INTELLIGENT AUTOMATION 04

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MAGAZINE

Ano 01 - Número 04 - Março-Abril 2021

Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation

A guinada da IA na saúde

A IA vem ajudando a melhorar a prática médica, seja em laboratórios, clínicas ou hospitais.

Upload & Extract: Uma nova forma de extrair dados a partir de documentos de texto - pág 16

A Aplicação da inteligência artificial na medicina - pág 46

RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia

Telemedicina, IA e medicina baseada em valor - pág 50

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INSCRIÇÃO

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CAPA Por Roberta Prescott

A guinada da IA na saúde

ÍNDICE - ED 004

A IA vem ajudando a melhorar a prática médica, seja em laboratórios, clínicas ou hospitais. E, diferentemente do que se assiste ou lê em peças de ficção científica, a inteligência artificial não substituirá nem o médico e nem os radiologistas ou os enfermeiros — mas, assim como ocorrerá em diversas profissões, a IA as modificará e será preciso trabalhar em conjunto.

Upload & Extract:

Uma nova forma de extrair dados consolidados a partir de documentos de texto

Experiência do Cliente na era da Inteligência Artificial: como varejistas podem (ou não) tirar proveito da tecnologia para fidelização de clientes e aumento de receita

PÁG 16

PÁG 22

5 coisas que você deveria saber antes de morrer

as máquinas assumirão o papel dos humanos ou os humanos se tornarão máquinas?

PÁG 32

PÁG 50

PÁG 28 A Nova Medicina Tecnológica: diagnósticos com mais Inteligência e médicos com mais humanologia

A Ascensão da IA na Saúde:

Inteligência artificial na saúde:

Telemedicina, IA e Medicina Baseada em Valor

PÁG 08

PÁG 38 Gestão de Documentos Acelera Transformação Digital nas Empresas

PÁG 54

PÁG 46 A aplicação da Inteligência Artificial na medicina

PÁG 56 Como priorizar as oportunidades de robotização com RPA

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Dias 20 e 21/OUT

Dias 15 e 16/SET

EDITORIAL

Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

Em saúde a aplicação de IA está apenas começando e seu potencial, apesar das limitações atuais, é imenso. O setor de saúde apesenta muitos desafios e é bem problemático. É um setor em que os seus atores vivem em conflito e o sistema como um todo, não funciona de forma eficiente. As relações médico e paciente são desconectadas, com a imensa maioria dos médicos, estressados e pressionados, dispensando pouco tempo na pessoa do paciente em si e apenas olhando exames e prescrevendo medicamentos. Estes contatos esporádicos e superficiais provocam erros de diagnósticos e acabam incentivando exames e prescrições desnecessárias e supérfluas.

A aplicação da IA de forma adequada, com o humano, no caso o médico, pode tirar o robô de dentro do médico e tornar a medicina mais humanizada. A aplicação adequada da IA é a oportunidade de restaurar uma das coisas mais valiosas da medicina, que é a conexão humana e a empatia na relação médico-paciente. A aplicação da IA vai reduzir o tempo desperdiçado em atividades robóticas que os médicos exercem, abrindo tempo livre para a atenção ao paciente.

Nós já usamos IA em muitas atividades do nosso dia a dia. Recomendações de filmes e músicas, buscas no Google, reconhecer colegas em fotos no facebook e assim por diante.

Creio que devemos usar com mais intensidade a IA para as coisas que realmente importam, como nossa saúde. A medicina caminha na direção de ser personalizada, focada na

saúde e não na doença, com interação contínua e não esporádica entre médicos e pacientes, e principalmente, em uma relação empática e humana entre pessoas, estejam elas com jalecos ou em bermudas. A IA pode e provavelmente vai se tornar o novo estetoscópio. Fará parte do dia a dia da medicina.

Esse é o tema central dessa nossa edição da Intelligent Automation Magazine : A quinada da IA na saúde. Convidamos para escrever sobre o assunto conceituados profissionais de tecnologia e médicos, que já estão envolvidos com projetos de aplicação da IA na medicina. A proposta, é através de suas experiências e de casos reais em empresas do setor, que foram brilhantemente cobertos pela Roberta Prescott, nos ajudar a visualizar uma medicina no futuro, cujos primeiros passos já estão sendo dados hoje.

Essa edição vai nos ajudar a entender como fazer com que a IA nos ajude a criar uma nova e mais eficiente medicina.

O papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da IA. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. Está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos leitores, sejam comentários ou artigos.

Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone.

Contamos com vocês!

CAPA

A guinada da

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CAPA

AI Na SAÚDE Roberta Prescott Repórter

Entender quais exames laboratoriais precisam de análise mais urgente e feita por médico com maior experiência. Reduzir erros que possa levar pacientes à morte. Maior precisão dos diagnósticos por meio de consulta a banco de dados com milhares de possibilidades de enfermidades. Alertas em tempo real sobre quadros de pacientes permitindo atendimento imediato. Esses são alguns exemplos de como soluções de inteligência artificial podem mudar a área da saúde.

Em suma, a IA vem ajudando a melhorar a prática médica, seja em laboratórios, clínicas ou hospitais. E, diferentemente do que se assiste ou lê em peças de ficção científica, a inteligência artificial não substituirá nem o médico e nem os radiologistas ou os enfermeiros — mas, assim como ocorrerá em diversas profissões, a IA as modificará e será preciso trabalhar em conjunto.

O fato de cada vez mais dados serem criados diariamente somado ao maior conhecimento científico sobre a saúde são, na visão de Mariana Perroni, diretora de inovação médica e saúde digital do Hospital Alemão Oswaldo Cruz, fatores que impulsionam a inteligência artificial. “O conhecimento está dobrando a cada 2,5 meses. Nem todo nosso cérebro consegue dar conta dessas informações. A sinergia entre ferramentas tecnológicas médicos vai amplificar a capacidade e permitir que possamos oferecer um tratamento mais humano e mais direcionado a um indivíduo”, explicou.

“Saímos da medicina que foi marcada por episódios, sendo mais reativa e de tamanho único para algo mais proativo e personalizado e constante”, acrescentou.

Para Edgar Rizzatti, diretor-executivo médico e técnico do Grupo Fleury, a IA é algo que será utilizada mais como solução de meio do que como solução de fim, estando presente em muitas etapas e elos da cadeia. “A IA vai impactar de uma maneira cada vez mais sistêmica a saúde. Ela traz muitas vantagens no sentido de melhorar eficiência, de muitos processos, reduzir custos, padronizar linhas inteiras de cuidado e ter desfechos de maior qualidade e ampliar o acesso à saúde de maneira geral”, destacou.

A inteligência artificial tem apresentado bons resultados na identificação de imagens e outros padrões que estejam fora do foco de atenção.

Por isso, diminuir erros de diagnósticos parece ser uma das mais atuais aplicações prática de inteligência artificial na saúde. Mas a adoção de inteligência artificial não é, necessariamente, algo novo, ainda que tenha ganhado notoriedade agora, desde que algoritmos e soluções tornaram-se mais robustas e mais acessíveis.

Como pontuou Rizzatti, do Fleury, a IA habilita as revoluções digital e da biotecnologia que estão em curso. “Acredito em uma evolução muito significativa, exuberante que não conseguimos nem prever, que pode trazer cura e qualidade de vida”, assinalou diretor-executivo médico e técnico do Fleury.

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CAPA A diretora corporativa de TI do Grupo Fleury, Luzia Sarno, disse que enxerga, no mercado, uma evolução. “Essa lenda de que não vamos ter médico... a gente não vê assim. Vemos que a tecnologia vem ao encontro de ajudar o paciente e ajudar o médico para tratar ou prevenir”, frisou a executiva.

Frente à explosão de dados O Hospital Alemão Oswaldo Cruz começou a experimentar inteligência artificial no fim de 2019. Um dos motivadores, contou Mariana Perroni, do Hospital Alemão Oswaldo Cruz, foi a explosão de dados em saúde. Inicialmente, o hospital usou IA para aprimorar os processos de tratamento clínico, a partir do cruzamento de dados dos monitores dos pacientes com resultados de exames de laboratório para encontrar padrões que indicassem os pacientes que precisam de mais. O objetivo é começar a intervir antes de problemas graves acontecerem. “O sistema se alimenta dos dados dos monitores, dados laboratoriais, faz o cruzamento e mostra para gente quais são as chances de o paciente piorar. Podemos usar tanto na enfermaria como na UTI”, contou Perroni.

Na pandemia, houve intensificação de uso de IA com o hospital passando a usá-la para diagnosticar a covid-19 por meio de imagens, principalmente, tomografia. “Quando vemos que possa ser covid-19, cruzamos com dados do paciente que entrou na rede para entendermos se tem chance de ser covid-19 ou não e se pode piorar ou não”, explica Perroni. Outra implantação de IA é na gestão de leitos destinados a pacientes com covid-19, um desafio que, reconhece a executiva, está cada dia mais difícil. O intuito é entender quando leito estará livre e saber se haverá necessidade de contratar mais leitos. “Passamos a tomar a decisão baseada em dados e não mais opiniões”, ressaltou a diretora de inovação médica e saúde digital do Hospital Alemão Oswaldo Cruz.

Uma iniciativa mais recente é a incorporação do Oswaldo Cruz à plataforma Real World Evidence (RWD) por meio da qual se usa

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Edgar Rizzatti, diretor-executivo médico e técnico do Grupo Fleury

IA para pesquisa em evidência de mundo real. “Estamos fazendo parte de um cluster global que reúne dados anonimizados. Na pesquisa tradicional, temos uma enorme dificuldade em encontrar paciente para estudos e quando achamos eles têm o mesmo padrão. Com esse repositório enorme de dados, começamos a entender o perfil de saúde de cada região, país, cidades e nós vamos colocar dados da população brasileira”, detalhou, explicando que a meta é entender o que funciona para cada indivíduo e não mais o que funciona para a maioria.

No Hospital Alemão Oswaldo Cruz, a discussão sobre IA está na diretoria. “Ficou claro que sem dados somos apenas pessoas com opiniões. Nosso board, colocou IA como estratégica, visando tanto a uma gestão melhor quanto a um cuidado melhor. Conselho e board colocaram as iniciativas de IA como prioritárias até 2025 para ampliarmos e incorporarmos cada vez mais a IA no dia a dia do hospital”, disse a executiva.

Diretoria engajada Na Dasa, dona das marcas Alta e Delboni Auriemo, a incorporação de IA foi top-down, conforme relatou Felipe Campos Kitamura, líder de inovação em operação diagnóstica na Dasa. Segundo o responsável pela inteligência artificial, há pouco mais de quatro anos, a Dasa começou a olhar muito para dado, seguindo uma visão do Pedro de Godoy Bueno, herdeiro e presidente do Grupo Dasa, de transformar a empresa em não apenas anali-

CAPA sar, mas trazer benefícios para os pacientes, ou seja, descobrir doenças mais cedo, sugerir tratamentos com pensando de longo prazo.

Assim foi criado o laboratório de inteligência de artificial. “Hoje, estamos na infância da IA em termos de casos de usos concretos, resultados reais”, pondera Kitamura. Ele estava trabalhando com pesquisa em universidade quando foi chamado pelo laboratório para conversar. O objetivo era criar a área de IA na Dasa, o que, de fato, aconteceu e começou inicialmente focada em radiologia — ultrassonografia, ressonância, raio x e tomografia. “Na época era só eu e fazia tudo sozinho, sem time. Mas, aos poucos, ficou claro de que precisaria de time.

Hoje, temos mais ou menos 35 pessoas, sendo oito médicos e o restante em especialidades diferentes áreas de TI”, explicou o responsável pela inteligência artificial na Dasa.

Fazer a informação chegar no momento certo, apoiando a gestão para que seja mais ágil e inteligente é um objetivo do Hospital Alemão Oswaldo Cruz. Outra meta é conseguir alcançar o paciente independentemente de onde ele estiver — algo que foi impulsionado pela pandemia, com a telemedicina.

Contudo, ao analisar o macrocenário brasileira, Mariana Perroni ressaltou que é importante levar em conta que a grande massa dos hospitais no Brasil ainda está na digitalização. “No fim do dia, IA é tão boa quanto os dados com os quais você a alimenta. Precisa de um processo correto de coleta de dados e a maioria dos hospitais precisa se adequar”, disse, pontuando que há degraus a subir e que o processo passa pela digitalização, inteligência analítica, coleta e estruturação de dados e proteção a dados.

