AdventHealth promove cuidados integrais com a OpenAI

A AdventHealth está a implementar o ChatGPT for Healthcare para reduzir a carga administrativa e simplificar os fluxos de trabalho clínicos em todo o seu sistema. Ao automatizar tarefas de documentação e apoio que consomem muito tempo, as equipas de cuidados estão a recuperar horas todas as semanas e a permitir que os clínicos se concentrem mais diretamente nos doentes. O resultado não é apenas eficiência operacional, mas também maior capacidade clínica, acesso mais rápido aos cuidados e uma melhoria mensurável na experiência do doente.

A AdventHealth é um sistema hospitalar que opera em nove estados e presta cuidados a milhões de doentes todos os anos. Como muitos grandes sistemas de saúde, enfrenta margens apertadas, procura crescente e uma complexidade administrativa cada vez maior.

Grande parte dessa pressão manifesta-se nos fluxos de trabalho do dia a dia. Os médicos consultores que analisam casos para gestão da utilização passam frequentemente cerca de 10 minutos por caso, não numa única tarefa, mas numa sequência de etapas: ler processos clínicos, identificar detalhes relevantes, verificar critérios e redigir justificações estruturadas. Ao longo de centenas ou milhares de casos, esse tempo acumula-se rapidamente.

A carga vai além das funções clínicas. As equipas de finanças, RH, TI e outras áreas despendem muito tempo a redigir documentos, resumir informação e preparar materiais necessários, mas morosos. Como resultado, muitas operam no que os líderes descrevem como «modo de operação constante», com capacidade limitada para trabalho de maior valor.

Ao mesmo tempo, o interesse pela IA já estava a surgir dentro da organização. Os colaboradores estavam a experimentar chatbots, mesmo quando as políticas formais restringiam a sua utilização.

«Tínhamos pessoas ansiosas por começar, mas havia um número muito grande de pessoas à margem», diz Rob Purinton, Chief AI Officer da AdventHealth. «Não tinham a certeza de como usar a IA de forma eficaz no seu trabalho diário.»

A liderança da AdventHealth concluiu desde cedo que realizar pilotos isolados não levaria a mudanças significativas. O desafio central era promover uma utilização consistente e segura numa força de trabalho alargada.

«A parte mais difícil da IA nos cuidados de saúde é levar as pessoas a usá-la de forma segura, consistente e em escala», afirma Purinton. «Tomámos desde cedo a decisão de tratar a adoção como o produto.»

Essa decisão moldou a implementação. Em vez de posicionar a IA como automação, os líderes apresentaram-na como uma forma de reduzir a carga administrativa e devolver tempo aos clínicos e às equipas.

«Não falamos da IA como automação. Falamos de recuperar tempo», diz Purinton. «Se conseguirmos reduzir de forma significativa uma revisão de 10 minutos — mantendo a qualidade —, essa é capacidade que podemos devolver aos nossos clínicos.»

A AdventHealth também tratou a adoção como uma métrica operacional mensurável. A organização acompanha as mensagens por utilizador por dia útil, excluindo fins de semana e feriados para criar uma base de referência consistente. Essa métrica é monitorizada e gerida como qualquer outro KPI, com metas e tendências revistas regularmente.

Para escalar a utilização, o sistema recorreu a grupos de pares por domínio, em vez de grandes programas de formação centralizados. As equipas de finanças trabalharam com equipas de finanças e as de RH com RH, por exemplo, partilhando prompts, fluxos de trabalho e boas práticas relevantes para as suas funções específicas.

À medida que a organização passou da experimentação para a implementação empresarial, a liderança deu prioridade a ferramentas capazes de responder aos requisitos dos cuidados de saúde em matéria de privacidade, governação e fiabilidade.

«Escolhemos a OpenAI porque não estávamos à procura de uma demonstração. Estávamos à procura de infraestrutura empresarial», diz Purinton. «A capacidade de raciocínio, os outputs estruturados e os controlos de governação deram-nos confiança de que isto não era apenas software de produtividade. Era algo que podíamos escalar de forma responsável em todo um sistema de saúde.»

