Resumo do webinar: aprendizados sobre a implementação de IA na área da saúde

Os sistemas de saúde estão sendo pressionados a fazer mais pelos pacientes sem aumentar o quadro de funcionários. A maior parte do que frustra os pacientes acontece em torno do atendimento, não durante ele. Encontrar o médico certo dá trabalho. Repetir a mesma história a cada encaminhamento também. 

Em nossa mais recente sessão Behind the Agent, Cindy Liu (Implementação Empresarial, ElevenLabs) conversou com Jacque Myers (Líder Global de Saúde, Slalom), Sylvia Doane Stephenson (Diretora-Geral, Slalom) e Cristal Woodley (Diretora de Marketing e Experiência, Renown Health) para analisar onde os agentes de IA estão realmente sendo implantados no setor de saúde e o que é preciso para colocá-los em produção.

O padrão que separa implementações que geram resultados cumulativos daquelas que estagnam está no ponto de partida: uma jornada de alto volume, mensurável e de baixo risco, em vez de diversos pilotos especializados.

Por que a jornada do paciente continua fragmentada

Os pacientes ficam presos em um ciclo repetitivo. A cada transição no atendimento, eles confirmam quem são e explicam por que estão ligando. Esperam e são redirecionados. As respostas que procuram em outros lugares são inconsistentes. Quando finalmente chegam à pessoa certa, precisam começar o processo de novo.

Todos os pontos de contato existem — site, portal do paciente, central de atendimento, prontuário eletrônico e faturamento —, mas eles não se comunicam. Uma jornada conectada começa onde o paciente está e prioriza interações de baixo risco e alto impacto.

A maioria das organizações começa a usar IA nas pontas, em casos de uso especializados escolhidos por serem de baixo risco, e nada disso se acumula. A alternativa de Jacque é o que ela chama de jornada principal: uma jornada central que representa grande parte do que você faz, ainda de baixo risco, e que pode ser desenvolvida e ampliada em vez de reconstruída para cada caso de uso.

Demonstração: agendamento de consulta do início ao fim

O agendamento de consultas é uma boa opção de jornada principal: tem alto volume, é mensurável e apresenta risco suficientemente baixo para servir de base. Veja como é o início dessa jornada do começo ao fim, desde o cadastro do paciente até a confirmação da consulta.

Cenário: Uma paciente precisa de uma nova receita para lentes de contato. Ela encontra um optometrista credenciado no site da seguradora e liga para o consultório, onde um assistente virtual de agendamento atende.

O que foi demonstrado:

• O agente conduziu o cadastro de uma nova paciente de forma conversacional, coletando nome, data de nascimento e número de telefone
• Ele verificou o telefone dela com um código SMS real e se recuperou quando o código foi entendido incorretamente na primeira tentativa
• Quando a paciente não conseguiu se lembrar do número de identificação do plano de saúde, o agente disse para ela levar o cartão à consulta e seguiu adiante
• Ele ofereceu três horários, agendou um deles e enviou um e-mail de confirmação criado com base no histórico da conversa, além de um lembrete por mensagem de texto
• O mesmo agente também funcionava por SMS, com o mesmo workflow executado como conversa por texto e sem necessidade de desenvolvimento separado

Por que isso importa: Um único agente operava tanto na linha telefônica quanto na conversa por texto, portanto a experiência já era omnicanal por padrão. A demonstração levou cerca de duas horas para ser criada, rápido o suficiente para que uma equipe desenvolva um protótipo e o apresente internamente em poucos dias. A produção em escala empresarial tem outro escopo. A maior parte do esforço está no trabalho de integração, testes e conformidade de que um agente precisa antes de entrar em operação, e, na ElevenLabs, esse trabalho é conduzido por nossos engenheiros de implantação.

Por onde começar e o que realmente bloqueia o avanço

A sequência para um sistema de saúde que está começando:

• Escuta ambiente: caso ainda não esteja integrada ao seu prontuário eletrônico. Esse trabalho geralmente é feito por um fornecedor de documentação, mas conquista a confiança dos profissionais de saúde da qual todo o restante depende.
• A central de atendimento: A maioria dos sistemas a trata como uma linha de custo. Mas ela pode funcionar como um centro de crescimento.
• Educação do paciente e adesão à medicação: Tarefas repetíveis com ROI mensurável e imediato, permitindo escalar.

O obstáculo por trás da automação da central de atendimento é a agenda dos médicos. Cartões de preferências e modelos de agenda são a parte visível. A parte lenta é coordenar mudanças entre pessoas altamente treinadas, qualificadas e independentes. O que funciona é ter médicos defensores da iniciativa, uma liderança alinhada que facilite a mudança e suporte contínuo, às vezes até com um coach individual para cada profissional.

Como a Renown Health está se preparando para usar agentes

A Renown atende pacientes em uma área de 100 mil milhas quadradas, de Salt Lake City a Sacramento.

