Alertas inteligentes da MEG: Use Inteligência Artificial (IA) baseada em regras para detectar anomalias nos dados de qualidade

Inteligência Artificial Baseada em Regras (IA) em MEG

O que é coberto por este posto:

O que é a IA baseada em regras?

Como a IA baseada em regras melhora a qualidade dos cuidados nas organizações

Alertas Inteligentes" da MEG

Exemplos de fluxos de trabalho de Alerta Inteligente utilizados pelos clientes

Benefícios dos Alertas Inteligentes


O que é a IA baseada em regras?

IA baseada em regras é um tipo de inteligência artificial que opera com base em regras e condições pré-definidas; projetada para processar grandes quantidades de dados, identificar padrões e tomar decisões com base em regras e lógica pré-definidas. Ao contrário da aprendizagem mecânica, a IA baseada em regras é usada onde a consistência e a precisão são críticas. 

Em comparação com outros tipos de IA, como aprendizagem de máquinas e redes neurais, a IA baseada em regras é menos flexível, mas mais confiável em certos domínios problemáticos bem definidos. Ela segue um conjunto pré-definido de regras e não requer dados de treinamento. Embora possa não ser capaz de se adaptar a novas situações, a IA baseada em regras pode ser útil para automatizar tarefas de rotina e reduzir erros.

Como a IA baseada em regras melhora a qualidade dos cuidados nas organizações

Automatizar tarefas rotineiras

Ao automatizar tarefas de rotina, como entrada e análise de dados, a IA baseada em regras pode ajudar a reduzir erros humanos e melhorar a precisão e consistência dos processos, ao mesmo tempo em que libera tempo tempo tempo tempo e recursos para tarefas mais críticas. Além disso, os provedores de saúde podem usar a IA baseada em regras para identificar tendências e padrões nos dados, como exceder os níveis de tolerância ao risco, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas sobre intervenções e iniciativas de melhoria da qualidade.  

Melhorar a precisão e a consistência

A IA baseada em regras pode melhorar a garantia dos processos relacionados à qualidade aplicando um conjunto pré-determinado de regras a cada tarefa, eliminando o potencial de erro humano. Além disso, pode assegurar que cada tarefa seja concluída de acordo com os mesmos critérios e padrões, reduzindo a variabilidade e aumentando a qualidade geral. Esta padronização pode, em última análise, levar a uma melhor qualidade de atendimento e melhores resultados para os pacientes.

Melhorando a tomada de decisões

Ao processar grandes quantidades de dados e aplicar regras e lógica pré-definidas, a IA baseada em regras pode fornecer alertas precoces e percepções valiosas em áreas onde os provedores de saúde podem melhorar. Estes podem ajudar a identificar riscos ou problemas potenciais antes que se tornem mais sérios, permitindo a intervenção precoce e a tomada de decisões proativas.

Reduzindo erros e riscos

A tecnologia também pode ajudar a reduzir o potencial de erro humano, melhorando a segurança e a qualidade dos cuidados prestados aos pacientes, automatizando tarefas de rotina e aplicando regras e lógica consistentes. 

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Alertas Inteligentes" da MEG

O recurso de IA mais popular e impactante do MEG baseado em regras é chamado de "Alertas Inteligentes". Os Alertas Inteligentes ajudam as organizações de saúde a identificar riscos ou problemas potenciais antes que eles se tornem mais sérios, permitindo a intervenção precoce e a tomada de decisões proativas.

Visão geral da tecnologia

MEG', 'Alertas Inteligentes' processam simultaneamente dados e aplicam regras e árvores de decisão predefinidas para identificar automaticamente cenários potenciais de alto risco (de acordo com os limites acordados) e acionar alertas para iniciar ações em tempo real.

Especificamente, estas regras e árvores de decisão disparam automaticamente um alerta quando certos critérios de um formulário são atendidos (por exemplo, algo acontecendo 'X' vezes em um período de 'Y'), permitindo que o sistema tome decisões informadas com base nas melhores práticas estabelecidas. 

Exemplos de fluxos de trabalho de Alerta Inteligente utilizados pelos clientes

Apoio à decisão de escalada de risco

  • Erros terapêuticos:

Fluxo de trabalho da IA de Incidentes com Medicamentos - MEG

Exemplo: Em um formulário de relatório de incidentes se Categoria = Medicina for escolhida 10 vezes dentro de 3 semanas um alerta é enviado a um receptor(es) específico(s)

  • Alerta de queda

Fluxo de trabalho de IA de incidentes de quedas - MEG

Exemplo: Em um formulário de relatório de incidentes se a 'Categoria = Queda' for escolhida '3 vezes' dentro de '1 semana', um alerta é enviado a um receptor(es) específico(s)


Monitoramento do Feedback do Paciente

Feedback do paciente fluxo de trabalho AI - MEG

Exemplo: Se "5 Formulários de Feedback de Pacientes" forem enviados com uma "pontuação ruim" dentro de um período de "24 horas", um alerta é enviado para destinatários específicos 


Fluxo de trabalho de garantia de qualidade

Auditoria do fluxo de trabalho do Limiar de Conformidade - MEG

Exemplo: Se a 'Conformidade %' para uma auditoria específica estiver 'abaixo' de um limiar de '60%' durante um 'período de 30 dias', um alerta é enviado à equipe de Garantia de Qualidade

Em resumo, a IA baseada em regras oferece vários benefícios aos provedores de saúde, incluindo automação de tarefas rotineiras, maior precisão e consistência, maior tomada de decisões e redução de erros e riscos. Ao alavancar o poder da IA baseada em regras, as organizações de saúde podem melhorar o atendimento ao paciente e operar de forma mais eficiente e eficaz. 

Benefícios dos Alertas Inteligentes


A IA 'Smart Alerts' da MEG, baseada em regras, está ao vivo e pronta para ser usada agora mesmo...

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