Cada vez mais, as ferramentas de IA estão sendo utilizadas para apoiar a tomada de decisão e auxiliar na criação de modelos que identificam tendências e padrões de comportamento. Esses modelos, aliados às regras de negócios, permitem que as empresas façam escolhas mais assertivas, independentemente da área em que atuam. Análises avançadas incluem técnicas sofisticadas de estatística, como Machine Learning, Otimização, Redes Neurais e Data Mining.
O ciclo analítico é um roteiro para garantir que a análise de dados seja eficaz. Suas etapas incluem a definição do problema, a busca e exploração de dados, a criação de modelos de predição, a escolha do melhor modelo e a validação de sua capacidade de predição, juntamente com processos de “retreino” ou substituição do modelo, e a gestão dos modelos.
Na área da saúde, já são aplicadas diversas técnicas de IA para o planejamento de modelos de gestão em saúde. Os modelos preditivos permitem identificar padrões, incluindo variáveis demográficas e comportamentais, que impactam nos custos dos planos de saúde. Isso possibilita calcular os impactos financeiros e promover políticas de saúde e bem-estar para os pacientes, visando qualidade de vida e longevidade.
Através da análise preditiva, é possível prever taxas de internação, probabilidade de doenças e identificar pacientes para programas de saúde e bem-estar, contribuindo para a medicina preventiva. Além disso, é possível resolver problemas de negócios, como a identificação de potenciais pacientes com doenças graves, impactando nas margens e renegociações de planos de saúde.
Os modelos preditivos ajudam as seguradoras de saúde a tomar decisões informadas, melhorar a eficiência operacional e reduzir custos, garantindo a sustentabilidade do setor. Um estudo de caso sobre a predição de doenças cardiovasculares demonstra como os modelos de IA podem ser utilizados para detectar precocemente essas doenças e reduzir a mortalidade.
A plataforma SAS® Data Studio permite o tratamento de dados e a criação de modelos preditivos de forma eficiente. Com ferramentas como o SAS® Model Studio e o SAS® Visual Analytics, é possível desenvolver e avaliar modelos, comparar algoritmos de machine learning e tomar decisões baseadas em dados. A interpretabilidade dos modelos e a performance são essenciais para garantir a qualidade dos resultados analíticos e orientar a tomada de decisão.
Em resumo, a IA está revolucionando a forma como as empresas lidam com dados e tomam decisões, especialmente na área da saúde. Os modelos preditivos permitem prever eventos futuros, identificar padrões e comportamentos, e otimizar processos, contribuindo para a melhoria da qualidade de vida e a sustentabilidade dos negócios.
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