Tecnologia da InterSystems ajudou empresa de medicina diagnóstica a responder a 2.500 consultas por dia e apoiar equipes nas etapas anteriores à análise dos exames
Receitas de difícil leitura, dúvidas sobre exames e informações dispersas em diferentes sistemas podem comprometer o atendimento antes mesmo da coleta. Em operações de grande escala, atrasos e falhas nessa etapa tendem a se multiplicar ao longo da jornada do paciente.
Foi esse desafio que levou o Grupo Sabin, empresa de medicina diagnóstica com atuação em 15 estados brasileiros, a desenvolver a sabIAna, uma ferramenta baseada em inteligência artificial criada para apoiar equipes no esclarecimento de dúvidas sobre exames, prescrições e procedimentos.
Desenvolvida com o InterSystems IRIS for Health, plataforma de dados para saúde da InterSystems — empresa americana especializada em tecnologias de gestão, integração e análise de dados para setores como saúde, finanças e governo —, a solução recebe cerca de 2.500 consultas por dia e, segundo a companhia, reduziu em 25% o tempo gasto em cada atendimento.
A iniciativa busca dar mais eficiência a uma operação inserida em um mercado que movimenta bilhões de exames por ano. Em 2024, foram realizados mais de 2,5 bilhões de exames diagnósticos no Brasil, segundo a Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica (Abramed). Desse total, 1,34 bilhão ocorreu no Sistema Único de Saúde (SUS) e 1,19 bilhão na rede privada.
No Sabin, cerca de 4 mil profissionais recorrem a uma equipe de aproximadamente 20 especialistas para esclarecer dúvidas relacionadas a exames, prescrições e procedimentos. Antes da adoção da ferramenta, parte dessas demandas dependia da consulta a diferentes fontes de informação, o que aumentava o tempo de resposta e dificultava a padronização dos processos.
A sabIAna foi criada justamente para concentrar esse conhecimento em uma única base e facilitar o acesso às informações necessárias para o atendimento. O sistema reúne conteúdos sobre exames, procedimentos e protocolos, permitindo que profissionais sem formação médica encontrem respostas de forma mais rápida dentro do próprio fluxo de trabalho.
Segundo o Grupo Sabin, além da redução de 25% no tempo gasto por consulta, a ferramenta também contribuiu para diminuir erros operacionais e tornar os processos mais uniformes. Em vez de adicionar mais uma camada tecnológica à rotina, a iniciativa buscou organizar e disponibilizar o conhecimento necessário para que as equipes identifiquem corretamente exames, prescrições e procedimentos.
Da informação dispersa à resposta
Antes da sabIAna, muitas respostas dependiam da consulta a sistemas distintos e bases de conhecimento distribuídas pela organização. Esse modelo aumentava o tempo de espera para a resolução de dúvidas e, em alguns casos, dificultava o atendimento ao paciente. Segundo a companhia, ferramentas tradicionais de gestão de conteúdo, como o SharePoint, nem sempre atendiam adequadamente às necessidades das equipes.
Para melhorar a recuperação das informações, o projeto adotou recursos de pesquisa vetorial, tecnologia que permite localizar conteúdos com base no significado das consultas feitas pelos usuários, e não apenas por palavras-chave. A base de conhecimento é atualizada continuamente com apoio da assessoria científica e de médicos que atuam nas diferentes regiões atendidas pelo Sabin.
Essa atualização constante permite incorporar particularidades locais relacionadas a exames, protocolos e práticas médicas. Como resultado, as respostas fornecidas pela ferramenta refletem não apenas diretrizes gerais, mas também especificidades da operação em cada região.
O acesso à sabIAna é feito por meio de uma extensão do Google Chrome, dispensando a necessidade de alternar entre diferentes sistemas. As perguntas podem ser feitas diretamente durante o atendimento,
Com a nova solução, o Grupo Sabin automatizou parte do acesso ao conhecimento acumulado sobre exames e passou a disponibilizar uma fonte única de informação para áreas como coleta, processamento e administração.
Tecnologia integrada à operação
O InterSystems IRIS for Health fornece a infraestrutura tecnológica que sustenta o projeto, incluindo os recursos de pesquisa vetorial utilizados para localizar informações na base de conhecimento.
O caso ilustra uma abordagem cada vez mais comum no uso corporativo da inteligência artificial: aplicar a tecnologia para resolver gargalos específicos da operação, em vez de implementá-la como uma ferramenta isolada.
O projeto recebeu o prêmio InterSystems Impact durante a conferência InterSystems READY, evento anual da companhia. O reconhecimento é concedido a iniciativas de clientes que promovem mudanças positivas em suas organizações.
As indicações são avaliadas por julgadores independentes ligados ao Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), com base em critérios como impacto, inovação e potencial de servir como referência para outras empresas.
Com sede em Brasília, o Grupo Sabin atua em diferentes especialidades de medicina diagnóstica e mantém uma estrutura de assessoria científica que presta suporte diário à comunidade médica. Esse trabalho também contribui para a atualização contínua da base de conhecimento utilizada pela sabIAna, um fator considerado essencial para a qualidade das respostas geradas pela ferramenta.
Além da redução de tempo já registrada, a expectativa da companhia é ampliar os ganhos operacionais e financeiros à medida que a ferramenta evolui e incorpora novos conteúdos e funcionalidades. A experiência sugere que, em um setor marcado por alto volume de informações e processos complexos, o valor da inteligência artificial pode estar menos na substituição de pessoas e mais na capacidade de tornar o conhecimento acessível.
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