A Inteligência Artificial como ferramenta para serviços de saúde inovadores e baseados em valor

A utilização excessiva e inadequada dos Serviços de Urgência é um problema bem documentado a nível internacional. As consequências são conhecidas: sobrecarga operacional, tempos de espera cada vez mais longos e um uso ineficiente de recursos. Em Portugal, uma proporção relevante de utentes — designados internacionalmente como High Users (HU) — concentra, de forma desproporcionada, um volume elevado de episódios de urgência. São uma minoria, mas o seu impacto no sistema é significativo. A ausência de modelos integrados para a gestão destes utentes perpetua episódios evitáveis e agrava a pressão sobre os serviços, tornando muito relevante a criação de respostas verdadeiramente adaptadas às necessidades de cada pessoa.

É neste contexto que surge o projeto HUMAI – High Users Management with Artificial Intelligence: uma iniciativa que demonstra como a investigação e a inovação colaborativas, desenvolvidas em contacto direto com a realidade dos cuidados de saúde, podem transformar serviços e apoiar decisões clínicas com maior informação. O projeto foi coordenado pelo laboratório colaborativo Value for Health CoLAB, em parceria com a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade NOVA de Lisboa e a Unidade Local de Saúde de Almada-Seixal (ULSAS). O ponto de partida foi apoiar o Grupo de Resolução High Users (GRHU) da ULSAS na medição do impacto da sua intervenção inovadora — centrada na gestão de casos e na integração de cuidados.

O que distingue o HUMAI não é apenas o recurso à inteligência artificial, mas a forma como esta tecnologia foi desenvolvida: em co-criação entre investigadores, equipas clínicas, administradores e profissionais de tecnologias de informação. O processo incluiu sessões estruturadas de levantamento de necessidades, desenvolvimento interativo e a implementação de um demonstrador funcional capaz de monitorizar impacto, identificar perfis de doentes e prever o risco de utilização frequente dos serviços de urgência. A solução foi desenhada para se integrar naturalmente nos fluxos de trabalho da equipa GRHU e nos sistemas de dados já existentes — sem criar rupturas, mas acrescentando valor.

Os resultados são promissores. Com base em dados clínicos e sociodemográficos de 8250 doentes do serviço de urgência, os modelos preditivos desenvolvidos mostraram ser capazes de antecipar readmissões a curto prazo com desempenho relevante. Isto representa um avanço significativo: permite apoiar decisões clínicas com maior antecedência, priorizar intervenções e alocar recursos de forma mais eficiente. Foram ainda identificados os perfis de utentes em que a intervenção do GRHU é mais eficaz, bem como 19 indicadores de impacto que irão apoiar a ULSAS na avaliação do valor desta intervenção — tanto para os doentes como para o sistema de saúde no seu conjunto.

A inteligência artificial, por si só, não resolve a pressão sobre os Serviços de Urgência. Mas quando integrada num modelo de inovação colaborativa e co-desenvolvida com quem trabalha no terreno, pode tornar-se um instrumento poderoso de gestão e de política pública. O HUMAI, financiado no âmbito do PRR “Ciência Mais Digital”, é a prova de que investir em ciência — aproximando investigadores dos processos de inovação na administração pública — pode ser uma estratégia eficaz de sustentabilidade para o Serviço Nacional de Saúde. Co-criar soluções para problemas reais, na colaboração entre investigadores, equipas de saúde e as empresas que implementam os sistemas de informação, não é apenas uma boa prática: é o caminho para um sistema nacional de saúde inovador, sustentável e com valor real para os cidadãos.

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