A equipe de Cristal está começando com um piloto bem delimitado. Os casos de uso em avaliação evitam totalmente informações de pacientes, e os ganhos internos ajudam a construir o caso junto à equipe de conformidade para os próximos passos. 

Chegar lá passou pelos dados. A equipe de Cristal trabalhou com os profissionais nos modelos de agenda enquanto padronizava o agendamento aberto. Os ganhos rápidos da escuta ambiente abriram caminho: profissionais que perceberam a diferença em sua qualidade de vida voltaram perguntando o que mais seria possível.

Ela também foi direta sobre o ritmo: as equipes de marketing e da central de atendimento não têm tempo para esperar, porque os pacientes já estão usando isso e já esperam esse tipo de experiência.

Segurança, HIPAA e integração de agentes como novos contratados

Ligações com forte carga emocional são a primeira coisa sobre a qual a maioria das equipes pergunta. A Renown já mede o sentimento na voz em sua central de atendimento e direciona as pessoas que ligam para agentes humanos mais experientes, levando esse contexto durante a transferência. A mesma disciplina se aplica aos agentes de IA.

Integre os agentes da mesma forma que integra pessoas: forneça POPs e uma central de conhecimento, treine comportamentos para interrupções e escalonamento, depois avalie com exemplos adversariais antes de entrar em operação e em ciclos contínuos de PDSA (planejar, fazer, estudar, agir).

As proteções operam em três camadas:

• Orientação pelo prompt de sistema
• Validação de entrada que detecta tentativas adversariais antes que o agente responda
• Avaliação em tempo real de cada resposta em relação à política configurada

Em conformidade, as proteções são os mesmos padrões da HIPAA que regem os prontuários eletrônicos, aplicados a sistemas de IA: BAAs com fornecedores de IA, interoperabilidade, os sistemas de registro adequados, desidentificação sempre que as informações são movimentadas e nenhum treinamento com dados de pacientes sem consentimento explícito. A ElevenLabs exige um BAA com clientes do setor de saúde e oferece o modo de retenção zero de dados, para que os dados sejam processados e devolvidos ao seu próprio ambiente restrito para armazenamento.

O que já está pronto e o que medir

A IA já está em produção com clientes do setor de saúde, conduzindo conversas em tempo real e de baixa latência e seguindo um roteiro sem pular as perguntas que deve fazer.

No entanto, todos os modelos da pilha são probabilísticos por natureza, seja o Speech to Text, o LLM ou o Text to Speech. É por isso que as camadas determinísticas ao redor deles são importantes e que toda implementação precisa de um limite de risco e de um protocolo de escalonamento definidos antecipadamente, seja para direcionar a uma pessoa ou a um modelo mais capaz.

Depois de definir esse limite, a pergunta passa a ser o que acompanhar. A Renown Health monitora as consultas agendadas por canal, atribuindo cada uma a um agente, uma ligação telefônica ou uma mensagem de texto, pois os pacientes devem conseguir acessar o atendimento da mesma forma que acessam todo o resto.

Ou acompanhe o Net Promoter Score entre pacientes, cuidadores e médicos, pois a maioria das pessoas já gosta de seus médicos. É tudo o que envolve o atendimento que cria a sobrecarga, portanto, o aumento da satisfação significa que essa sobrecarga está diminuindo. Do lado da plataforma, acompanhamos os agentes implantados e os minutos atendidos para medir adoção, além de CSAT e taxa de deflexão para verificar se o trabalho está funcionando.

Boas práticas para implantar agentes de IA no setor de saúde

1. Escolha uma jornada principal, não um caso isolado: Uma jornada de alto volume, mensurável e de baixo risco que se expande pela organização é melhor que diversos projetos especializados que nunca geram resultados cumulativos.
2. Organize os dados antes de automatizar o processo: Primeiro, é preciso organizar os modelos de agenda e os padrões de agendamento aberto. Um agente herda toda a desorganização que existe por trás dele.
3. Recrute médicos defensores e tenha o apoio da liderança: O trabalho técnico não é a parte lenta. A adesão de profissionais clínicos independentes é, e ela precisa de apoio real durante toda a adoção.
4. Integre os agentes como novos contratados: POPs, uma central de conhecimento, comportamentos treinados para interrupções e escalonamento, seguidos de avaliação com exemplos adversariais antes de entrar em operação e em ciclos contínuos de PDSA.
5. Torne determinístico tudo que for factual: Recupere datas, disponibilidade e detalhes de registros por meio de ferramentas. Não deixe o modelo inferir o que ele pode consultar.
6. Defina antecipadamente seu limite de escalonamento: Todos os modelos da pilha são probabilísticos. Decida com antecedência o que aciona uma transferência para uma pessoa ou para um modelo mais capaz.
7. Meça por canal e por satisfação: As consultas agendadas por canal mostram se os pacientes realmente estão usando a solução. O NPS entre pacientes, cuidadores e médicos mostra se a sobrecarga está diminuindo.

Assista à sessão completa

Assista ao webinar completo, Behind the Agent: Sessão sobre a implementação de IA no setor de saúde.