Por que 60% não é suficiente

Os executivos do sistema de saúde dizem que o verdadeiro desafio da IA ​​não é a implementação – ela está impulsionando a adoção acima de 60% e comprovando o ROI por meio de casos de uso não glamorosos, como contabilidade e análise.

A maioria dos sistemas de saúde implementou pelo menos uma ferramenta de IA. Fazer com que os médicos continuem a usá-lo é um problema totalmente diferente. Na Conferência Global HIMSS26, em Las Vegas, três executivos de tecnologia descreveram uma indústria que ultrapassou a questão de saber se a IA funciona e passou para uma questão mais difícil: como sustentar a adoção, provar retornos financeiros e resistir ao impulso de perseguir o próximo projeto antes que o atual esteja concluído. A sessão trouxe à tona a tensão entre o entusiasmo pela inovação e a disciplina operacional.

Cherodeep Goswami, diretor de informação e digital da Providence, disse que a IA amadureceu do “o quê” para o “como” e o desafio da indústria não é mais a escolha tecnológica. Trata-se de uma prontidão operacional para absorver o que já foi adquirido. Providence, um sistema de 51 hospitais em sete estados, investiu pesadamente em documentação ambiental e ferramentas de produtividade. Goswami relatou que a aceitação pelo meio ambiente é de cerca de 60% após dois anos. A maioria das escolas, observou ele, daria nota C-menos.

Os números de ativação inicial muitas vezes mascaram um problema mais profundo. Goswami pediu aos líderes que olhassem além da métrica de lançamento e monitorassem quantos usuários mantêm seu envolvimento inicial após duas semanas. Quando esse número diminui, as organizações apoiam três grupos distintos simultaneamente: os médicos que adotaram e permaneceram, os que estão em dificuldades e os que desistiram. Os custos de manutenção de todos os três prejudicam o retorno do investimento e diminuem a taxa de entrada de novos utilizadores online.

O modelo vai além das ferramentas clínicas. Goswami disse que vê curvas de compromisso semelhantes com as licenças do Microsoft Copilot em toda a empresa. Todos querem acesso, mas os dados de utilização contam uma história menos encorajadora. A solução, afirma ele, evolui a métrica de sucesso a cada poucos anos. As primeiras implementações do ambiente priorizaram corretamente o retorno das noites dos médicos. Três anos depois, as organizações devem perguntar quem paga pelas licenças e que valor adicional, incluindo a precisão da codificação, justifica o custo contínuo.

Kristen Guillaume, vice-presidente/diretora digital e de informação da NKC Health, ofereceu a perspectiva de um sistema menor. A NKC Health, um sistema independente em Kansas City, Missouri, comprimiu seu gráfico de IA desde o início. “Não abordamos nossos projetos iniciais a partir de uma perspectiva piloto e isso nos permitiu avançar muito rapidamente”, disse Guillaume. Sem as camadas de comités e prioridades de entidades concorrentes que atrasam as organizações maiores, a sua equipa transferiu as iniciativas de IA de experiências motivadas pela curiosidade para rubricas orçamentais operacionais com relatórios trimestrais.

Problemas chatos, renda real

A IA clínica domina a conversa, mas o caminho mais rápido para o retorno financeiro passa pelo back office. Duas características se destacaram na experiência de Goswami. O primeiro foram relatórios e análises, onde a geração de consultas em linguagem natural permitiu que os médicos criassem seus próprios relatórios em vez de preencher um tíquete e esperar meses. A segunda foi a contabilidade financeira, uma função que ele descreveu como 100 tarefas executadas 100.000 vezes por mês que a IA poderia acelerar para reduzir os dias de folga e melhorar os dias de pagamento. Ambos geram poupanças mensuráveis ​​que financiam a inovação futura. “Eleve o chão, não o teto, porque quando você levanta o chão, tudo sobe”, disse Goswami. “É aqui que o seu CFO se torna o seu melhor parceiro, porque uma boa tecnologia gera receitas que são reinvestidas no sistema.”

