Os contact centers de pacientes são a fronteira negligenciada para a otimização da IA

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Os contact centers de pacientes nos sistemas de saúde atendem de 40 a 50 vezes mais chamadas por dia do que os service desks/contact centers de TI, mas muitas organizações ainda os tratam como custos operacionais fixos, com pouco espaço para melhorias estratégicas. Nesta entrevista da conferência ViVE, parte de nossa série “Partner View”, Joseph Esdale, parceiro de soluções estratégicas da CTG, e Christina Kochan, arquiteta de soluções de saúde, discutem como a inteligência artificial baseada em agentes e as plataformas avançadas de contact center podem transformar a experiência de chamada do paciente, reduzir o atrito no fluxo de trabalho, libertar a equipe clínica da carga de papelada e escalar em organizações inteiras.

Os sistemas de saúde que consideram os seus centros de contacto de pacientes mais do que um custo para fazer negócios têm uma das maiores oportunidades inexploradas de melhoria impulsionada pela IA nas suas organizações.

Essa é a avaliação de Joseph Esdale, parceiro de soluções estratégicas, e Christina Kochan, arquiteta de soluções de saúde, na CTG, empresa que apoia mais de 1.000 organizações de saúde há 35 anos com implementações de EHR, serviços gerenciados, segurança cibernética e otimização clínica. Numa entrevista recente, a dupla descreveu como a IA de agência está a remodelar o cenário do service desk para os sistemas de saúde, começando com uma característica que historicamente tem preocupado muitos CIOs.

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O gigante esquecido

A matemática conta a história. Os contact centers de pacientes em grandes sistemas de saúde normalmente atendem de 40 a 50 vezes mais chamadas por dia do que a central de atendimento de TI. No entanto, o service desk de TI tem recebido tradicionalmente uma atenção mais estratégica, enquanto os centros de atendimento aos pacientes têm sido geridos como uma necessidade operacional. “Um bom diretor de TI, amigo meu, chama tudo na central de atendimento de ‘um custo irrecuperável que você simplesmente tem que pagar’”, disse Kochan. “Acho que praticamente não é reconhecido como um lugar que você pode otimizar.”

Esse cálculo está mudando. As plataformas Agentic AI agora podem lidar com interações complexas com pacientes: agendamento de consultas, resposta a perguntas sobre resultados de testes, processamento de pagamentos de contas e direcionamento de chamadas para o departamento certo com contexto agora completo. A tecnologia elimina um dos pontos mais persistentes do paciente, a necessidade de repetir informações pessoais e reiniciar a conversa a cada transferência. Os sistemas modernos pré-validam a identidade do paciente e transmitem esse contexto para que cada agente subsequente já saiba quem está ligando e por quê.

Do ponto de vista clínico, a transcrição e o resumo de chamadas com tecnologia de IA lidam com uma carga de documentação significativa. Os médicos que trabalham nas filas de triagem muitas vezes gastam até 15 minutos conversando com um paciente e outros 8 a 10 minutos documentando a conversa no EHR. Ferramentas modernas de contact center geram uma transcrição e um resumo da chamada em até 30 segundos após o término da chamada, prontos para publicação no prontuário do paciente. Os CIOs estão bem posicionados para identificar esses sistemas e levá-los à atenção dos líderes clínicos que podem não ter largura de banda para uma avaliação abrangente do produto.

Comece com a experiência do paciente

O diagnóstico mais revelador para qualquer operação de service desk é aparentemente simples: acompanhar o paciente durante todo o processo. Um exemplo pessoal de Kochan ilustra isso. Depois de desenvolver problemas nas costas, ela recebeu um tíquete digital de agendamento de seu médico para agendar uma ressonância magnética. Instruções para ingresso: Ligue para o escritório para marcar uma consulta. Ela ligou apenas para saber que a pré-autorização não foi concluída. A reunião não pôde ser agendada, então ela adiou. “Conheço o sistema. Sei como funciona e ainda não consigo agendar uma ressonância magnética”, disse Kochan.

