O Lean Predict aplica algoritmos preditivos aos dados da sua operação para estimar riscos, identificar populações prioritárias e sinalizar anomalias, ajudando sua equipe a decidir onde concentrar atenção antes que o custo aconteça.
Entenda o produto
O Lean Predict é a camada de inteligência preditiva da Lean Saúde. Analisa dados históricos e atuais da operação, identifica padrões e estima a probabilidade de determinados desfechos, organizando pessoas, grupos e eventos de acordo com o nível de risco. A decisão sobre a intervenção permanece com as equipes do cliente.
Informações capturadas dos sistemas de origem e preparadas para que os algoritmos trabalhem sobre uma base confiável.
Modelos de machine learning reconhecem padrões associados ao desfecho analisado e atribuem indicadores de probabilidade à população.
O resultado chega como população segmentada por nível de risco, no formato definido em projeto, dentro do fluxo que a equipe já utiliza.
Os indicadores apontam prioridade de atenção. A decisão sobre a intervenção permanece sempre com as equipes do cliente.
Os dados considerados variam conforme o modelo preditivo, a disponibilidade de dados e a viabilidade técnica de cada projeto.
Resultados e capacidade
Os números abaixo se referem a cases específicos de aplicação do Lean Predict e à base de dados que sustenta a construção dos algoritmos. São resultados observados naqueles contextos, e não uma garantia de desempenho para outras operações.
apuradas em uma única análise de pedidos de reembolso, em um cliente Lean Saúde.
performance observada no algoritmo de risco de reinternação em 30 dias.
base de dados própria que sustenta a construção e o refino dos algoritmos.
em relação à primeira internação, o que explica o foco em identificar esse risco antes da alta.
Métricas de performance referem-se a modelos, populações e períodos específicos. Acurácia, sensibilidade e especificidade podem ser influenciadas pela qualidade e pela volumetria dos dados fornecidos por cada cliente e, por isso, não podem ser generalizadas. A Lean Saúde não garante redução de custos nem a ocorrência dos desfechos estimados.
Por que importa
Cada evento de alto custo, alto risco. Sem visibilidade antecipada, esse custo só aparece depois que a conta chegou.
Modelo com 85–90% de acurácia, acionado a cada alta hospitalar. A reinternação custa até 5x mais que a primeira.
Pedidos com padrões fora do esperado costumam ficar sem investigação até virarem prejuízo relevante.
Sem sinalização antecipada, o acompanhamento assistencial só começa quando o custo já está alto.
Faltas não identificadas geram esforço de acionamento indiscriminado e desperdício de agenda.
Volume alto de eventos simultâneos e equipes com capacidade limitada para olhar todos com a mesma profundidade.
Sem modelos preditivos, o risco só aparece depois que o custo já aconteceu.
Da predição individual à visão da operação
Além da lista priorizada, o Lean Predict disponibiliza painéis com a distribuição de risco da população analisada, os grupos prioritários e a evolução dos indicadores ao longo do tempo.
| classificação | casos | % da base |
|---|---|---|
| Sem sinal relevante | 48.123 | 96,77% |
| Risco médio | 1.164 | 2,34% |
| Risco alto | 444 | 0,89% |
| Total | 49.731 | 100% |
Casos priorizados para investigação: 1.608
| grupo | beneficiários |
|---|---|
| Risco de reinternação | 312 |
| Perfil high cost | 149 |
| Hiperutilizadores | 103 |
| Risco de falta em consulta | 221 |
Linha cheia: grupo priorizado. Linha tracejada: média da operação.
| identificador | nível |
|---|---|
| BNF-04182 | Alto |
| BNF-11907 | Alto |
| BNF-07734 | Médio |
| BNF-02458 | Baixo |
Telas, gráficos e dados meramente ilustrativos. Os painéis, indicadores e visões disponíveis dependem dos dados do cliente, da viabilidade técnica e da evolução dos softwares Lean Saúde, e são definidos na fase de implantação.
A diferença na prática
Perguntas frequentes
É a solução de inteligência preditiva da Lean Saúde. Utiliza algoritmos de machine learning para analisar os dados da operação do cliente, estimar a probabilidade de determinados desfechos e organizar populações e eventos por nível de risco, apoiando a decisão sobre onde atuar primeiro. Os resultados são entregues por dashboards, sistema próprio, API ou integração customizada.
Hoje há modelos disponíveis para risco de reinternação, beneficiários high cost e hiperutilizadores, faltas em consultas e anomalias em pedidos de reembolso. Outros desfechos podem ser modelados conforme os dados disponíveis e a viabilidade técnica do projeto.
O algoritmo de risco de reinternação desenvolvido pela Lean Saúde apresenta acurácia de 85 a 90%. Esse número se refere a esse modelo específico e ao contexto em que foi avaliado. Métricas como acurácia, sensibilidade e especificidade dependem da qualidade e da volumetria dos dados fornecidos por cada cliente e, por isso, não podem ser generalizadas para todos os projetos.
Não. Algoritmos preditivos não substituem equipes assistenciais ou de gestão. Eles apoiam a decisão, indicando onde a atenção tende a ser mais necessária. A decisão sobre a intervenção permanece com o gestor e com as equipes técnicas do cliente.
A infraestrutura é provida por referências mundiais de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, com camadas de governança e segurança ao longo de todo o pipeline. Os processos são aderentes à LGPD e às demais legislações aplicáveis, e o tratamento dos dados segue os termos do contrato de prestação de serviços.
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Uma conversa com nosso time para entender sua operação e mostrar quais modelos preditivos fazem sentido, quais dados são necessários e como o resultado chegaria até a sua equipe.
Ao enviar, você concorda com o tratamento dos seus dados conforme a Política de Privacidade da Lean Saúde (LGPD).