Thomas Balcavage, vice-presidente sênior/diretor de informação da Thomas Jefferson University e Jefferson Health, detalhou os resultados de documentação ambiental alcançados por seu sistema de 33 hospitais. O tempo de pontuação caiu quase 18%. Os horários fora do expediente caíram 22%. O fechamento do gráfico melhorou quase 50%. Mas o momento que reformulou seu pensamento veio de fora das fileiras dos médicos. Enquanto recebia fisioterapia devido a uma lesão nas costas, Balcavage observou seu terapeuta usar a documentação ambiental durante a consulta. Seu terapeuta disse que foi a melhor coisa que já aconteceu em sua prática e relatou que ele estava incorporando sessões extras a cada dia. “A lição que estou tirando é que se trata de ampliar as lentes e focar nessa disseminação e realização, não apenas para os vendedores, mas para outras pessoas na casa”, disse Balcavage.

Parcerias com fornecedores exigem a mesma disciplina. Qualquer ferramenta de IA que exista fora do fluxo de trabalho existente de um médico irá falhar, independentemente dos seus méritos técnicos, disse Goswami. Ele defendeu contratos de risco-recompensa em que tanto o sistema de saúde como o prestador partilham o resultado financeiro. Os fornecedores também têm a responsabilidade de manter os líderes operacionais engajados e entusiasmados; um forte relacionamento com a TI significa pouco se os usuários finais não estiverem sintonizados com o produto. Quando os dados ou a orientação estão errados, os líderes precisam de coragem para parar a implementação e redireccionar recursos, em vez de continuarem a investir em algo que irá minar a confiança.

O que vem a seguir

Todos os três painelistas abordaram o horizonte clínico da IA. Goswami disse que a inteligência artificial em imagens médicas está mais madura do que a maioria das pessoas imagina, citando parcerias que identificaram descobertas incidentais que os médicos encaminhadores teriam perdido e encurtaram o tempo de internação de pacientes que foram posteriormente internados. O valor engloba qualidade, eficiência e receita. Guillaume disse que está supervisionando o desenvolvimento de um navegador de IA de nível executivo que exibe proativamente indicadores operacionais antes que os problemas se materializem. Balcavage descreve um gateway de IA que sua equipe chama de Jeff Chat, projetado para rotear de forma inteligente solicitações de serviço em todo o conjunto de aplicativos corporativos.

Leve embora

• Acompanhe a adoção da IA ​​além da métrica de lançamento. Meça o envolvimento sustentado além das primeiras duas semanas, não apenas a ativação inicial, e desenvolva critérios de sucesso a cada poucos anos para refletir o valor maduro da ferramenta.
• Priorize a IA de back-office para obter retornos financeiros rápidos. Relatórios, análises e contabilidade financeira geram economias mensuráveis ​​que financiam a inovação clínica e fortalecem a parceria com o CFO.
• Armazene ferramentas de IA em fluxos de trabalho existentes. Qualquer solução que exija que os médicos abandonem o seu ambiente atual terá dificuldade em ganhar força, independentemente das suas capacidades.
• Procure skins no jogo de fornecedores. Os contratos de risco-recompensa alinham os incentivos, e os fornecedores que não conseguirem envolver os líderes operacionais perderão os usuários que definem o sucesso.
• Resista ao impulso de buscar novos projetos de IA antes que as implementações atuais sejam totalmente adotadas. A execução simultânea de vários grupos de manutenção aumenta os custos e reduz o impacto.

A prestação de cuidados também continua a mudar de ambientes agudos para ambientes ambulatoriais, especializados e domiciliares, e a IA acelerará essa tendência, disse Goswami. O lado consumidor da equação já está forçando o problema. “Quer você saiba ou não, você tem pacientes tomando seus diagnósticos, colocando-os no ChatGPT e dizendo: ‘Dr. GPT disse isso. Doutor, o que você acha?’ Já está entrando no cenário clínico, gostemos ou não”, disse Goswami. “Só temos que estar prontos para isso.”