Esse tipo de atrito existe nas organizações de saúde, muitas vezes porque os fluxos de trabalho voltados para os pacientes abrangem vários departamentos, sistemas e entidades externas, como pagadores. A análise do fluxo de trabalho centrada no fornecedor captura a visão operacional, mas muitas vezes perde a experiência real do paciente. Mapear cada etapa da perspectiva do paciente revela falhas que são invisíveis por dentro. Ferramentas generativas de IA integradas em plataformas modernas de contact center podem analisar dados de chamadas para revelar exatamente sobre o que os pacientes estão ligando e em que volume, substituindo as suposições nas quais muitas organizações ainda dependem. “Com ferramentas modernas, você pode obter IA generativa que informa exatamente sobre o que os pacientes estão ligando”, disse Esdale. “Quando você começa a construir um roteiro sobre como vai se modernizar, você pode entender o que está ao alcance da mão.”

O objetivo é abordar os pontos de atrito de forma iterativa, visando primeiro os problemas de maior volume. Uma passagem não resolverá tudo; os dados da análise de chamadas geradas por IA permitem que as equipes planejem rodadas sucessivas de melhorias com prioridades claras.

Escolhendo soluções de plataforma em vez de pontos

Para os CIOs que avaliam os agentes de voz de IA, a questão da preparação para o futuro é crítica. Um agente de IA autônomo que cuida de uma função para um departamento cria a mesma fragmentação que afeta as operações legadas do contact center. A abordagem de plataforma permite que os sistemas de saúde criem e implementem novos agentes, integrem-se em fluxos de trabalho clínicos e administrativos e lidem com picos de procura durante eventos como desastres naturais. Kochan enfatizou a importância de escolher fornecedores cujas plataformas possam mudar e serem flexíveis à medida que as necessidades organizacionais evoluem, suportando novas configurações de agentes em escala.

O CTG demonstrou recentemente este modelo em uma proposta para um centro de controle de intoxicações. A solução ponta a ponta combina Amazon Connect como sistema telefônico com Hippocratic AI como camada de IA do agente. As ferramentas de IA do Amazon Connect trazem artigos de referência relevantes para agentes humanos em tempo real, enquanto os agentes de IA hipocráticos conduzem conversas clínicas, coletando informações dos pacientes e realizando a triagem apropriada. O elemento humano permanece essencial para a tomada de decisões clínicas; Os agentes de IA podem identificar situações perigosas e encaminhar para os médicos, mas as decisões de tratamento permanecem com os profissionais licenciados.

A questão do dimensionamento vai além do volume de chamadas. Os CIOs muitas vezes enfrentam dificuldades com departamentos que adotam soluções de fornecedores de nicho para radiologia, oncologia ou outras especialidades, cada uma exigindo interfaces EHR separadas e consumindo recursos de TI. Escolher um provedor de plataforma capaz de atender todos os departamentos por meio de um único modelo de integração reduz essa complexidade. A gestão é igualmente importante; um quadro que controla todo o contato com os pacientes evita uma abordagem fragmentada, onde agendamento, faturamento e registros médicos operam com uma central de atendimento própria, sem contexto compartilhado entre eles.

Leve embora

• Os contact centers de pacientes atendem de 40 a 50 vezes mais chamadas do que os service desks de TI e representam a maior oportunidade de otimização para implementação de IA
• Mapeie a experiência de chamada do paciente de ponta a ponta antes de selecionar ou avaliar ferramentas de IA; a análise de fluxo de trabalho centrada no fornecedor perde pontos críticos de atrito
• Use IA generativa para categorizar tipos de chamadas por volume e priorizar melhorias de forma iterativa
• Escolha plataformas de IA de agente que possam ser dimensionadas entre departamentos e adaptadas a novos casos de uso
• Crie um conselho de governança para todos os contatos dos pacientes para evitar operações fragmentadas do call center
• A transcrição e o resumo de chamadas com tecnologia de IA podem reduzir o tempo de documentação clínica quase pela metade após as chamadas de triagem
• Human-in-the-loop permanece inegociável para decisões clínicas; crie caminhos de escalonamento em qualquer implantação de IA

Para os CIOs que estão considerando onde direcionar seu foco, Kochan ofereceu um guia simples. “Chegar lá e acompanhar a experiência do paciente levará você muito longe na otimização”, disse ele. “Acho que os CIOs precisam saber disso.”