A inteligência artificial, ponderou Felipe Campos Kitamura, da Dasa, é nova no mundo todo e, apesar de se falar disso há dez anos, são poucos aqueles que têm produtos comprovados. “É preciso fazer todo o percurso, que começa com o acesso ao dado e termina em produto robusto. É um caminho enorme e que passa pelo acesso ao dado, LGPD, parte de fazer limpeza dos dados, anotar os dados,

construção dos algoritmos, processo de validação (algoritmo faz o que imagino) e depois para a gente a que foi a etapa mais trabalhosa que é fazer a integração do algoritmo que criamos no sistema que médico usa para laudar o exame, o Pacs”, disse Kitamura.

Entre os especialistas, é comum o entendimento de que 80% do trabalho de criação do algoritmo é a curadoria dos dados, trabalhar os dados, e os 20% restantes está na criação do algoritmo em si. “Mas tem uma terceira coluna que é a integração do algoritmo para o médico de fato conseguir usar”, acrescenta o líder de IA da Dasa. Para resolver esta questão, o time construiu uma plataforma de integração, um middleware, para a incorporação dos algoritmos, os desenvolvidos internamente e o de terceiros.

Atualmente, a Dasa 90% dos projetos de IA da Dasa está concentrada na radiologia, mas o laboratório já está entrando na parte de exames de anatomia patológica e tem como meta entrar em genômica. “A patologia no mundo inteiro hoje ainda é feita na lâmina e não em computador, mas a Dasa começou a digitalizar a lâmina. É um projeto de telepatologia que está sendo usado para treinar o algoritmo. Estamos neste ponto hoje”, conta Felipe Kitamura.

Liberdade para testar Um dos que levou o sucesso da estratégia de IA na Dasa, segundo Kitamura, foi a liberda-

Luzia Sarno, diretora corporativa de TI do Grupo Fleury

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CAPA lhores médicos, não conseguimos ter todos.

Dentro do controle de qualidade, os médicos-referência analisam laudos feitos por outros e apontam se têm erros ou não; e o material é usado para ensinar”, disse. A IA está sendo usada justamente neste processo para aumentar a cobertura do controle de qualidade, apontando, por exemplo, se o médico tirou todas as fotos que precisariam.

Felipe Campos Kitamura, líder de inovação em operação diagnóstica na Dasa

de para testar. A equipe também participou de competições mundiais de IA. “no primeiro ano, a ideia era colocar o pé dentro e a sentir, experimentar, mesmo que sem aplicação prática. Era muito mais criação de algoritmo que colocar para funcionar. Ganhamos know-how grande e construímos um time de pessoas qualificadas em IA”, conta.

No segundo e terceiro anos, já foi diferente.

A equipe tinha um direcionamento e sabia o que deveria fazer, quais eram os problemas dos algoritmos e, assim, puderam começar a testar. Foram testados 14 algoritmos diferentes em projeto piloto em unidades específicas. Isso mostrou o que era necessário para rodar o projeto, colocando o algoritmo para o médico usar e identificar os benefícios. Agora, a equipe de debruça para ver o que funcionou em 2020, o que extraíram de valor e de benefícios e o próximo passo é ganhar escala dentro da empresa.

São vários algoritmos sendo testados na Dasa, desde melhorar a qualidade à redução de custo. Como exemplo, o líder de inovação em operação diagnóstica na Dasa explica que o laboratório está fazendo um movimento de contratar médicos que são referência em todas as áreas da medicina.

“Nesta linha, apesar de a Dasa ter os me-

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Outra aplicação é a adoção para priorizar exames na fila para serem laudados, com a IA apontando há achado crítico de doenças que requerem atendimento rápido com a possibilidade de direcionar para médicos específicos — mais experiente, por exemplo, para exames com alterações. Outro é um algoritmo, que já está rodando, que mostra se há alterações no exame de ressonância de crânio.

Há também algoritmo para acelerar a aquisição de exames de ressonância magnética, isto é, a velocidade com que as imagens são tiradas. “Conseguimos algoritmo de IA para reduzir em até 4% do tempo do exame e isso é ótimo para todos. Menos desconforto para paciente pois os exames ocorrem mais rapidamente e, com isso, pode-se agendar mais exames”, explica Kitamura.

Na pandemia, a Dasa conta com algoritmos que analisam tomografia de pulmões e mede o porcentual dos órgãos que foram acometidos pela Covid. “Criamos este algoritmo e disponibilizamos no site para qualquer um usar”, revelou, explicando que no método tradicional a estimativa é feita visualmente, enquanto algoritmo traz objetividade.

Para Kitamura, o mundo está correndo uma maratona para transformar provas de conceito de inteligência artificial em produtos utilizáveis e que sejam seguros, robustos e que aportem resultados. Nada, contudo, substituirá o papel do ser humano, mas mudará o profissional. “Vamos ver isso chegando; e não vai ser de hora para outra, mas a profissão vai mudar com cada vez mais ferramentas disponíveis. A IA não vai substituir o radiologista, mas o radiologista que usa IA vai substituir o que não usa”, resumiu.

CAPA

Longa jornada, o caso do Grupo Fleury No Grupo Fleury, a análise de dados — ainda que, no início, feita sem a sofisticação de IA — é antiga e foi sendo aprimorada ao longo dos anos. Hoje, Luzia Sarno, diretora corporativa de TI do Grupo Fleury, explica que a aplicação de inteligência artificial se dá em duas esferas: na área médica e do paciente e no corporativo. Nesta última, um exemplo é o uso de robôs para atendimento ou entrega resultados de exames. Com uso de linguagem quase natural, os bots interagem com as pessoas. Por trás, há uma equipe de curadoria e desenvolvimento para ensinar os robôs e mantê-los atualizados de modo que se tenha uma acurácia cada vez maior nas respostas.

Já na parte médica, os primórdios do que hoje se fala em IA começou com adoção de lógica fuzzy. Um dos diferenciais do grupo é o fato de o laboratório ter um único sistema de informação em toda sua operação, de Norte a Sul do País, fazendo com que consiga reunir todos os dados em um repositório integrado. O sistema de informação foi construído internamente e, conforme explicou Edgar Rizzatti, diretor-executivo médico e técnico do Grupo Fleury, teve como premissa servir como apoio à decisão clínica. “Sempre tivemos preocupação de que médicos e especialistas estabelecessem regras que ajudassem a mostrar, por exemplo, casos mais críticos nos exames”, disse Rizzatti. À medida que o sistema aumentou seu grau de sofisticação, foi adotada a lógica fuzzi para classificar resultados de exames.

Isso permitiu ao Grupo Fleury fazer projetos de gestão de conhecimento médico. “Pegamos o que estava de forma intuitiva na cabeça dos médicos para explicitar esse conhecimento em algoritmos simples. Assim, conseguimos fazer combinação dos exames que nosso sistema de informação reunia e, passada pelo lógica fuzzy, chegamos ou a um diagnóstico ou a sugerir exames adicionais que ajudariam na investigação”, detalha o diretor.

Esse cenário foi pré-inteligência artificial. O chamado sistema de apoio à decisão clínica data da década de 1990. Já a implantação do sistema fuzzy ocorreu entre 2005 e 2006 e, seis anos mais tarde, de 2012 a 2015, iniciou-se a codificação do conhecimento médico.

“Sempre fomos reconhecidos pela integração de diferentes resultados de exames em favor de um diagnóstico completo. Em geral, isso se dá em casos de maior complexidade. A tradição de fazer relatórios diagnósticos integrados começou há quase 20 anos na hematologia.

Compilávamos os resultados dos principais exames dos pacientes, imagens-chave, e no final fazíamos um diagnóstico conclusivo e expúnhamos recomendações. Era um processo analógico e levávamos para a reunião de consenso. Isso foi ficando conhecido entre os médicos. O que fizemos foi, ao longo do tempo, ampliar para mais áreas e dar ao processo uma maior sofisticação”, relembrou Rizzatti.

O exemplo do Fleury demonstra a importância de se ter um objetivo e processos claros antes de implantar soluções de IA. A se-

leção dos pacientes elegíveis para receber o relatório integrado era feita pelo sistema de apoio à decisão clínica que tem uma funcionalidade que ajuda a identificar os pacientes, por exemplo, por meio de uma combinação de exames como o de uma endoscopia com biópsia. “Fomos desenvolvendo sistemas para nos ajudar ao longo do tempo”, contou Edgar Rizzatti. Com IA, disse, o que muda é a necessidade de se fazer uma abordagem sistematizada a partir de uma base de dados ampla, experimentos de validação, identificação das potencialidades do algoritmo a serem desenvolvidos e testagem do algoritmo para validar o resultado.

“Fazemos o melhor uso possível da IA, mas sempre como apoio e com refinamento pelos médicos”, assinalou Rizzatti.

Atualmente, o laboratório faz bastante uso de machine learning para melhorar os diagnósticos. Um exemplo é o Oncofoco, exame que, de posse de fragmento da biópsia do paciente, faz sequenciamento do DNA e, assim, consegue verificar alterações genéticas. Existe um pipeline de bioinformática, um conjunto de sistemas que os ajudam a fazer a leitura do DNA e a verificar as alterações genéticas — tudo com apoio de vários algoritmos de IA. “No Oncofoco fazemos o exame em duas versões e, uma vez que identifica alterações, usamos uma ferramenta de IA que nos ajuda a fazer a curadoria das alterações que foram encontradas. Assim, conseguimos indicar as drogas mais indicadas e se foi encontrada alguma alterações genética que teria resistência”, contou Rizzatti.

Na área de imagem, o Fleury conta com um algoritmo que fica nos equipamentos de tomografia computadorizada para identificar embolia pulmonar. H´atb o TOT, teste de origem tumoral, um exame que tem como objetivo auxiliar no diagnóstico dos casos de tumores de origem indeterminada ou incerta. As análises são baseadas no RNA e é feita uma comparação, com suporte de algoritmo de IA, do perfil de expressão dos genes com base em mais de 4mil padrões genéticos de diferentes tumores de origem conhecida. O algoritmo de IA também traz as principais probabilidades de origem primária daquele tumor.

Há exemplos também na área de mapeamento genético para apontar alterações e predisposições para doenças, como câncer de mama ou ovário. E uso de algoritmos em exames de imagens, como ressonância do sistema nervoso centrar para detectar casos de declínio cognitivo e descobrir precocemente demência.

“A adoção na parte médica é grande e nossos médicos são abertos. A inovação está no DNA do time. A gente trabalha com IA há muito tempo, já está no mindset, seja para ter maior acurácia, seja para encontrar a melhor maneira de tratar o paciente com informação e rapidez”, resumiu a diretora corporativa de TI do Grupo Fleury, Luzia Sarno. Sem revelar números, ela disse que os investimentos são contínuos.

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www.tcgprocess.com

ABERTURA DE CONTAS DIGITAIS PARA INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS Onboarding de clientes em questão de minutos

“As instituições financeiras, independentemente do tamanho, precisam reavaliar o seu modelo de negócio atual, a estrutura central de seus sistemas, suas redes de distribuição e seu compromisso de inovação tecnológica, para atender um mercado com consumidores mais exigentes, competidores mais ágeis e acionistas que buscam melhores resultados.”

(COVID-19 Accelerates Urgency for Digital Banking Transformation”)

Quando um cliente, seja ele pessoa física ou uma empresa, deseja abrir uma conta em um banco, não há tempo a perder. Clientes esperam serviços imediatos, com um rápido tempo de resposta (SLA), exigindo que o banco finalize o processo de abertura de conta em 2 a 3 horas. Caso contrário, existe um grande risco de perder o cliente para um concorrente.

“

Ao passo em que entramos em uma nova década, bancos e as cooperativas de crédito devem repensar suas estratégias e prioridades à medida que os dados e as análises são aplicados ao desenvolvimento, distribuição e inovação de produtos, suporte administrativo e melhoria de experiência do consumidor. Agora é a hora para um ‘pensamento disruptivo’ no setor bancário.”

(Top 10 tendências e prioridades do setor de varejo bancário para 2020 segundo a The Financial Brand)

(Business Insider, The disruptive digital trends transforming banking services in 2020)

Desafios da abertura de contas DocProStar® para Abertura de Contas: 1 2 3

Complexidade Os processos de abertura de contas são complicados por natureza.

