

que refletem em economia e produtividade para sua empresa