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. O mesmo vale para repetir a mesma história a cada transferência.

Em nossa mais recente sessão Behind the Agent, Cindy Liu (Implantação Empresarial, ElevenLabs) conversou com Jacque Myers (Líder Global de Saúde, Slalom), Sylvia Doane Stephenson (Diretora Executiva, Slalom) e Cristal Woodley (Diretora de Marketing e Experiência, Renown Health) para analisar onde os agentes de IA estão realmente sendo implantados na área da saúde e o que é necessário para colocar um deles em produção.

O que diferencia implantações que ganham escala daquelas que estagnam é o ponto de partida: uma jornada de alto volume, mensurável e de baixo risco, em vez de diversos projetos-piloto especializados e dispersos.

Por que a jornada do paciente continua falha

Os pacientes ficam presos em um ciclo repetitivo. Eles confirmam quem são e explicam por que estão ligando em cada transição do atendimento. Esperam e são redirecionados. As respostas que procuram em outros lugares voltam 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 cobrança —, mas não se comunicam entre si. Uma jornada conectada começa onde o paciente está e interage primeiro onde o risco é baixo e o impacto é alto.

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

Demonstração: agendamento de consulta de ponta a ponta

O agendamento de consultas é um bom candidato a jornada principal: tem alto volume, é mensurável e apresenta risco baixo o suficiente para ser expandido. Veja como é a etapa inicial dessa jornada de ponta a ponta, da triagem do paciente à 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 é atendida por uma assistente virtual de agendamento.

O que foi apresentado:

• O agente realizou a triagem de novos pacientes de forma conversacional, coletando nome, data de nascimento e 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 pessoa que ligou não lembrava seu ID de beneficiária do seguro, o agente pediu que ela levasse 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
• O mesmo agente funcionava por SMS, com o mesmo workflow operando como uma conversa por texto e sem a necessidade de uma implementação separada

Por que isso importa: Um único agente operava tanto na linha telefônica quanto na conversa por texto, tornando a experiência omnicanal por padrão. A demonstração levou cerca de duas horas para ser criada, rápido o bastante para uma equipe criar um protótipo e apresentá-lo 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 necessário antes da entrada 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 costuma ser feito por meio de um fornecedor de documentação, mas conquista a confiança dos profissionais clínicos da qual todo o restante depende.
• A central de atendimento: A maioria dos sistemas a trata como um centro de custo. Em vez disso, ela pode funcionar como um centro de crescimento.
• Educação do paciente e adesão à medicação: Tarefas repetíveis com ROI mensurável e imediato, que podem ganhar escala.

O obstáculo por trás da automação da central de atendimento é a agenda médica. Os cartões de preferência e os modelos de agenda são a parte visível. A parte lenta é orquestrar mudanças entre pessoas altamente treinadas, qualificadas e independentes. O que funciona são médicos defensores da iniciativa, uma liderança alinhada que possa facilitar a mudança e apoio contínuo, às vezes até com um orientador individual para cada profissional clínico.

Como a Renown Health está avançando rumo aos 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 de escopo definido. Os casos de uso considerados evitam totalmente informações de pacientes, e os ganhos internos ajudam a construir o caso junto à equipe de conformidade para o que virá depois.

O caminho até lá passou pelos dados. A equipe de Cristal trabalhou com os profissionais de saúde nos modelos de agenda enquanto padronizava o agendamento aberto. Os ganhos rápidos com a escuta ambiente abriram caminho: profissionais que sentiram a diferença na qualidade de vida voltaram perguntando o que mais era 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 usam isso e já esperam por isso.

Segurança, HIPAA e integração de agentes como novos funcionários

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 encaminha 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 agentes da mesma forma que integra pessoas: forneça a eles POPs e uma central de conhecimento, treine comportamentos para interrupções e escalonamentos e, depois, avalie-os com exemplos adversariais antes da entrada em operação e em ciclos contínuos de PDSA (planejar, executar, estudar, agir).

As proteções atuam em três camadas:

• Direcionamento por meio do prompt de sistema
• Validação de entrada que identifica tentativas adversariais antes que o agente responda
• Avaliação em tempo real de cada resposta em relação à política configurada

Em relação à 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 circularem e nenhum treinamento com dados de pacientes sem consentimento explícito. A ElevenLabs exige um BAA com clientes da área da saúde e oferece o modo de retenção zero de dados; assim, os dados passam pelo sistema para processamento e retornam ao seu ambiente restrito para serem armazenados.

O que já está pronto e o que medir

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

No entanto, todo modelo da pilha é probabilístico 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 por que toda implantação precisa ter um limite de risco e um protocolo de escalonamento definidos antecipadamente, seja para encaminhar a uma pessoa ou a um modelo mais capaz.

Depois de definir esse limite, a questão 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, porque 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 ao redor do 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 a adoção, além de CSAT e taxa de contenção para saber se o trabalho está funcionando.

Boas práticas para implantar agentes de IA na área da saúde

1. Escolha uma jornada principal, não um caso isolado: Uma jornada de alto volume, mensurável e de baixo risco que se expande pela empresa é melhor do que diversos projetos especializados que nunca ganham escala.
2. Corrija os dados antes de automatizar o processo: Os modelos de agenda e os padrões de agendamento aberto precisam ser organizados primeiro. Um agente herda toda a desorganização que existe por baixo.
3. Recrute médicos defensores da iniciativa e conte com 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 agentes como novos funcionários: POPs, uma central de conhecimento, comportamentos treinados para interrupções e escalonamentos e, depois, avaliação com exemplos adversariais antes da entrada em operação e em ciclos contínuos de PDSA.
5. Torne determinístico tudo o que for factual: Consulte 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: Todo modelo da pilha é probabilístico. Decida antes 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 implantação de IA na área da saúde.