Intervenção Humana Obrigatoriedade de tratamento de múltiplos tipos documentais.

Custos Em geral, os processos são manuais e lentos gerando altos custos e maior risco.

Capturar Classificar Validar Revisar

Serviços na nuvem Coletar

Notificar

Normalizar

Validar Transação

Validar Documentos

Agir Checar Consistência

Normalizar

Classificar/Extrair

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Checar Regras de Negócio

OK?

Verificar

Verificar

/ / / / /

Aprender (RPA)

Normalizar Extrair Verificar Formalizar Executar Entregar

OK?

Decidir

Revisar

Executar NEWONE MAGAZINE

PRINCIPAIS BENEFÍCIOS AO CONSUMIDOR Mais Informações nos Sistemas Existentes

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Sobre o A plataforma DocProStar®, automatiza processos de ponta a ponta para uma grande variedade de operações bancárias dependentes do uso de documentos, tais como abertura de contas, cadastro para empréstimos, crédito do consumidor, crédito imobiliário e correspondências digitais genéricas para bancos. A TCG fornece uma plataforma moderna, robusta e altamente escalonável, que inclui mecanismos próprios de robotização (RPA), Inteligência Artificial (IA) e outras tecnologias avançadas para atingir um novo nível de eficiência em processamento. O nível de acuracidade e o tempo de implementação reduzido se devem à uma abordagem “no code/low code” e a flexibilidade de implantação (nuvens privadas ou públicas, no local). Empresas que utilizam o DocProStar® reduzem custos, aceleram o tempo de processamento da transação, diminuem os riscos e oferecem maior valor para seus clientes e parceiros de negócios.

Sobre a TCG TCG é uma organização internacional focada em solucionar desafios de automatização dos processos de negócio (BPA) através da sua plataforma DocProStar®, digitalizando e automatizando processos complexos oriundos de empresas dos segmentos Financeiro, Seguro, Assistência Médica, Administração Pública, Prestadores de Serviços, etc. A TCG fornece soluções diretamente para seus clientes ou através de parceiros nos 5 continentes.

Tcg-process-brasil Issue 345

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(11) 3522-6604

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ARTIGO

Upload & Ext

Uma nova forma de extrair dados conso

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ARTIGO

tract:

olidados a partir de documentos texto

Maria Luiza Reis Presidente na ASSESPRO - RJ e CEO LAB 245 Software

O desenvolvimento de novas ferramentas de inteligência artificial ajuda o profissional a extrair dados contidos em documentos com milhares de páginas, sem formatação pré definida, contextualizando e segmentando, na forma de planilha de dados, o que antes seria lido por uma pessoa ou mais pessoas.

Inicialmente surgiu a pergunta: Quais são as atividades mais enfadonhas e que acabam sendo postergadas pelos profissionais corporativos?

Fizemos essa pergunta para nossos clientes e seguidores. Pelas respostas, nós concluímos que as atividades que mais

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ARTIGO tem rejeição, provocando até mesmo raiva e frequentemente adiadas pelos responsáveis, são aquelas que demandam a análise de grande volume de documentos ou relatórios extensos para extrair informação ou dar um parecer.

A explicação não é tão complexa, afinal estamos vivendo em um mundo de informações instantâneas e interações rápidas, por isso, quando profissionais muito especialistas são os mais convocados para leituras extensas que costumam ser cansativas e que exigem muita concentração, é natural que atividade seja colocada para depois. As situações abaixo exemplificam o problema.

fabricantes são frequentemente em outros idiomas e os códigos de produto, assim como suas descrições, não são os mesmos usados usados na distribuidora, de forma que é preciso fazer a transcrição de mais de 5.000 linhas, linha a linha todo mês, sempre com atenção redobrada.

Complexidade no acompanhamento do processo de importação:

• Uma importadora recebe centenas de pedidos por email, com documentos PDF e planilhas de seus diversos clientes cada uma com um formato diferente e cada pedido tem várias linhas de produtos listados. A cada mês é preciso Auditoria contábil alimentar uma planilha de acompanhamento com cerca de 1.000 produtos • Como fazer a análise de uma pas- solicitados com código do fabricanta com mais de 100 relatórios de te, data do pedido e cliente. prestação de contas do ano anterior com referências documento a docu- Análise de projetos técnicos exige mento em PDF digitalizado? A esco- formação técnica? lha sempre recai sobre executivo com formação em contabilidade no setor • Uma empresa precisa contratar projepela responsabilidade dos dados e da tos de tecnologia de diversos parceiros. auditoria, apesar de ser uma tarefa As regras a serem seguidas são muito enfadonha, informações importantes rigorosas e, frequentemente, os parnão conseguiriam ser identificadas ceiros mandam projetos com falhas na por um profissional leigo; formatação e nos requisitos formais.

Os documentos técnicos são muito Interoperabilidade é um sonho? extensos, com mais de 100 páginas Uma distribuidora de autopeças cada e a aprovação indevida dos projetos é um risco alto. Para evitar essa • Uma distribuidora precisa enviar situação é preciso fazer uma análise deum balanço mensal com estoque e talhada e não deixar passar nenhuma vendas para cada um dos fabrican- irregularidade. Por outro lado, a demotes com que trabalha. Apesar de ser ra excessiva na sua aprovação também uma atividade simples, os portais dos é indesejada e cara.

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ARTIGO Balanço corporativo de ações • Todo mês, a diretoria precisa apresentar um balanço para o conselho cruzando dados de vendas, investimentos, atendimento e relatórios de mídia.

Cada relatório vem de um sistema diferente, usam nomenclaturas e formatos diferentes. Alguns relatórios são detalhados por região do país e por produto ou serviço.

Um glossário de termos é o ponto de partida para a análise dos documentos, funciona como instruções iniciais para um novo funcionário na posição.

Isso é necessário, uma vez que aprendizado por machine learning não é suficiente para o treinamento a partir do zero, pois o número de documentos desses casos específicos é insuficiente para obter resultados satisfatórios.

Quais são as formas de utilizar esses dados?

Como liberar o profissional especializado de um trabalho tão exaustivo?

Uma nova geração de aplicativos usando inteligência artificial está oferecendo aos profissionais de mercado uma ajuda “mão na roda” que trata documentos classificando e extraindo dados e gerando uma planilha de saída com o resumo dos dados obtidos com a captura.

Planilhas, webservices e BPM na sequência da automação A saída de dados não precisa ser uma planilha, pode ser um webservice integrando dados com outros sistemas da empresa ou mesmo um fluxo de trabalho usando a plataforma BPMS. Folder245BPM é a forma mais frequente de aproveitar essa informação e automatizar todo o processo.

Quais são os resultados?

Os números são animadores, em alguns minutos, com milhares de páginas de documentos PDFs, o sistema gera uma Desenvolvemos a plataforma Magali planilha de centenas de itens com toRobot para atuar exatamente nessa dos os seus relacionamentos para um operação de documentos pode ser processo de importação. uma solução fantástica para todos esses casos: leitura, classificação, Acreditamos que, em breve, as empreconciliação, glosa e aprovação de sas canalizarão todos os seus esforços grandes volumes de documentos e de tratamento de documentos para esse dados de forma automática e rápida, tipo de solução, agilizando e obtenção deixando para o especialista a parte da informação escondida em documende análise avançada e criativa. tos, relatórios e apresentações.

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ARTIGO

Experiência do Cliente na e

como varejistas podem (ou não) fidelização de clientes e aument Rafael Marinho

Fundador e CEO da ROX Group (roxgroup.co)

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando a maneira como os consumidores interagem com as marcas.

A IA se difere da inteligência humana por se basear no rápido processamento de um alto volume de dados.

Um estudo realizado pela Juniper Research prevê que os investimentos dos varejistas em IA alcançará a cifra de 12 bilhões de dólares em 2023, ante uma estimativa de 3,6 bilhões em 2019.

No varejo a Inteligência Artificial é frequentemente utilizada em conjunto com outras tecnologias como Realidade Aumentada (RA), reconhecimento de imagem com base na visão do computador e inventário preditivo.

Para que estas tecnologias avançadas sejam aplicadas com sucesso, de forma a aprimorar a Experiência do Cliente, é necessário um entendimento sólido do cliente, que inclui preferências e histórico de experiências anteriores.

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Mas, afinal, o que é Inteligência Artificial (IA)?

A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida como a capacidade de processar e transformar dados em informações que irão nortear o comportamento de um objeto (Paschen Kietzmann e Kietzmann, 2019).

De forma mais específica, podemos dizer que IA nada mais é do que algoritmos e agentes computacionais, criados por humanos, que agem de forma inteligente de forma a imitar a própria capacidade humana, porém com velocidade e precisão de processamento infinitamente maiores.

Inteligência Artificial aplicada ao contexto da Experiência do Cliente: desafios e oportunidades Na era da Economia da Experiência, matriz econômica proposta por Joseph Pine em 1998, a Experiência do Cliente (CX) é o

ARTIGO

era da Inteligência Artificial:

) tirar proveito da tecnologia para to de receita

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ARTIGO motor competitivo de crescimento de uma empresa quando bem executada, e a maior fonte de risco quando mal executada.

Nesta nova matriz econômica, não basta saber quem é o seu cliente, é preciso compreender o seu comportamento, através dos dados.

O conhecimento dos dados é uma das principais ferramentas para o aprimoramento de CX. Entretanto, no varejo, os conjuntos de dados de clientes têm sido constantemente impactados pelo comportamento cada vez mais não-linear, tornando-se um pesadelo para os desenvolvedores de IA. Esta nova realidade impôs dificuldades impedindo com que sistemas automatizados possam ser programados à mão, com regras para lidar com todo o histórico do cliente.

Fornecer uma experiência consistente em todos os canais requer encontrar padrões em um altíssimo número de pontos de dados. Esta é a função perfeita para a IA na Experiência do Cliente.

Porém, nem tudo são flores. Para que a IA, no contexto da Experiência do Cliente, traga benefícios claros é necessário analisar e compreender de forma mais profunda os desafios a serem enfrentados: Dependência da tecnologia e necessidade constante de aumentar o volume de dados imputados A tecnologia deve ser vista sempre como um meio e não como um fim e, na Experiência do Cliente não é diferente.

A adoção da AI requer das organizações um alto nível de maturidade em cultura data-driven no sentido de compreensão da granularidade necessária, — para que não

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sejam solicitados mais dados que o necessário, despertando eventuais desconfianças por parte de clientes — e como se dará o acesso a estes dados.

Ou seja, é necessário que a organização saiba exatamente qual o nível de detalhamento de informações que se quer e; como, quando e onde estas informações ficarão disponíveis para o time de front-office.

Assim, aumenta-se consideravelmente as chances de que todos os objetivos de negócio sejam alcançados, sem que a tecnologia represente um fim, mas, sim, um meio.

Ausência de interação humana ou esforços adicionais Clientes são pessoas e, muitas deles, não estão acostumados ou desconfiam de processos 100% automatizados por Inteligência Artificial (IA), sem que haja qualquer interação humana, principalmente quando se tratam de serviços tradicionalmente mais burocráticos.

O contrário também é verdade quando o uso da IA faz com que determinado processo, também 100% automatizado, exige do cliente um esforço adicional pelo qual ele não esperava passar, gerando assim o famoso ‘atrito’.

Outros desafios Empresas que estejam avaliando a possibilidade de adoção e/ou que estejam no estágio inicial de implementação da IA, precisam estar cientes de que evoluir da exploração para implantações em larga escala requer, além, claro, de uma forte cultura data-driven, pensamento holístico inclusivo e uma preparação que deve levar em conta os seguintes fundamentos: • Estabelecer plataformas de clientes infusas de IA, ou seja, com uso de algoritmos

ARTIGO determinísticos e não-determinísticos; • Conectar-se a um ecossistema de dados de clientes de última geração; • Usar um portfólio seletivo de tecnologia IA; • Garantir a confiança através da conformidade à LGPD; com transparência, ética e responsabilidade; • Contar com os melhores parceiros e talentos para gerar os resultados esperados.