A AdventHealth adotou o ChatGPT Enterprise e, mais tarde, o ChatGPT for Healthcare, que ofereceu salvaguardas adicionais para ambientes regulados, incluindo proteção de dados e apoio à conformidade.

A rapidez da inovação e da colaboração também influenciou a decisão.

«Valorizamos muito estar mais perto do limite do que é possível», diz Purinton. «E consideramos a OpenAI altamente colaborativa quando pensamos em pilotos, implementações e no que vem a seguir.»

Um dos casos de uso mais precoces e mensuráveis foi a gestão da utilização.

Com o ChatGPT for Healthcare, os médicos consultores podem gerar resumos estruturados dos processos dos doentes, destacar detalhes clínicos relevantes e redigir justificações iniciais. O clínico continua responsável pelo juízo final, mas o tempo gasto a reunir informação é reduzido.

A organização mede o impacto com dados ao nível do sistema, incluindo registos temporais nos processos clínicos eletrónicos, em vez de estimativas autorreportadas.

«Preferimos medidas que estejam incorporadas no próprio processo», diz Purinton. «Conseguimos ver exatamente quantos minutos melhoraram e se essa mudança é estatisticamente significativa.»

Para além dos fluxos de trabalho clínicos, surgiram padrões semelhantes entre departamentos:

• A redação de documentos e planos começa com uma primeira versão em vez de uma página em branco
• Políticas e comunicações são convertidas em formatos estruturados e utilizáveis
• Notas e informação não estruturada são rapidamente resumidas em passos de ação

Estas mudanças reduzem os tempos de ciclo, limitam revisões sucessivas e melhoram a consistência dos outputs.

A AdventHealth avalia o impacto da IA em duas dimensões principais: adoção e desempenho dos fluxos de trabalho.

No lado da adoção, o acompanhamento da utilização diária criou responsabilização e visibilidade sobre a rapidez com que a IA está a tornar-se parte do trabalho rotineiro.

No lado dos fluxos de trabalho, os pilotos são avaliados com métricas de taxa de processamento, como tempo por tarefa, tempo de resposta e volume tratado. Na gestão da utilização, o objetivo é reduzir o tempo de revisão mantendo a qualidade e a consistência.

Entre departamentos, as equipas reportam:

• Redução do tempo gasto em documentação repetitiva e tarefas de revisão
• Tempos de resposta mais rápidos nos fluxos de trabalho internos
• Menos ciclos de retrabalho devido a primeiras versões mais consistentes
• Maior capacidade sem reforço de pessoal

A organização descreve frequentemente estes ganhos como «tempo recuperado», mas a liderança liga esse conceito diretamente a resultados mensuráveis.

«Se pegar numa tarefa de 10 minutos e a transformar em dois, e isso acontecer mil vezes por semana, isso é capacidade real», diz Purinton. «A questão é como reinvestir essa capacidade.»

Para a AdventHealth, o valor da IA está intimamente ligado à sua missão de prestar cuidados integrais. Isso exige tempo — tempo para os clínicos passarem com os doentes e as famílias, e tempo para as equipas se concentrarem em trabalho de maior valor.

Um exemplo ilustra o impacto ao nível individual. Um médico que antes passava as noites a concluir documentação, muitas vezes referida como «tempo de pijama», conseguiu terminar o trabalho dentro do horário normal após alterações aos fluxos de trabalho apoiadas por IA.

«Ele deixava o trabalho no trabalho», diz Purinton. «Podia ir para casa e estar presente com a família.»

Histórias como esta reforçam a abordagem da organização à IA como ferramenta para reduzir a carga administrativa, em vez de substituir funções.

Até à data, a maioria dos ganhos mensuráveis resultou da redução do tempo gasto em tarefas existentes. A AdventHealth vê isso como o ponto de partida.

A organização está agora focada em expandir para áreas como o acesso do doente, o apoio à decisão clínica e novos modelos de prestação de cuidados, mantendo a mesma ênfase na governação, medição e confiança.

A principal lição, segundo a liderança, é que escalar a IA depende menos da tecnologia em si e mais da forma como é introduzida e adotada.

«A adoção não é “vão usar o produto”. É “liderança da mudança”», diz Purinton. «Quando a medimos, provamos valor e lideramos com confiança, é aí que vamos além dos pilotos.»