Estudo de caso

Como acelerar a velocidade de sua pesquisa com o processamento de linguagem natural

Tecnologias como o reconhecimento óptico de caracteres ajudam um líder do setor de planos de saúde a acompanhar os requisitos de conformidade em uma fração do tempo que levava anteriormente.

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Quanto melhor a pergunta

Com que rapidez um milhão de palavras pode se transformar na única de que você precisa?

Quando uma empresa de assistência médica gerenciada estava perdendo tempo com buscas manuais, a PNL atendeu à necessidade de agilidade.


Asaúde é uma prioridade para os países em todo o mundo. Somente nos Estados Unidos, mais de 85 milhões de americanos, em todos os estados, dependem do Medicaid, um programa de assistência médica financiado pelo governo, para obter cobertura. O programa regulamentado pelo governo federal é especialmente essencial para ajudar mulheres grávidas, mães jovens e crianças a receberem exames de rotina, vacinas e cuidados preventivos, o que representa um benefício para o sistema de saúde dos EUA como um todo.

Devido ao elevado número de pacientes do Medicaid e às complexidades inerentes a um sistema financiado pelo governo federal, mas administrado pelos estados, muitos estados enfrentam dificuldades para acompanhar os complexos requisitos de conformidade que permitem que seus beneficiários recebam os cuidados de saúde necessários. As grandes organizações privadas de gestão de cuidados de saúde (MCOs) cumprem as obrigações administrativas dos estados, de modo que os benefícios de saúde continuem a ser prestados àqueles que mais precisam deles.

 

Uma das maiores organizações de manutenção de cuidados de saúde (MCOs) no competitivo mercado de seguros de saúde dos EUA constatou que estava perdendo tempo valioso devido a processos árduos de verificação de conformidade. Os analistas de conformidade da empresa dedicavam centenas de horas a examinar manualmente os contratos do Medicaid para confirmar se os requisitos estaduais estavam sendo cumpridos. Em um setor altamente competitivo, esse tempo perdido estava custando à MCO a vantagem de que ela precisava para conquistar contratos adicionais.
 

Os requisitos de conformidade do Medicaid variam de estado para estado, e o descumprimento acarreta penalidades severas aos prestadores que têm acordos estaduais de nível de serviço (SLAs). As atualizações contínuas dos contratos estavam aumentando a carga de tempo e trabalho para os analistas dessa MCO e afetando negativamente os resultados financeiros da empresa.
 

A organização de assistência médica gerenciada recorreu à ajuda dos profissionais da Ernst & Young LLP (EY US) para criar um sistema mais eficiente para seus analistas de conformidade. As equipes da EY combinaram as tecnologias mais atuais com o apoio de equipes especializadas em regulamentação da área da saúde para oferecer uma visão em primeira mão do setor de saúde, ajudando o cliente a aprimorar sua tomada de decisões e a melhorar a vida das pessoas.
 

O resultado é um banco de dados pesquisável, configurado de acordo com as necessidades da MCO e treinado com a tecnologia emergente mais avançada disponível.
 

“As equipes regulatórias da EY na área da saúde se dedicam a acompanhar as políticas e práticas nacionais que afetam o setor da saúde”, afirma Heather Meade, diretora do Washington Council da Ernst & Young LLP. “Temos grande dedicação em ajudar as organizações da área da saúde a tomar decisões mais bem fundamentadas para melhorar a vida das pessoas, oferecendo inovações tecnológicas de ponta com um toque humano. “Quando nossos conhecimentos em políticas se unem à nossa experiência em tecnologia, aprimorando as ferramentas das quais as organizações de saúde dependem, todos saem ganhando.”

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Melhor a resposta

Caça-palavras em velocidade de warp

Quando a linguagem contratual é complexa, a PNL desentraça essa complexidade para melhorar os negócios.

Os profissionais da EY começaram entrevistando os analistas de conformidade da MCO para obter uma compreensão completa dos principais desafios da organização. Além disso, avaliaram os contratos existentes do Medicaid em vários estados para identificar, de maneira geral, os pontos em comum e as diferenças nos formatos e na redação dos contratos.
 

Os cientistas de dados recorreram à inteligência artificial (IA), que emula a cognição humana por meio da análise de grandes conjuntos de dados e, em seguida, aplica algoritmos para transformar os dados brutos em informações úteis que podem ser obtidas a uma velocidade surpreendente. O processamento de linguagem natural (PLN) é uma forma de IA que utiliza o aprendizado de máquina para atuar como um tradutor entre as palavras como dados brutos – todas elas – e as palavras como dados funcionais – apenas aquelas relevantes para uma necessidade ou tarefa específica.

Os dados não estruturados representam o maior volume de dados nas organizações atualmente; no entanto, continuam sendo amplamente ignorados quando se trata de extrair insights e podem constituir um fardo contínuo para o gerenciamento.

Para este cliente, os dados brutos consistiam em inúmeros contratos estaduais redigidos com pouca ou nenhuma consistência na linguagem, na redação, na organização por tópicos ou na formatação. As palavras utilizadas para redigir os requisitos contratuais podem ser semelhantes, mas muitas vezes são organizadas e combinadas de maneira diferente.

As equipes da EY utilizaram a PNL para treinar um algoritmo de forma personalizada com o objetivo de extrair requisitos que, posteriormente, seriam inseridos em um banco de dados central, permitindo que os analistas da empresa pesquisassem rapidamente palavras-chave, frases e personagens, tanto por estado quanto por função de negócios. As áreas de negócios que podem ser pesquisadas incluem centros de sinistros, centrais de atendimento, recursos e reclamações, além de outras com implicações em termos de conformidade.