Teoria do Modelo de Qualidade de Serviço e Compromisso de Confiança associados a IA A qualidade do serviço é tradicionalmente definida como a diferença entre o serviço esperado e percebido; e é avaliada pela forma como os clientes percebem uma marca e suas ofertas de serviço (Parasuraman et al., 1994).

Já a teoria do compromisso de confiança destaca os papéis da confiança e do compromisso com um relacionamento no processo de desenvolvimento de relacionamento entre consumidores e empresas (Morgan & Hunt, 1994).

Foi baseado nestas duas teorias, que um grupo de quatro pesquisadores elaborou o estudo Customer experiences in the age of artificial intelligence, que propõe uma nova abordagem de como a Inteligência Artificial (IA) pode melhorar a Experiência do Cliente.

Na abordagem proposta por eles, três fatores afetam a Experiência do Cliente habilitada por IA:

• Confiança • Sacrifício percebido O estudo consistiu na realização de uma pesquisa online distribuída para clientes que usaram um serviço habilitado por IA, oferecido por uma conhecida marca de beleza europeia. Um total de 434 respostas foi analisada usando modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais.

Papel da confiança e sacrifício percebido na Experiência do Cliente habilitada por IA Os resultados indicaram o papel significativo da confiança e do sacrifício percebido como fatores que mediam os efeitos da conveniência percebida, personalização e qualidade de serviço habilitada por IA. O estudo identificou os principais sacrifícios que os consumidores podem enfrentar em serviços habilitados por IA, como falta de interação humana, perda de privacidade, perda de controle, consumo de tempo e possíveis sentimentos negativos de irritação, todos os quais podem ter um efeito negativo nas experiências de serviço habilitadas para IA. Além disso, o estudo também destacou o papel central que o conceito de confiança desempenha na experiência do cliente habilitada por IA. Concluiu-se que a confiança medeia a relação entre uma experiência do cliente habilitada por IA e personalização, sacrifício percebido e qualidade de serviço habilitada por IA.

• Conveniência • Personalização • Qualidade de serviço

Ou seja, os clientes começam a confiar em uma marca, e na tecnologia que ela emprega, quando os serviços habilitados por IA são personalizados, convenientes e de alta qualidade.

De acordo com os pesquisadores os efeitos são mediados por dois fatores:

Exemplo prático: como a Johnson & Johnson tem utilizado IA para oferecer

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ARTIGO melhores experiências para seus clientes e colaboradores Foi no final de janeiro deste ano que a Johnson & Johnson anunciou sua vacina contra a Covid-19, vacina esta que, de acordo com Jim Swanson, CIO da J&J, não teria sido possível sem IA. Oito ou nove meses atrás, demorava duas semanas para fazer um lote da vacina, diz ele. Agora, são dois lotes em uma semana - uma melhoria quatro vezes maior. “Usamos IA para melhorar tudo, desde nosso processo de fermentação até nosso fluxo de produção”, diz ele. “Há um monte de insights e todas as peças somadas para o resultado”.

A mesma abordagem está sendo implantada em todos os setores da J&J, diz Swanson.

Na linha de cuidados com a pele, a J&J, que é proprietária da marca Avena, a IA permite que os consumidores tirem uma foto de sua pele para obter uma recomendação de produto personalizada.

Entra em cena, não só, o Aprendizado de Máquina ou Machine Learning (ML) — que é umas das vertentes da IA — como também o Aprendizado Organizacional, à medida que a J&J usa essas imagens para descobrir quais os problemas de pele mais comuns para criar produtos cada vez mais relevantes.

conselho de ciência de dados que tem copatrocínio do chefe de P&D e tomamos a decisão de descentralizar a IA em nosso negócio.

Estamos fazendo da IA e da tecnologia o núcleo de nossa empresa, e isso não é algo que você pode fazer paralelamente”, diz ele.

Conclusão Como vimos a Inteligência Artificial (IA) aplicada a Experiência do Cliente é uma tecnologia que precisa ter sua aplicabilidade condicionada a um certo grau de consolidação de marca, em termos de confiança de seus consumidores. Isso se faz necessário para não despertar a desconfiança de consumidores que, eventualmente, não estejam familiarizados com o uso de recursos tecnológicos.

Outro ponto importante a se destacar é a cultura organizacional e empoderamento de colaboradores. Para que a IA possa de fato gerar valor para a Experiência do Cliente no varejo é necessário ausência total de silos entre áreas e uma forte cultura orientada a dados, de forma a empoderar não só o time de front-office, como também o de back-office para maior escalabilidade e assertividade nas ações. O resultado disso são clientes fidelizados e ganho de receita.

Referências:

Para que este ciclo de feedback, impulsionado por IA, funcione de forma adequada é necessário ter uma infraestrutura de dados que permita, ao mesmo tempo, democracia de acesso à toda a empresa, bem como suporte à privacidade e segurança. “Se você não pode compartilhar dados com segurança, é melhor não compartilhá-los”, diz Swanson.

A peça chave da estratégia de Aprendizagem Organizacional da J&J envolve o crescimento da experiência coletiva de IA. “Montamos um

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AMEEN, Nisreen; TARHINI, Ali; REPPEL, Alexander; ANAND, Amitabh. Customer experiences in the age of artificial intelligence. 2021, Computers in Human Behavior 114, 106548.

Capgemini, AI for Immersive Customer Experience.

CIO Brasil, Aprendizagem organizacional: sua chave para o sucesso da IA.

Dias 20 e 21/OUT

Dias 15 e 16/SET

ARTIGO

A Nova Medicina Tecnológica: diagnósticos com mais Inteligência e médicos com mais humanologia Vinícius Côgo Destefani

Business Development na Sanar. Médico Intervencionista de Cardiopatias Congênitas pelo Dante Pazzanese e Pediatra pelo HC-FMUSP

Para desvendarmos como será a nova medicina, a Medicina Tecnológica, é preciso entender uma declaração inicial: a sobrecarga burocrática que os médicos enfrentam desde o diagnóstico à terapêutica, é a grande culpada do declínio da medicina sacerdotal. Precisando se dedicar a colher dados, imputá-los, gerar centenas de hipóteses e manter-se atualizado quase que diuturnamente, o médico se obliterou do objetivo central da sua vocação: entender o outro, se compadecer da dor do próximo e entregar alívio. A humanologia, a empatia pelo seu semelhantes, será o pilar da Nova Medicina Tecnológica, e o resgate da relação médico-paciente vira atraves da inteligência artificial.

Para a execução de qualquer diagnóstico ou conduta é necessário que o médico entreviste o paciente, através da anamnese, e, em seguida, o examine. A capacidade do médico em extrair dados do paciente, seja à anamnese, seja ao exame físico é dependente de habilidades ad-

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quiridas individualmente. Ao compararmos o médico a uma máquina, é nessa fase que ocorre o input dos dados. Seja na anamnese, exame físico ou a partir de exames complementares, o médico sempre estará formando uma espécie de data lake para a partir daí extrair um esboço de plano terapêutico para o paciente.

A forma como o paciente expõe suas queixas nem sempre é linear. Os exames complementares muita vezes não auxiliam na busca do problema originário.

A habilidade dos médicos em extrair dados, tem declinado de forma assustadora ao longo de décadas, mesmo nas melhores faculdades.

Se antigamente as técnicas para entrevistar e examinar os pacientes eram exaustivamente ensinadas, hoje, seja pelo desinteresse dos médicos no binômio de ensino-aprendizagem, pela abundância dos exames complementares ou pelo aumento exponencial das informações a serem adquiridas ao longo da formação mé-

ARTIGO

dica, a semiologia perdeu a sua primazia. Além disso, a reprodutibilidade não é garantida, bem como o impacto intangível da mais diversa miríade de vieses. Ao final, o risco da transformação de ruído em sinal não é desprezível.

Na esteira do tempo gasto e eventual imprecisão na fase de input dos dados, segue-se um outro fenômeno emergente na prática médica: a escassez de tempo para demonstrar empatia ao sofrimento do outro, contrariando frontalmente o princípio maior do juramento médico.

Dos 15 minutos de uma consulta, o médico tem dedicado apenas dois para “olhar” o paciente. Isso reduz drasticamente a possibilidade de uma coleta de dados adequada, tornando a consulta médica um rito de preenchimento de um checklist, escolhido de forma quase aleatória, baseado majoritariamente em experiências anteriores, enviesando cada vez mais o processo analítico. Não se pode esquecer que a variabilidade entre os médicos, inerente a heterogeneidade curricular, é mais um ingrediente na imprecisão de reconhecimento dos dados.

A culpa não é dos mais de 430.000 médicos que existem no país, mas do sistema como um todo. O médico sai da faculdade com a noção de “curar a doença”, é pressionado profissionalmente pelo modelo econômico do setor e por isso realiza consultas rápidas e superficiais.

Analisando este contexto, fica claro que precisamos salvar a medicina. Ela em si, está doente. É onde entra a tecnologia digital, o uso de smartphone e a Inteligência Artificial (IA). Elas, juntas, podem ajudar em muito a melhorar a prática médica. Não é a substituição do médico por robôs, mas da possibilidade de tirarmos os robôs de dentro dos médicos. É uma complementação da prática médica. Com menos ati-

vidades robóticas, ela passará a ter condições de estreitar relações mais humanas e empáticas com seus pacientes.

Inúmeras empresas já pensam em como se tornar mineradoras de dados dos pacientes de forma independente da variabildiade humana.

Citamos como exemplos a americana Spire Health, uma plataforma de monitoramento remoto de pacientes para transformar o cuidado respiratório. Seu wearable é fixado permanentemente à roupa e não requer carregamento.

Os sensores rastreiam continuamente e com precisão os parâmetros respiratórios (tempo de inalação e exalação, eventos de apnéia, etc.), atividade, duração e qualidade do sono e frequência cardíaca em um dispositivo discreto que se conecta a um smartphone ou relógio.

Outra start-up é Sano que construiu uma plataforma de hardware + software para a detecção contínua e transmissão de dados metabólicos (por exemplo, açúcar, eletrólitos, etc.). Em ambos casos, seja na Spire Health, seja na Sano, perguntas ritineiras da anamnese como como está seu hábito de sono, como está sua taxa de glicose podem ser respondidas com exatidão, antes da entrada da porta do consultório.

Isso nos mostra uma Nova Medicina. Uma medicina que caminha na direção de ser personalizada, focada na saúde e não na doença, com interação contínua e não esporádica entre médicos e pacientes, e principalmente, em uma relação empática e mais humana entre pessoas, estejam elas com jalecos ou em bermudas.

A IA pode e provavelmente vai se tornar a nova anamnese, o novo estetoscópio, o novo exame físico. Ela definitivamente será a ferramenta padrão para extrair todos os tipos de dados, com reprodutibilidade e exatidão. Ela fará parte do dia a dia da medicina.

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Transformação Digital

com Assinaturas Eletrônicas

Com os pads de assinatura manuscrita eletrônica e os pen displays da Wacom, os provedores de serviços financeiros são capazes de digitalizar formulários, capturar assinaturas eletrônicas manuscritas e implementar fluxos de trabalho sem papel.

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ARTIGO

Inteligência artificial n

as máquinas assumirão o papel dos humanos ou os humano

Gustavo Meirelles

Diretor executivo médico do Grupo Alliar

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na saúde:

os se tornarão máquinas?

ARTIGO

A inovação tecnológica com maior destaque no setor de saúde nos últimos anos é, sem dúvida, a inteligência artificial. Diversas previsões foram feitas, tanto por investidores do mercado financeiro quanto por gurus do setor da tecnologia, prevendo o declínio ou até mesmo a obsolescência de algumas especialidades médicas, tendo em vista os avanços da inteligência artificial nos últimos anos. Do outro lado, vários profissionais da saúde, seja na medicina, na psicologia ou na enfermagem, começaram a se preocupar com o papel cada vez maior de destaque das máquinas nas suas áreas de atuação.

Não é segredo para ninguém que o setor ainda requer inúmeros avanços tecnológicos. À medida em que a população envelhece, a busca por serviços de saúde se

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ARTIGO intensifica, além da crescente incorporação de novos medicamentos e ferramentas terapêuticas e diagnósticas.

Como consequência, o custo aumenta de forma acelerada, por vezes inclusive impactado por exames solicitados de forma inadequada, e o acesso a atendimentos e tratamentos mais modernos passa a ser privilégio de poucos. No mais, em um setor ainda pouco digitalizado, com riscos de erros em diversas etapas do processo de atendimento, com potenciais impactos negativos consideráveis, existe um grande potencial para inovações, com destaque para a inteligência artificial.

