Uso de IA e Machine Learning para acelerar análise dos processos de ressarcimento ao SUS

Inovação Healthtech

Na área da Saúde, existem muitas oportunidades e insights que podem ser reconhecidos pela aplicação de técnicas de inteligência artificial. Nosso projeto junto à Finep e Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, com recursos do FNDCT, busca inovar o setor de análise de processos para torná-lo ainda mais assertivo e ágil com o uso do Machine Learning.

DESAFIOS

O desafio principal é tornar o processo de análise de impugnações administrativas de  ressarcimento do SUS automatizado, ágil e simplificado, mantendo uma grande base da inteligência de dados para que haja, também, performance no aprendizado e nas respostas a serem providas.

Essas impugnações são recebidas todo o mês e a ANS precisa avaliar e deferir ou não. Hoje isso tudo é feito de forma manual pelos técnicos da ANS, tornando a atividade lenta por causa da grande quantidade de processos.

COMO AJUDAMOS

Primeiro, criando uma plataforma de análise de processos jurídicos com um algoritmo de Machine Learning, desenvolvido com o auxílio de bibliotecas NLT utilizando Python como linguagem de programação, buscando trazer agilidade e simplificar as análises dos processos jurídicos.

Com a implementação da plataforma, o foco é haver uma redução inicial de 60% do volume de trabalho dos técnicos de forma manual. A medida em que o algoritmo de Inteligência Artificial aprende com os casos específicos, a performance irá crescer de forma rápida e assertiva.

Essa plataforma terá condições de: analisar, interpretar, apresentar uma resposta prévia para os técnicos e, a depender do nível de complexidade, irá responder de forma automática essas impugnações.

Assim, os dados armazenados serão processados em grandes volumes (big data) hospedados em servidores cloud permitindo escalar, quando necessário, os recursos de: armazenamento e memória e processador no servidor. Além disso serão geradas redundâncias e clusterização para maior performance.