Por certo, o cuidado preventivo enfrenta um desafio crítico: garantir que pacientes sigam protocolos de acompanhamento que podem salvar vidas. O Grupo Fleury, referência em medicina diagnóstica no Brasil, implementou uma solução inovadora baseada em inteligência artificial que transforma dados clínicos em ações preventivas personalizadas. Através da análise automatizada de laudos médicos e da integração de múltiplas fontes de dados, a plataforma identifica pacientes que necessitam de acompanhamento e aciona comunicações direcionadas. Como resultado, a solução elevou significativamente as taxas de retorno para exames essenciais.

O setor de saúde enfrenta um paradoxo preocupante: mesmo com protocolos clínicos bem estabelecidos, a adesão dos pacientes a exames de acompanhamento permanece criticamente baixa. Só para ilustrar, no Grupo Fleury menos de 15% dos pacientes retornavam para realizar exames no prazo recomendado, comprometendo a detecção precoce de doenças e a eficácia dos tratamentos. Por consequência, esta baixa adesão resultava em riscos elevados para os pacientes, como o não monitoramento adequado de nódulos pulmonares ou mamários que poderiam evoluir para condições mais graves.

A princípio, o acompanhamento manual desses casos era praticamente inviável devido ao volume de dados e à complexidade das informações clínicas. A ausência de um sistema integrado que pudesse identificar automaticamente pacientes em situação de risco e acionar comunicações personalizadas representava uma barreira significativa para a medicina preventiva eficaz. O desafio era criar um sistema capaz de acompanhar individualmente cada paciente, compreendendo seu histórico clínico e necessidades específicas, para então agir preventivamente.

O Grupo Fleury implementou uma arquitetura tecnológica robusta centrada na plataforma Databricks, que se tornou o núcleo do Fleury DataHub. Esta solução integra dados de múltiplas fontes, incluindo sistemas de atendimento, resultados de exames, CRM e canais digitais. Dessa maneira, a solução cria uma visão unificada do paciente.

Estruturamos a implementação em componentes tecnológicos complementares que trabalham em sinergia:

• Delta Lake: fornece armazenamento unificado e otimizado para dados estruturados e não estruturados, garantindo confiabilidade e rastreabilidade completa das informações clínicas.
• Unity Catalog: implementa governança centralizada e controle de acesso granular, assegurando que dados sensíveis sejam tratados em conformidade com a LGPD e padrões éticos da medicina.
• Lakehouse Federation: permite consultas a múltiplas fontes sem necessidade de movimentação de dados, acelerando análises clínicas e reduzindo latência nas tomadas de decisão.
• MLOps e LLMOps: estabelece esteiras automatizadas para treinamento, validação e implantação de modelos de machine learning e Large Language Models (LLMs), garantindo que os algoritmos mantenham alta precisão ao longo do tempo.
• Delta Sharing: viabiliza o compartilhamento seguro e em tempo real de dados entre áreas clínicas e parceiros estratégicos, mantendo a integridade e confidencialidade das informações.

Implementamos o caso de uso em diferentes linhas de cuidado, dentre elas:

• Linha de Mamografia: uso de técnicas avançadas de extração de informações nos laudos identificam pacientes com exames em atraso conforme protocolos clínicos, disparando notificações proativas via aplicativo ou outros canais de comunicação.
• Linha de Tórax: modelos de IA monitoram laudos de tomografia de tórax em busca de informações referentes a nódulos pulmonares incidentais, gerando alertas aos médicos solicitantes para ativarem os pacientes para acompanhamento.

• Acurácia superior a 90% nos modelos de IA para classificação de casos que demandam acompanhamento;
• Aumento de até 50% nas taxas de retorno em algumas linhas de cuidado, comparado ao cenário anterior;
• Integração de mais de 30 fontes de dados em um ambiente unificado e governado;
• Redução drástica no tempo de processamento e disponibilização de informações para equipes clínicas.

A inteligência artificial otimiza o acompanhamento de pacientes ao analisar automaticamente laudos e integrar múltiplas fontes de dados clínicos. Isso permite identificar pacientes que necessitam de acompanhamento e acionar comunicações direcionadas. No Grupo Fleury, essa abordagem resultou em um aumento de até 50% nas taxas de retorno para exames essenciais. Dessa maneira, a IA possibilitou transformar dados em ações preventivas personalizadas que elevam a eficácia da medicina preventiva.