Afinal, esta é capaz de permitir, assim como em outros domínios do conhecimento, automatização de processos, redução de erros, ganhos de eficiência e aumento da qualidade do atendimento e tratamento.

como detecção de pequenos nódulos pulmonares em tomografias computadorizadas de tórax para rastreamento de câncer de pulmão, além de estadiamento, quantificação e avaliação de potencial progressão de algumas doenças, como atualmente na pandemia por COVID-19.

Mesmo com todos esses avanços, muitos dos especialistas em saúde continuam apreensivos com a incorporação da inteligência artificial em seus domínios de atuação. Temem se tornarem sem função, substituídos pelas máquinas e sem campo de atuação em um mundo cada vez mais conectado e dependente de tecnologia. Diversos destes se opõem fortemente à utilização de inovações baseadas na computação cognitiva, muitas vezes com o argumento de que as máquinas e a pressão por redução de custos e auPara um profissional de saúde do sé- mento de produtividade estão levando culo XXI, o conhecimento cresce expo- a perda de qualidade e despersonificanencialmente, dobrando em poucas se- ção do atendimento na saúde. manas. Nos dias atuais, é praticamente impossível que um médico, enfermei- Entretanto, é importante olharmos ro, nutricionista, fisioterapeuta ou ou- com atenção diversas tendências que tro especialista esteja constantemente têm ocorrido nos últimos anos no seatualizado. Neste sentido, a inteligên- tor. A incorporação de novas tecnolocia artificial ganha enorme destaque, gias, aliada à busca incessante por auao ser capaz de poder separar o joio mento da eficiência dos cuidados com do trigo, triando publicações científi- a saúde, não necessariamente deveria cas mais relevantes e oferecendo para acarretar perda da qualidade nem culos profissionais de saúde conhecimen- minar em atendimentos médicos deto de alto impacto e direcionado após sumanizados, sem foco no paciente uma curadoria. Indo além, permite ou apressados. Dados de publicações automatização de tarefas repetitivas e científicas médicas demonstram, ao monótonas para diversos profissionais, contrário, que a adoção de tecnolo-

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ARTIGO gias como os prontuários eletrônicos acabou proporcionando um tempo muito menor de contato dos pacientes com os médicos, que começaram a dispensar a maior parte do seu tempo inserindo dados em sistemas informatizados e assumindo tarefas burocráticas.

Em um momento em que o paciente está progressivamente no centro da atenção, é hora de os profissionais da saúde se reinventarem. Utilizarem a inteligência artificial como aliada, delegando à máquina tarefas em que estas são melhores, como detecção de lesões, quantificação dos achados e comparação de exames com precisão e de forma infatigável. Para os médicos e demais profissionais da saúde, mais e mais percebidos pela população como “apressados”, “rudes”, “ocupados” e “desinteressados”, é hora de focar na atenção aos pacientes, assumindo a frente das tarefas para as quais somos muito superiores aos computadores: comunicação com colegas, pacientes e familiares, com intuição, bom senso e sensibilidade, fornecendo atendimento humanizado e com empatia. Com tudo isso, seremos capazes, enfim, de entregar cuidados de saúde individualizados e de precisão, paulatinamente focados em saúde preventiva e não na doença, utilizando uma forma de conhecimento denominada por David de Cremer e Garry Kasparov como “inteligência autêntica”, complementar e em colaboração com a inteligência artificial,

criando o que os mesmos autores chamam de “inteligência aumentada”.

Em resumo, é hora de nós, profissionais da saúde, concentrarmos nossos esforços no desenvolvimento e aprimoramento das características que nos tornam humanos, com uma preocupação legítima com o paciente e atendimento com empatia e personalizado, trabalhando em conjunto com as máquinas em um modelo conhecido como “a nova diversidade”. A maior questão, a meu ver, não é se as máquinas assumirão o papel dos médicos, mas evitar que nos comportemos cada vez mais como as máquinas.

Caso contrário, teremos perdido, para nós mesmos, a batalha.

Sobre Gustavo Meirelles Graduado em Medicina pela Universidade Federal de Juiz de Fora (MG), com residência médica em Diagnóstico por Imagem e doutorado em Radiologia e Diagnóstico por Imagem na Escola Paulista de Medicina - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), com pós-doutorado em PET/CT no Memorial Sloan-Kettering Cancer Center de Nova York (EUA) e título de Especialista em Radiologia pelo Colégio Brasileiro de Radiologia (CBR). Tem MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas de São Paulo, é sócio e mentor da Ambra Saúde, Datalife.ai e Brightmed e vice-presidente do I2A2. Diretor Executivo Médico do Grupo Alliar desde janeiro de 2021.

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A Ascensão da IA na Saúde: 5 coisas que você deveria saber antes de morrer 38 | INTELLIGENT AUTOMATION 02

ARTIGO

Leonardo Gross

Líder de Soluções Digitais para América Latina da GE Healthcare Especialista em Saúde Digital da Organização Mundial de Saúde

A Inteligência Artificial está mudando radicalmente o mundo como o conhecemos. Descubra os super insights de empreendedores, acadêmicos e executivos do setor.

“Bom Dia! Como posso te ajudar, hoje?” pergunta o assistente virtual enquanto você abre seu aplicativo de telemedicina. Depois de sentir dor de garganta e nariz escorrendo por alguns dias, você decide procurar atendimento médico. Você compartilha seus sintomas com o assistente, que subsequentemente sugere uma causa após escanear seu banco de dados. “Há 93% de chance de você apresentar sintomas alérgicos”, responde o chatbot. “Enviarei sua receita em breve, mas se você não estiver satisfeito ou ainda se sentir mal, solicite um médico humano”.

Mito? Utopia? Nada disso! Esse futuro está mais próximo do que imaginamos.

O médico, cientista e empreendedor Eric Topol, revelou em seu livro best seller Deep Medicine que a IA promete tornar a medicina mais humana e próxima aos pacientes. Yuval Harari, filósofo e escritor de outro best seller Sapiens: Uma Breve História da Humanidade, um livro que inspirou líderes como Bill Gates

e Barack Obama, disse que a Inteligência Artificial é uma tecnologia muito mais poderosa e não podemos nos dar ao luxo de ignorá-la.

Neste último ano, a IA que evoluiu de uma promessa futurística, que parecia mais ter sido tirado do clássico desenho animado “Os Jetsons”, começa finalmente a virar realidade.

Já não era sem tempo, entusiastas da inovação previam que era apenas uma questão de tempo até que a importância estratégica da IA fosse reconhecida por outras áreas além da indústria de tecnologia, como a da saúde. É certo dizer que a pandemia do COVID-19 mudou as ortodoxias e pressionou os médicos a adotarem novas formas de entregar o cuidado. O cuidado cada vez mais “low touch”, me atrevo a cunhar o termo “don’t-dare-to-have-close-contact”. Brincadeira à parte, a pandemia também nos distanciou das rotinas, muitas vezes, obrigatórias de tratamento. As pessoas evitam a todo custo a fazerem seus

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ARTIGO exames de rotina, por sentirem um medo desproporcional de contrair o vírus e vir a óbito.

Apesar do caos instalado, é também uma oportunidade dos sistemas de saúde redefinirem as convenções, consolidarem o aprendizado e ampliarem o que tem funcionado para alcançar uma experiência fluída para o médico e para esse novo perfil de consumidor da saúde, muito mais consciente de sua própria jornada rumo à cura e/ou do bem-estar.

Percebemos atentamente que, nos últimos meses, a ciência tem se mostrado com velocidade e colaboração sem precedentes. As primeiras vacinas contra o coronavírus estavam sendo testadas menos de três meses após o início da pandemia na China. Hoje, cerca de 60 vacinas potenciais estão em desenvolvimento clínico. Muitas pessoas se perguntam como foi possível fazer vacinas altamente eficazes em tão pouco tempo. Alguns pensam que não é possível e, portanto, são cautelosos. Mas essa mudança de paradigma no desenvolvimento de vacinas foi possível graças a IA. Não é à toa que o número de estudos de ciências da vida publicados em torno da IA disparou de 1.600 em 2010 para mais 7.300 em 2020.

Não só no meio acadêmico mas o mercado também está aquecido, fazendo brotar, do dia pra noite, mais de mais de 230 startups que têm usado a IA na descoberta de novos medicamentos, novas vacinas. Um farol de esperança para doentes e sadios que anseiam por viverem mais e melhor. Na França, por exemplo, 1 em cada 5 startups já desenvolve algoritmos de IA. E se o mercado aquece, capitalistas de risco também preparam suas miras sniper para o efervescente setor, o que fez de 2020 um ano recorde em investimento em saúde digital. Com esse interesse crescente, os analistas preveem que o tamanho do mercado global para a AI em saúde disparará para US$ 28 bilhões em 2025.

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É a tal da economia de dados, que com ela, o setor de saúde herda um grande desafio, que ainda representa um obstáculo a ser superado também em outros setores: a explosão de dados. De fato, a saúde é muito boa na geração de dados. Praticamente uma usina ininterrupta de dados! Mas as organizações neste setor não são tão boas em usar dados que promovam o desenvolvimento de insights acionáveis, que produzam um efeito para a melhoria da condição de saúde das pessoas. Gera-se muito dado, sem que seja usado diligentemente para ajudar os gestores a tomarem decisões informadas para melhorar suas eficiências operacionais neste momento tão crítico em que os recursos são escassos num ambiente em que pandemia segue seu curso de forma ascendente, intrépida e implacável.

Para dar uma ideia de dimensão do impacto dessa explosão de dados, cerca de 30% dos dados armazenados no mundo vêm do setor de saúde e bem-estar. Um hospital de médio porte, por exemplo, produz anualmente cerca de 50 petabytes de dados. Já existem cristalinas evidências que algoritmos inteligentes podem filtrar grandes volumes de dados mais rapidamente do que os humanos podem e derivar tendências dessas análises. Contudo, muitas das possibilidades do uso da IA ainda são experimentais ou implementadas em pequena escala. Mas é apenas uma questão de tempo antes que eles sejam refinados e implantados para uma adoção mais ampla.

Mas será a IA já é encarada como uma realidade na saúde ou ainda é vista como utopia oriunda de um filme de ficção científica?

Para os líderes que estão impulsionando sua organização em direção a uma capacidade central em inovação para descobrir oportunidades de novo crescimento, quatro grandes especialistas no assunto compartilham elementos fundamentais para ter em mente:

ARTIGO 1)

O que é importante é a ESTRATÉGIA, não a tecnologia que impulsiona a transformação digital. Por Mathias Goyen, Chief Medical Officer da GE Healthcare.

Em 2010, demorou 3,5 anos para que os dados médicos dobrassem. Apenas 10 anos depois, no ano passado, esses dados dobraram em apenas 73 dias. Um médico radiologista analisa uma média de 50.000 imagens em um turno de 12 horas; 15 anos atrás, eram 500 imagens.

Nós realmente temos muitos dados. Não olhamos apenas para os dados tradicionais de radiologia provenientes de ressonância magnética, tomografia computadorizada, ultrassom, etc. (os chamados dados in vivo). Agora também olhamos para dados in vitro ou dados -omics que são dados provenientes de laboratório, patologia, Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP), mas também de wearables.

Isso pode ser opressor à primeira vista mas, por outro lado, podemos ser capazes de ver padrões olhando para todos esses dados que podem nos permitir prever o curso da doença. Mas qual ferramenta pode nos ajudar a digerir todos esses dados? Neste contexto, a IA entra em cena e pode ser aplicada em diferentes níveis do sistema de saúde: a) No nível individual: Isso significa que estamos incorporando recursos de IA diretamente em scanners, aparelhos de ultrassom, de raio-X ou em sistemas PACS, um sistema de arquivamento e comunicação muito utilizado na área de diagnóstico por imagem, etc. b) O segundo nível onde aplicamos a AI a nível departamental para agilizar os fluxos de trabalho em departamentos de radiologia ou centros diagnósticos, aumentando assim a eficiência operacional.

c) Finalmente, podemos aplicar IA, como análise preditiva e engenharia de sistemas para gerenciar melhor o volume e a movimentação de pacientes em hospitais inteiros ou mesmo em redes de hospitais.

