Uma nova perspectiva para a Saúde
Organização de banco de dados
Uma dificuldadade encontrada por muitas instituições de
saúde é estruturar seu banco de dados de forma eficiente
para gerar melhoria e otimização de processos. A equipe
multidisciplinar da MaChiron pode auxiliar nesse processo.
Conheça mais sobre o projeto HepatIA, onde estruturamos um banco de laudos médicos.
Conheça mais sobre o projeto HepatIA, onde estruturamos um banco de laudos médicos.
Tratamento de imagens
Desenvolvemos sistemas de auxílio diagnóstico
pré-processamento, reconhecimento de objetos e
classificação das estruturas identificadas.
Saiba como aplicamos essa tecnologia no projeto HepatIA.
Saiba como aplicamos essa tecnologia no projeto HepatIA.
Análise preditiva utilizando dados históricos
Na análise preditiva, utilizando históricos de dados,
criamos algoritmos com o objetivo de prever desfechos
prováveis dada uma situação atual. As técnicas utilizadas
nesta forma de análise variam de acordo com os dados.
Exemplo de caso: No – show de pacientes
Utilizando dados públicos de pacientes com agendamento de consultas médicas, estimamos a probabilidade de comparecimento ou não. Entre as variáveis consideradas, temos sexo, idade, número de consultas anteriores, portador de doenças crônicas, entre outros. Ao final, obtivemos um modelo que capaz de predizer com 85 % de acerto se o paciente comparecerá a consulta.
Exemplo de caso: No – show de pacientes
Utilizando dados públicos de pacientes com agendamento de consultas médicas, estimamos a probabilidade de comparecimento ou não. Entre as variáveis consideradas, temos sexo, idade, número de consultas anteriores, portador de doenças crônicas, entre outros. Ao final, obtivemos um modelo que capaz de predizer com 85 % de acerto se o paciente comparecerá a consulta.
Detecção de fraudes
Instituições de saúde, incluindo operadoras de saúde e
hospitais, possuem gastos associados a situações que
poderiam ser evitadas, como excesso de exames, exames
duplicados, entre outros. A partir de algoritmos de
reconhecimento de padrões, podemos detectar as possíveis
fraudes.
Um de nossos projetos para reduzir fraudes consiste em avaliar a quantidade de exames, materiais e procedimentos requisitados para pacientes com histórico semelhante. Por exemplo, avaliando histórico de diversos pacientes que realizaram uma mesma operação, podemos comparar os gastos entre diferentes hospitais e especialistas para identificar consumos potencialmente excessivos para aquela condição.
Um de nossos projetos para reduzir fraudes consiste em avaliar a quantidade de exames, materiais e procedimentos requisitados para pacientes com histórico semelhante. Por exemplo, avaliando histórico de diversos pacientes que realizaram uma mesma operação, podemos comparar os gastos entre diferentes hospitais e especialistas para identificar consumos potencialmente excessivos para aquela condição.
