IA pode antecipar riscos antes da internação e reduzir custos – por Ricardo Moraes

Durante anos, tratamos o acesso a medicamentos como uma etapa essencialmente logística: prescrever, autorizar, comprar e dispensar.

Esse raciocínio tornou-se insuficiente.

Em doenças crônicas, uma compra que deixa de acontecer não representa apenas a ausência de uma transação.

Pode ser o primeiro sinal de uma descontinuidade terapêutica que, semanas ou meses depois, reaparecerá na forma de descompensação clínica, pronto atendimento, internação, infarto, acidente vascular cerebral ou progressão da doença renal.

Talvez o avanço mais relevante da inteligência artificial na saúde não esteja em produzir mais uma resposta, um laudo ou uma recomendação.

Está em reconhecer padrões que um sistema fragmentado não consegue enxergar.

Ao conectar dados de prescrição, dispensação, frequência de compra, consultas, exames e sinistros, modelos analíticos podem identificar quem iniciou um tratamento e não retornou, quem passou a retirar o medicamento de modo irregular, quem alterna medicações ou prescritores e quem mantém aparente adesão, mas começa a utilizar serviços de urgência.

Isoladamente, cada evento diz pouco.

Em sequência, eles contam uma história.

Essa distinção é central.

Inteligência artificial não significa adivinhar o futuro, mas reduzir o tempo entre o primeiro sinal e a ação.

Também não significa transformar baixa adesão em culpa do paciente.

A interrupção de um tratamento pode refletir barreira financeira, efeito adverso, dificuldade de acesso, baixa compreensão, fragmentação do cuidado ou um plano terapêutico inadequado.

O algoritmo pode priorizar o risco.