Estamos falando de um processo de gestão de mudança, um paradigma real que você precisa que toda a organização aceite: os médicos, o departamento de TI, a equipe técnica... As pessoas devem estar realmente comprometidas; você precisa de embaixadores ou agentes de mudança dentro da organização que não só estejam prontos para se acostumar com o novo ambiente, mas também o promovam ativamente internamente. E eu posso afirmar sem hesitar, da perspectiva de um clínico e radiologista, que todos esses esforços só serão aceitos se não ficar mais complicado do que já é hoje em dia. Precisa ser mais simples!

A ironia é que, embora essa tecnologia seja projetada para ajudar na produtividade, na verdade, ela pode adicionar mais trabalho e complexidade. A melhor aplicação de IA é aquela que é invisível, que está perfeitamente integrada ao fluxo de trabalho, revelando sua magia em segundo plano.

Sendo assim, os pacientes serão os reais vencedores neste jogo, pois a IA levará a um diagnóstico mais preciso e um tempo de tratamento mais rápido.

Seguindo em frente, acredito que as soluções digitais alimentadas por IA se tornarão ainda mais importantes porque estão revelando seus grandes benefícios: Maior produtividade, disponibilidade mais rápida, menos trabalho burocrático e aproximando médico e paciente. Estamos passando por uma mudança de paradigma de “Por que digital?” para “Por que ainda analógico?”

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ARTIGO 2)

O coronavírus impôs desafios para o sistema de saúde global, e a IA tem ajudado a comunidade cientifica, entre eles, os médicos a serem mais eficientes. Por Gildárcio Gonçalves, Pesquisador do ITA. Na luta contra a COVID-19, a IA ajuda na triagem da população, no rastreamento de casos de infecção, no monitoramento de recursos e na definição de indicadores sociais da saúde. E observa-se, que princípios e valores éticos podem ajudar a construir um entendimento comum entre as partes interessadas no achatamento da curva epidêmica da pandemia da COVID-19. E para efetividade prática, seus princípios precisam de especificação de critérios, e associação a parâmetros de auditoria, de forma a aumentar a confiança entre os diversos os usuários do sistema de Saúde Digital.

Em uma entrevista ao Panorama Setorial da Internet (Edição Agosto de 2020), o Sr. Bernardo Mariano Junior, Chief Information Officer (CIO) e diretor do Departamento de Saúde Digital e Inovação da Organização Mundial da Saúde (OMS), informou que a OMS está desenvolvendo de forma coletiva a Estratégia Global de Saúde Digital, como marco de referência para regulamentar, realizar avaliações comparativas e certificar a IA e os dispositivos médicos de saúde digital. E disse, que em julho de 2018 a OMS criou o Grupo Focal em Inteligência Artificial para a Saúde (FG-AI4H), que desenvolve um processo de avaliação comparativa para modelos de IA em saúde.

E destacou a iniciativa da Inteligência Epidemiológica de Fontes Abertas (EIOS, Epidemic Intelligence from Open Sources), uma colaboração única entre vários atores de saúde pública no mundo. Portanto, desde o início da pandemia de COVID-19, a comunidade cientifica e tecnológica trabalha para desenvolver recursos avançados de IA que ajudem a gerenciar o volume de informações para toma-

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da de decisão sobre medidas de isolamento social que diminuem a velocidade do vírus e do surgimento de novos casos, evitando a sobrecarga do sistema de saúde.

3)

“Um bom algoritmo de IA é um algoritmo usado. Pode não ser o estado da arte, mas é bom o suficiente e está disponível para teste.” Por Felipe Kitamura, Head de Inovação em Operações de Diagnóstico da DASA. Estamos cercados por muitos exemplos de pesquisadores que tentam atingir o estado da arte no desenvolvimento de um algoritmo para um caso de uso específico em radiologia.

Embora não haja nada de errado em fazer isso, quanto mais empurramos os limites, maiores são os esforços para alcançar um aumento marginal no desempenho do modelo.

Por um lado, durante o desenvolvimento de um modelo de segmentação pulmonar, nosso laboratório na Dasa, o DasAInova, levou cerca de 60 horas para treinar um U-Net para atingir ~ 0,92 DICE (o que já é bom). Na tentativa de tornar o modelo melhor, demorou ~200 horas a mais para obter ~0,96 DICE, um aumento marginal de 0,04.

Quando decidimos jogar a toalha? Depende da tarefa clínica. Pode ser que um DICE de 0,92 já seja bom o suficiente para o caso de uso. Se isso for verdade, gastar centenas de horas para obter uma melhora marginal apenas atrasará a próxima etapa, que é a validação clínica do modelo no mundo real (radiologistas usando-o no contexto de um ensaio clínico). Quando começamos a pensar em testar um modelo, uma etapa importante é fornecer o resultado de IA ao radiologista em tempo hábil. Enviar o resultado do AI de volta ao PACS de maneira automatizada é a chave.

4)

Ainda existem barreiras de adoção?

Por Evandro Barros, CEO da DATA H.

ARTIGO Uma das grandes barreiras para a adoção de IA na saúde é a falta de padronização nos dados e também nos processos. Colocar uma solução de IA em um hospital, por exemplo, é mais do que fazer um algoritmo para dar respostas com altos níveis de confiança mas sim ter um algoritmo que faça sentido dentro do processo adotado em um hospital sem que o mesmo tenha que fazer grandes mudanças em seus processos. Caso isso não ocorra, não haverá aderência a solução. E sem aderência, não há crescimento de resultados.

5)

Médicos e líderes de sistemas de saúde devem compreender os benefícios e limitações das ferramentas de IA e Machine Learning (ML). Por Fabio Ynoe, Professor Assistente na Queen’s University, Canadá O consumo de ferramentas de IA e ML na medicina tem sido baixo, em grande parte devido à falta de evidências de alta qualidade para demonstrar seu valor agregado na tomada de decisão clínica diária. O conhecimento médico sobre o estado atual das tecnologias de IA e ML também é modesto, e a falta de educação formal e avaliação crítica dessas tecnologias representa um obstáculo para a futura geração de médicos. No cerne da questão que limitará a atualização das ferramentas de IA e ML estão as lacunas de conhecimento entre os cientistas de dados que criam algoritmos de IA e ML, os médicos com contribuições para identificar as necessidades clínicas que podem ser mais bem atendidas por essas ferramentas e os provedores de saúde quem deverá implementar essas tecnologias na prática.

Essa deficiência no conhecimento interdisciplinar leva a problemas que abrangem vários domínios: atendimento ao paciente, desenvolvimento futuro de tecnologias de IA e ML, avaliação crítica de ferramentas de

IA e ML e adoção de tecnologias de IA e ML por médicos e organizações profissionais.

Não houve mudanças generalizadas na faculdade de medicina ou nos currículos de pós-graduação para amenizar esse problema, e a inclusão de métodos de pesquisa, validação e avaliação crítica das tecnologias de ML e IA no ensino é esporádica.

No entanto, tem havido alguns esforços de organizações profissionais para orientar o uso ou desenvolver oportunidades de educação médica em iniciativas de IA e ML. A falta de conhecimento clínico dos benefícios e armadilhas da IA e ML pode se traduzir em resultados piores para os pacientes, devido à falta de compreensão de quais ferramentas agregam valor ou como integrar essa tecnologia de forma adequada ao fluxo de trabalho clínico. Por exemplo, um estudo demonstrou que quando uma determinada ferramenta de diagnóstico de IA usada para examinar filmes de mamografia gerava um resultado falso-negativo, os radiologistas que examinavam manualmente o filme tinham maior probabilidade de perder o diagnóstico do que quando não usavam a ferramenta. Erros de diagnóstico análogos são comuns em médicos que usam rotineiramente ferramentas de IA, possivelmente indicando educação inadequada quanto à função diagnóstica da ferramenta, má integração no fluxo de trabalho clínico ou baixa qualidade das evidências e ferramentas para apoiar a tomada de decisão. Erros técnicos ou metodológicos durante o desenvolvimento ou uso de tecnologias de IA e ML podem ser mitigados com uma base educacional sólida. Se os médicos entendessem como esses algoritmos e processos foram desenvolvidos e avaliados e como integrá-los efetivamente em seus processos de diagnóstico ou gerenciamento, o uso seria mais apropriado e poderia aumentar significativamente a qualidade do atendimento.

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ARTIGO

a aplicação da Inteligênc Artificial na medicin Cezar Taurion

VP Consultoria CiaTécnica

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cia na

ARTIGO Um dos assuntos que mais me empolgam é a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na medicina. Estou bastante envolvido com projetos de inovação e startups no setor e venho estudando e refletindo bastante sobre o tema.

cada vez mais aplicativos de saúde digital para se manterem física e mentalmente saudáveis dentro de casa. A pandemia provocou uma aceleração do processo que já estava em curso e antecipou cinco a dez anos em apenas um.

Entretanto, ainda existe muita desinformação sobre IA e para que projetos adequados sejam desenvolvidos não podemos superestimar suas funcionalidades, e nem subestimar seu potencial. O realismo é essencial para que os projetos e iniciativas de IA sejam desenhados como soluções reais para problemas de negócio. O que está se tornando cada vez mais nítido é que seu impacto nos próximos anos será equivalente a um tsunami chegando ao litoral.

Na medicina a aplicação de IA está apenas começando e seu potencial, apesar das limitações atuais, é imenso. O setor de saúde apresenta muitos desafios e é bem problemático. É um setor em que os seus atores vivem em conflito e o sistema como um todo, não funciona de forma eficiente. As relações médico e paciente são desconectadas, com a imensa maioria dos médicos, estressados e pressionados, dispensando pouco tempo na pessoa do paciente em si e apenas olhando exames e prescrevendo medicamentos. Estes contatos esporádicos e superficiais provocam erros de diagnósticos e acabam incentivando exames e prescrições desnecessários e supérfluos. Em hospitais a situação é bem pior. Os números são alarmantes. A cada três minutos, cerca de dois brasileiros morrem em um hospital por consequência de um erro que poderia ser evitado. Esta foi a conclusão de um estudo apresentado em 2016 no Seminário Internacional “Indicadores de qualidade e segurança do paciente na prestação de serviços na saúde”, realizado em São Paulo. Essas falhas, chamadas de “eventos adversos”, representam problemas como que vão desde erro de dosagem ou de aplicação de medicamentos até uso incorreto de equipamentos e infecção hospitalar. A pesquisa realizada pela Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), estima que, em 2015, essas falhas acarretaram 434.000 óbitos, o equivalente a 1.000 mortes por dia. Erros de diagnóstico também são comuns em outros países. Uma pesquisa feita nos EUA mostrou que cerca de 12 milhões de diagnósticos errados são feitos a cada ano no país. A solicitação de exames supérflu-

A aplicação da IA de forma adequada, com o humano, no caso o médico, pode tirar o robô de dentro do médico e tornar a medicina mais humanizada. A aplicação adequada da IA é a oportunidade de restaurar uma das coisas mais valiosas da medicina, que é a conexão humana e a empatia na relação médico-paciente. A aplicação da IA vai reduzir o tempo desperdiçado em atividades robóticas que os médicos exercem, abrindo tempo livre para a atenção ao paciente. Esse, inclusive foi o assunto principal de um e-book que escrevi recentemente, “O Futuro já chegou à Medicina”, e que está disponível para download gratuito aqui.

Os investimentos e esforços da nossa sociedade em direção a uma nova medicina cada vez mais digital são imensos. De acordo com algumas estimativas, como MarketDataForecast, espera-se que o mercado global de saúde digital ultrapasse US$ 312 bilhões até 2025. Isso é um aumento de aproximadamente 19% ao ano. A pandemia da Covid-19 acelerou a adoção e a inovação em saúde digital, principalmente com uso de sistemas baseados em IA, e impulsionará esse crescimento nos próximos anos. A situação atual levou à ampla adoção da telemedicina. As pessoas começaram a usar

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ARTIGO os também é altíssima. Nos EUA, uma outra pesquisa mostrou que de 50% a 80% dos exames de tomografia computadorizada são desnecessários. Aqui no Brasil, em 2017, a ANS publicou que médicos brasileiros pedem mais exames de tomografia e ressonância do que profissionais de países desenvolvidos. Um artigo publicado na renomada The Lancet mostrou que uso de procedimentos médicos desnecessários ocorre em muitos países. É um sintoma de quão problemática se encontra a medicina atual.