Na primeira fase, as equipes da EY identificaram estruturas comuns e relevantes de parágrafos e frases, destacando expressões como “No caso de” e “é obrigatório que”. Eles também classificaram caracteres como marcadores e algarismos romanos. Como esses caracteres especiais podem variar de acordo com o contrato estadual, foram necessárias diferentes combinações para que o algoritmo de PLN aprendesse os contratos e requisitos específicos. Em alguns casos, os contratos públicos estavam disponíveis apenas no formato PDF, o que exigiu o uso de software de reconhecimento óptico de caracteres para converter imagens de palavras em caracteres legíveis antes que fosse possível ensinar ao processamento de linguagem natural (NLP) o que procurar.

Em seguida, as equipes realizaram uma análise aprofundada da linguagem sintática e semântica para elaborar um dicionário com cerca de 450 termos de pesquisa essenciais nos quais o algoritmo pudesse se concentrar. As palavras-chave estão relacionadas principalmente a obrigações e requisitos formais. Palavras como “exigido”, “deve” e “é obrigatório” denotam obrigação, enquanto “dentro de” indica uma exigência quantitativa, como em “dentro de 48 horas”. Verbos como “cumprir”, “satisfazer” e “residir” ocuparam destaque nos dicionários e bibliotecas de aplicativos de PLN criados especificamente para os contratos estaduais da MCO.

O algoritmo de PNL levou cerca de quatro meses para ser desenvolvido e ajustado, por meio de um processo em etapas que aumentou sua precisão de 50% para 84% e, posteriormente, para quase 100%, com testes repetidos, acréscimos e esclarecimentos à biblioteca pesquisável. No total, foram identificados cerca de 170.000 requisitos de conformidade, que foram classificados com base nas palavras e nos caracteres que os descrevem nos contratos estaduais do Medicaid.

“Os dados não estruturados constituem o maior tipo de dados nas organizações atualmente; no entanto, continuam em grande parte inexplorados para a obtenção de insights e podem representar um fardo contínuo para o gerenciamento”, afirma Traci Gusher, líder de Dados e Análises da EY Américas. “A aplicação da inteligência artificial moderna transforma nossa capacidade de utilizar rapidamente esse tipo de informação de grande impacto e gerar valor a partir dela.”

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Melhor se torna o mundo de negócios

Uma análise de conformidade mais eficaz em seus próprios termos

Um novo banco de dados reduz o tempo de pesquisa manual de cerca de 250 horas para 15 minutos.

O banco de dados baseado em PNL, desenvolvido e treinado pelas equipes da EY, permite que os analistas de conformidade da organização de assistência médica gerenciada acessem, pesquisem e analisem rapidamente contratos específicos do Medicaid em uma única fonte centralizada.

Os responsáveis pela conformidade contratual da MCO em vários estados e em relação a diversos requisitos agora podem acessar um painel e pesquisar contratos do Medicaid altamente diferenciados por campos, incluindo estado, função, requisito, termos de conformidade e palavras-chave. O novo banco de dados reduziu o tempo de pesquisa dos analistas de conformidade de cerca de 250 horas para 15 minutos em diversos contratos estaduais, diminuindo significativamente o risco de casos de não conformidade e as penalidades a elas associadas.

O novo painel com tecnologia de PLN agrega valor

Tempo em meses para desenvolver o banco de dados
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Melhor atendimento aos pacientes do Medicaid
Mais de 10 milhões

O tempo de pesquisa manual foi reduzido de
∼250 horas para 15 minutos

Termos de conformidade pesquisáveis
170 mil

Termos de pesquisa definidos no algoritmo de PLN
450

Não é mais necessário pesquisar manualmente as páginas dos contratos
+100

A precisão da pesquisa de termos de conformidade aumentou de
50% para quase 100%

O painel de controle de fácil utilização também mostra as diferenças entre os contratos estaduais em relação às diversas capacidades. Por exemplo, se um estado tiver um tempo de resposta do call center de 60 segundos e outro tiver um tempo de resposta de 30 segundos, os analistas podem registrar e destacar essa informação para as stakeholders relevantes da organização.
 

As mais de 200 horas economizadas em buscas manuais, somadas a novos insights, permitem que os analistas da empresa de assistência médica aprofundem a compreensão dos negócios e concorram de forma mais eficaz aos contratos estaduais do Medicaid.
 

O impacto a longo prazo dessa capacidade ajuda os pacientes do Medicaid a receberem um benefício essencial que já é financiado, mas cuja distribuição apresenta dificuldades. Para milhões de gestantes e crianças pequenas em todo o território dos Estados Unidos, as dificuldades do dia a dia tornam-se mais fáceis quando o melhor cumprimento das normas pelas organizações de manutenção de saúde (MCOs) torna os cuidados básicos de saúde mais acessíveis.
 

“As equipes da EY estão utilizando tecnologias de ponta, baseadas em inteligência artificial, para impulsionar inovações”, afirma Sezin Palmer, diretora-geral da área de Consultoria, Dados e Análise da Ernst & Young LLP. “Nossas equipes aproveitam o potencial dos dados para proporcionar às organizações da área da saúde estratégias e soluções que redefinem o valor.”

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