A culpa não é dos mais de 500.000 médicos que existem no país, mas do sistema como um todo. O médico sai da faculdade com a noção de “curar a doença”, é pressionado profissionalmente pelo modelo econômico do setor e realiza consultas rápidas e superficiais. Além disso, tem dificuldades em se reciclar, e sua especialização excessiva o leva a ignorar outros sinais no paciente. Assim, uma pessoa com um determinado problema acaba se consultando com vários especialistas, realizando exames desnecessários e recebendo carga excessiva de prescrições de drogas.

Quando você visita um médico, provavelmente assume que o tratamento recebido é respaldado por evidências de pesquisas médicas.

Certamente, o medicamento que ele receitou ou a cirurgia que você fará é respaldado por pesquisas sólidas. Nem sempre. Às vezes, os médicos simplesmente não acompanham a evolução da ciência. Alguns procedimentos são implementados com base em estudos que não provam que eles realmente funcionaram. Outros foram inicialmente apoiados por evidências, mas depois foram contraditados por melhores evidências, e ainda assim esses procedimentos continuam nos protocolos de atendimento por décadas.

O ritmo de trabalho intenso e a rápida evolução da medicina fazem com que muitos médicos continuem recomendando exames e

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medicamentos baseados em conhecimentos que já se tornaram obsoletos. No meio médico é comum dizer-se que em cinco anos cerca de 50% do que se aprende na faculdade fica obsoleto ou está errado.

Além disso, a excessiva confiança na eficácia dos medicamentos provoca uma dependência muito grande na prescrição de drogas como solução para os problemas de saúde. A aplicação de drogas tem eficácia muito abaixo do esperado. Em muitos casos sua eficácia é menor que 25%! A Nature mostrou, em pesquisa feita nos EUA, com medicamentos blockbuster, que em alguns deles, cerca de 75% dos pacientes que os tomam não conseguem resultados adequados. A razão é simples: as pessoas têm metabolismos diferentes, hábitos de vida diferentes e reagem de forma diferente à uma determina droga.

Analisando este contexto, fica claro que precisamos salvar a medicina. Ela em si, está doente. É onde entra a IA. Ela pode ajudar em muito a melhorar a prática médica. Não é a substituição do médico por robôs, mas da possibilidade de tirarmos os robôs de dentro dos médicos. É uma complementação da prática médica. Com menos atividades robóticas, os médicos passarão a ter condições de estreitar relações mais humanas e empáticas com seus pacientes.

Mas, toda essa tecnologia digital e a IA só farão diferença se conseguirmos melhorar a prática médica na sua totalidade. Como outras profissões, veremos especialidades desaparecerem ou serem aglutinadas com outras, novas aparecendo, mas todas serão transformadas. Um exemplo é a diferença entre o perfil do cirurgião do século 19 e a de hoje. São completamente diferentes em suas habilidades.

O ecossistema de saúde como um todo tem que ser reimaginado. O modelo atual, confli-

ARTIGO tuoso entre seus atores, ineficiente, caro e que não coloca o paciente no centro das atenções, não é mais adequado.

Um fator fundamental na transformação da medicina é a formação dos futuros médicos.

Competências como Inteligência emocional e habilidade para criar empatia não são consideradas importantes hoje e nem são abordadas nas escolas de medicina. Deverão ser. Observar e ouvir passarão a ser incentivados. Aliás, algumas escolas de medicina como a “Yale Medical School” nos EUA já demandam aprendizado de como “aprender a observar”, praticando essa observação com frequentes idas à museus de arte como auxílio educacional.

A medicina do futuro terá similaridades com a medicina do passado, mas será municiada por tecnologias que os médicos de antigamente não dispunham. A medicina do futuro deverá usar a tecnologia digital (os médicos deverão ser fluentes nas tecnologias digitais) e ao mesmo tempo usar esta tecnologia para humanizar o processo. Restaurar o humanismo na medicina.

O médico do futuro deve estar preparado para atuar de forma colaborativa com seu paciente (será que o termo paciente continuará ser usado?) e não mais assumindo um paternalismo onde o doutor é a autoridade suprema e o paciente apenas o seguidor irrestrito das suas “ordens médicas”. O médico não tem mais o monopólio do controle da prática médica. O paciente está cada vez mais informado, tem recursos digitais como o smartphone que podem não apenas medir sua pressão e fazer um ECG, como interpretar os resultados. Pode compartilhar seus dados com outras pessoas e pesquisar mais profundamente informações sobre sua saúde. O “gap” de acesso à informação entre o médico e seu paciente diminui a cada dia.

A diferença entre o paciente e o médico é que o paciente tem a informação e o médico, além

da informação, conhecimento. Conhecimento adquirido por extensiva e dedicada educação especializada nas escolas de medicina, e prática de residência. Mas esse conhecimento deve ser debatido com o paciente cada vez mais bem informado. Além disso, as gerações mais novas já nascem com o smartphone como parte natural de suas vidas e seu uso, acessando wearables e apps de saúde, serão lugar comum.

Saber gerenciar este novo mundo onde a relação médico-paciente não é mais autocrática e paternalista, mas sim colaborativa, vai demandar uma significativa mudança no modelo do ensino da prática médica.

O toque físico, hoje substituído por análises de imagens, ECG e exames de sangue, serão incentivados. Por exemplo, um neurologista, que hoje, muitas vezes mal toca no paciente, por falta de tempo, vai dedicar a maior parte do seu novo tempo da consulta a esse lado humano.

A formação médica deverá mudar de “centrada na doença” para “centrada no humano”, no paciente. Não podemos e nem devemos continuar formando médicos para a medicina do século 20. As ações robotizadas, o robô vai fazer. Ter empatia e se preocupar verdadeiramente com o paciente, prevenindo doenças e quando elas ocorrerem, aliviar seu sofrimento, é que fará a distinção entre o médico e o robô.

O resumo da história é que a IA tem papel importante na nossa sociedade. É uma tecnologia transformadora e como tal tem potencial de transformação, mudando e moldando a própria sociedade. Na medicina, provocando o deslocamento dos paradigmas atuais do que entendemos hoje como medicina, de doença para saúde; de terapêuticas e medicamentos de massa para personalizado; e de atendimento pontual voltado para a cura de doenças para atividade de monitoramento de saúde contínua. Temos ainda muito que evoluir, mas creio que a cada ano avançamos bem mais que no ano anterior.

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ARTIGO

Telemedicina, IA e Medicina Baseada em Valor Vladimir Simões da Luz MD Informática Médica e Ciência de Dados

Há alguns meses atras, ao atender um paciente por telemedicina, um fato recorrente chamou-me atenção. Um homem de 45 anos queixava-se de dor de cabeça constante. Dei uma olhada no prontuário e constatei várias consultas na emergência motivadas pela mesma queixa. Em todos os atendimentos foi medicado com analgésicos e liberado.

Após algumas consultas eletivas foi encaminhado a um neurologista . O especialista fez o diagnóstico de Migrânea (enxaqueca), isso tudo uma jornada de mais ou menos 3 anos entre visitas ao pronto atendimento e consultas ele-

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tivas. Finalmente o paciente passou a usar medicação para controlar as dores que haviam então retornado, motivando o tele-atendimento.

Durante a anamnese informou que pai e mãe eram hipertensos, curiosamente encontrei apenas um registro de pressão arterial elevada no seu prontuário. Segui com um pouco mais de papo e como ele não dispunha de equipamento para aferir sua pressão em casa, orientei-o sobre sinais de alerta e solicitei alguns exames.

No seu retorno, já com laudo do MAPA (Monitorização Ambulatorial da Pressão

ARTIGO

Arterial), concluímos que sua pressão arterial tinha um comportamento alterado e começamos então seu tratamento.

Passadas algumas semanas suspendemos a medicação para “enxaqueca” e mantivemos os anti-hipertensivos obtendo um bom controle da pressão e o fim das dores de cabeça bem como melhora de sua disposição e sono.

precioso vasculhando um prontuário eletrônico de navegação desconfortável, demorada e nada intuitiva. Na verdade, trata-se de um ERP(Enterprise Resource Planning) transformado em PEP(Prontuário Eletrônico do Paciente). Suas atualizações são orientadas pelas necessidades dos gestores e responsáveis pelas operações da empresa, sendo que tanto o médico quanto o De que forma um prontuário com um paciente muitas vezes são totalmente pouco de inteligência, poderia ter au- excluídos deste processo. Nesse conxiliado o médico no exemplo acima? texto, poucos médicos irão perder esse Para que eu soubesse de tudo o que tempo todo tentando entender a evorelatei, foi preciso perder um tempo lução, vão apagar o incêndio e “tocar

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ARTIGO pra frente”. O que podemos fazer? Pri- tada como um “extintor de incêndio” meiramente colocar o humano, a quem e não como parte importante de uma chamamos de paciente, em evidência! programa de transformação digital com foco na inovação e geração de valor Na maioria das instituições do Healthca- para todo o ecosistema. re, TI e médico vivem em mundos diferentes, universos paralelos que criam lacunas Recentemente Roberta Arinelli, Diretode desperdícios e barreiras que travam os ra Médica na ORIGIN Health, lançou um processos de inovação tecnológica, num interessante questionamento em artigo círculo vicioso que afasta-nos ainda mais para MIT Technology Review: “Qual é o da solução. A TI está normalmente en- real valor das tecnologias se colocarmos volvida com as demandas dos gestores, o paciente no centro do problema?”. pessoal do marketing, operações, rela- Dificilmente vemos a perspectiva de ção com o cliente, auditores e pessoal médicos e pacientes serem levadas em do financeiro, enfim com todos menos conta nos processos de implementação com o médico. Por outro lado, o médico de novas tecnologias para saúde, porém encontra soluções as vezes devastadoras movimentos de Medicina Baseada em para o futuro emprego de ferramentas Valor tem na sua essência considerar de IA (Inteligência Artificial) ou ainda em esta “feature” ao longo dos processos tempos de LGPD(Lei Geral de Proteção de decisão. Frequentemente pensamos dos Dados), quando preenche campos em Telemedicina no sentido de “o que com “pontinhos”, usa suas abreviações não podemos fazer” como : examinar, pessoais na evolução ou se nada escreve. tocar, auscultar por exemplo. Mas e se Desenvolver uma cultura analítica num pensarmos no que ela pode fazer e que cenário de “Datadriven Healthcare”, en- não é possível numa consulta presentre médicos e demais atores, pode gerar cial? Podemos atender a um paciente um comportamento de maior preocu- sem que ele precise se deslocar e isso pação e responsabilidade com os dados por si só representa “valor” para o indo paciente. Certamente vai consumir divíduo, principalmente em tempos de tempo e recursos, mas é vital e deve- lockdown. Mas todo esse aporte tecria preceder qualquer planejamento de nológico que vem com a telemedicina emprego da tecnologia! abre um espaço imenso na direção da transformação digital no Healthcare.

Com o avanço da pandemia de SARS- Podemos ver a Telemedicina como um COV2, a Telemedicina ganhou enorme caminho e não como uma ferramenta destaque e “decolou” em meio a inú- isolada, podendo servir como orientameras dificuldades técnicas e de regu- ção e base para todo o processo. lamentação, tornando estas questões relacionadas ao binômio Medicina/Tec- Um prontuário eletrônico com foco tannologia ainda mais prioritárias. No en- to no médico como no paciente, poderia tanto tenho visto muitas vezes ser tra- ajudar o profissional durante toda jorna-

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ARTIGO da de teleatendimento ao incorporar recursos de visualização e análise de dados que aliados a uma cultura de raciocínio clínico analítico, tornam o processo mais rápido e assertivo. As imagens de vídeo podem fornecer informações, que para o olho humano passam desapercebidas, mas são captadas e classificadas por complexas redes neurais em sofisticados sistemas de computação visual. Da mesma forma a voz pode ser analisada e utilizada para diagnóstico de doenças como mostraram pesquisadores da Northwestern University criando um teste de pré-triagem baseado em IA que discrimina 98,5% de COVID-19 positivos a partir de um registro de áudio da tosse forçada, incluindo 100% de assintomáticos.

Enfim podemos pensar em inúmeras implementações num prontuário eletrônico que tornariam o trabalho do médico muito mais ágil e assertivo, mas estamos não só distantes ainda de validar tais ferramentas como nem começamos a preparar o terreno dentro de nossas instituições para que isso seja possível. Inicialmente penso que reduzir a lacuna que existe entre TI e médico seja fundamental, incluir o médico nesse processo não só colabora para o desenvolvimento de políticas mais adequadas em relação ao uso da tecnologia, como impacta sobre os custos de saúde. Segundo Dr. Bede Broome da McKinsey, se uma operadora deseja diminuir seu custo operacional em 5 a 10%, teria que reduzir em média 30% de seu custo fixo não clinico, o que é impossível para a maioria do setor. Os custos relativos a entrega dos cuidados

de saúde são responsáveis pela maior parte da despesa operacional. Acredita-se que a variabilidade na entrega dos cuidados represente um papel preponderante na composição destes custos.

Os recursos tecnológicos associados a telemedicina podem servir com um “template” na padronização de cuidados de forma a obter melhor ganho para o paciente na forma de resultado clinico assim como para a instituição na forma de redução de custo atingindo um nível de valor aceitável para ambos.

Finalmente creio que as entidades médicas representativas e a comunidade médica com um todo, deva fomentar o ensino e o aprendizado de novas habilidades pertinentes ao uso e desenvolvimento das novas tecnologias, preparando o terreno já dentro das universidades para prática de uma medicina analítica. Além disso, estimular a pesquisa de soluções disruptivas baseadas em tecnologia dentro das universidades, ajuda a colocar médico no epicentro do debate tecnológico não somente como um usuário, mas como importante agente no processo de transformação digital. Para as empresas trazer o médico para compor seu quadro de Business Intelligence e participar ativamente na tomada das decisões administravas e operacionais em modelos de gestão que privilegiem a governança de dados, pode representar importante melhora nos resultados operacionais e impactar de forma igualmente positiva sobre os desfechos clínicos para o paciente, ficando este o tempo todo no seu devido lugar, no centro de tudo.

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ARTIGO

Gestão de Documentos Acelera Transformação Digital nas Empresas

Marcelo Carreira Diretor de Marketing da Access

A transformação digital ganhou novos contornos em 2020, com a necessidade das empresas de continuarem operando mesmo sem um espaço físico. No entanto, essa revolução vai muito além da adoção de tecnologias. Ela exige uma nova mentalidade para mudanças dos processos, modelos de trabalho e, principalmente, na coleta e análise de documentos dos clientes.

Se antes, tais informações eram coletadas apenas para fins de cadastro e registro, as tecnologias trouxeram um novo desafio, o de implantar uma gestão estratégica da experiência do consumidor, que tem como objetivo alavancar os negócios e melhorar a competitividade em tempos de adaptação a um novo normal.

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Mas, se até há pouco tempo, havia resistência de alguns setores em digitalizar suas operações, em 2020 essa foi a prioridade para 23,7% das empresas, segundo uma pesquisa do CESAR, um dos maiores centros de inovação do país. Os serviços financeiros e de consultoria foram os que mais avançaram nessa revolução.

Os sistemas de Gerenciamento Eletrônico de Documentos (GED), catalisadores da transformação digital, conseguiram devolver o controle, a produtividade e a competitividade às operações, mas, mais do que isso, foram capazes de ampliar o leque de serviços.

No mundo todo, de acordo com a Association for Information and Image Mana-

ARTIGO

gement (AIM), as tecnologias de Gestão de Documentos devem receber investimentos por parte de 89% das empresas.

No Brasil, esse índice será de 72%, mostrando o desejo e a necessidade de melhorar a eficiência operacional.

E essa melhoria vai muito além de um negócio sem papel ou a busca por uma redução de custos, ela garante uma organização dos dados de forma a manter as informações mais relevantes sempre à disposição, armazenadas de maneira estratégica.

Os serviços financeiros, de saúde e educacional encontraram nessa tecnologia a salvação de seus negócios. Enquanto as grandes instituições financeiras estudavam o fechamento de agências, os bancos digitais e as fintechs se proliferaram, ancoradas, principalmente, em um modelo de atendimento totalmente online, possível apenas por conta de soluções de Gestão e Digitalização de documentos.

Já os contratos que antes precisavam ser impressos e assinados de maneira presencial, passaram a contar com recursos de assinatura eletrônica para permitir a formalização e o fechamento de qualquer lugar, impulsionando a oferta de crédito e beneficiando tanto as instituições quanto a população.

Os serviços de saúde conseguiram manter os atendimentos aos pacientes, sem prejuízo pela falta de registros médicos. A educação descobriu outra maneira de ensinar, que tem se mostrado eficaz, e centenas de outros setores também sobreviveram graças à digitalização.

As experiências mostram que as empresas alcançaram uma maturidade digital e essa deve ser uma tendência definitiva, mesmo após a pandemia. Mais do que a facilidade, flexibilidade e economia, a segurança deve exercer um peso significativo. Afinal, com a LGPD, se torna uma questão de sobrevivência.

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ARTIGO

Como priorizar as oportunidades de robotização com RPA Kelly Sganderla

Consultora de Inovação em Processos na iProcess

O planejamento e avaliação apropriados das oportunidades de automação pode ser o divisor de águas entre o fracasso e o sucesso de uma implantação de Robotic Process Automation (RPA).

Se você está envolvido em uma iniciativa de RPA em sua organização, possivelmente já lançou mão de diferentes métodos de identificação de atividades realizadas no negócio para avaliar potenciais robotizações: workshops, botatons (maratonas de robotização), pesquisas, bancos de ideias... No blog da iProcess, já discutimos diversas formas de coletar ideias e oportunidades de robotização (confira o Webinar: Como Encontrar as Melhores Oportunidades de Robotização).

avaliando e quais poderiam ser rapidamente descartadas?

Em geral, em muitas empresas, a principal característica adotada para identificar oportunidades de robotização é ser uma tarefa manual e repetitiva.

Naturalmente, baseado apenas nesse critério, as oportunidades de automatização que se apresentam são inúmeras.

Mas nem todo processo é um bom candidato à automação só por ser repetitivo, o que faz necessário realizar uma classificação comparativa para selecionar e priorizar o estudo e desenvolvimento das melhores oportunidades.

A matriz de oportunidades de robotização usada pela iProcess

As ideias que surgem com frequência são muitas, então como separar aque- A técnica de priorização que utilizamos las em que vale a pena gastar tempo nas análises para classificar processos en-

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ARTIGO tre prioritários, interessantes e de pouco Nela, classificamos como ordem de prioridade: valor baseia-se em dois critérios principais: 1. Alta especialização x Alto Volume • Nível de especialização do executor Aqui estão as melhores oportunidades de Avalia o grau de conhecimento especiali- robotização, que poderão liberar signifizado no negócio é requerido do profissio- cativamente a força de trabalho humana. nal executor. Em geral, quanto mais espe- São processos com elevado potencial de cializado, maior o custo do profissional. ganho de ROI. • Volume/Tempo dedicado à Execu- 2. Baixa especialização x Alto volume ção das tarefas Apesar de envolver profissionais menos Avalia quanto trabalho precisa ser feito especializados, este grupo tende a aprepara atender à demanda de tarefas. sentar elevado ganho em FTE. O cruzamento destas informações traz 3. Alta especialização x Baixo volume um panorama inicial de avaliação de oportunidades, que pode ser priorizada Apesar do baixo volume, estas atividades de acordo com a matriz a seguir. possibilitam um ganho de produtividade

Fonte: blog.iprocess.com.br

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ARTIGO de profissionais especialistas, possibilitan- Os dados de novos fornecedores precido o crescimento enxuto. sam ser verificados em sites do governo e de consulta de reputação antes 4. Baixa especialização x Baixo volume de serem aprovados e cadastrados no sistema da empresa. O volume menEstas automações não apresentam ga- sal consiste em algumas dezenas de nho significativo pois o custo de setup e cadastros, porém a atividade consome manutenção da automatização pode ser bastante tempo de profissionais analismuito elevado para o baixo retorno ob- tas de compras que precisam de relatitido. Para estes casos não recomenda-se vo nível de especialização para fazer a a automação com RPA exceto se existem avaliação minuciosa dos dados. outros ganhos qualitativos ligados a esta atividade. Pode ser avaliado o uso de ou- (C) Acompanhamento e Revisão de tras soluções tecnológicas no lugar de Ponto RPA para atender a esta necessidade.

Semanalmente, os gestores precisam rePor exemplo: alizar a verificação dos pontos das dezenas de funcionários de cada unidade da Consideremos as seguintes propostas de empresa, verificando se estão dentro do automação: horário padrão, se foram realizadas horas extras, se houve ausência e se existe (A) Cadastro de Itens atestado para os períodos de falta. Este é um indicativo de alto volume para uma Diariamente, listas com centenas de empresa que tenha, por exemplo, 2000 dados de itens precisam ser cadastra- funcionários. dos ou atualizados no portifólio da Não é preciso dizer que os gestores são empresa. O cadastro envolve dezenas profissionais altamente especializados. de informações diferentes. Isto é um indicativo de alto volume. A atividade (D) Download do relatório de investié executada por assistentes que não re- dores da concorrência querem treinamento extensivo e fazem pouco ou nenhum julgamento sobre as O relatório de investidores da concorrêninformações cadastradas, tendo como cia é publicado trimestralmente e precisa função copiar/colar dados das planilhas ser baixado para uma pasta compartilhapar as telas de dois sistemas. da na rede para que possa ser analisado pela equipe de planejamento. É uma atiIsto é um indicativo de baixa especialização. vidade repetitiva pois é sempre realizada da mesma forma. Porém, uma execução (B) Validação de cadastros de forne- a cada três meses é um indicativo de baicedores xíssimo volume de execução.

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ARTIGO Qualquer pessoa poderia fazer essa atividade de baixíssima complexidade, que consiste simplesmente em acessar o site, realizar o download e salvar o arquivo.

Esta avaliação inicial já permite à organização identificar as oportunidades que devem ser descartadas e organizar uma lista de automações prioritárias.

A partir dos casos priorizados, podemos Atualmente quem realiza esta atividade nos dedicar a uma avaliação mais criteriosa da viabilidade de implementação e é o assistente. de ganhos, que podem ser quantitativos Pela descrição dos cenários acima, tería- (FTE, ROI) ou qualitativos (satisfação do mos a seguinte priorização: cliente, agilidade, etc).

Prioridade

Processo

Classificação

1

(C) Acompanhamento e Revisão de Ponto

Alta especialização x alto volume

2

(A) Cadastro de Itens

Baixa especialização x alto volume

3

(B) Validação de cadastros de fornecedores

Alta especialização x baixo volume

X

(D) Download do relatório de investidores da concorrência

Baixa especialização x baixo volume

Kelly Sganderla - Consultora de Inovação em Processos na iProcess kelly.sganderla@iprocess.com.br

Kelly Sganderla é consultora de inovação em processos, atuando na descoberta, modelagem, análise, redesenho, automação e implantação de soluções para gestão de processos (BPM, BPMS, RPA) na iProcess há 18 anos. Instrutora de formações técnicas em BPM, BPMS e RPA pela iProcess Education. É Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Universitário La Salle (UniLaSalle-Canoas) com especialização Mastering Design

Thinking pelo MIT e certificação CBPP - Certified Business Process Professional pela ABPMP. Sua vida profissional é dedicada a estudar e consolidar experiência em transformação de processos. Líder de iniciativas de inovação em processos em áreas de finanças, marketing, indústria, varejo, utilities, entre outras. Autora de dezenas de artigos sobre BPM, BPMN, RPA e hiperautomação no Blog da iProcess.

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ARTIGO

Como calcular o payback do seu RPA

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A?

ARTIGO

Fernando Capovilla

Intelligent Automation Lead IBM / Gerente de RPA e Automação

Hoje com 7 anos de experiência em RPA, que vem mudando a forma das empresas verem o backoffice - consigo perceber que a maioria das empresas e aventureiros persiste no erro de olhar RPA como tecnologia e falham na decisão estratégica ao não se permitir compreender que RPA na verdade é PROCESSO. Nesse contexto, venho discutir o temeroso PAYBACK! Como comprovar o ganho de um RPA? Como calcular o benefício do projeto?

Quando comecei a escrever esse artigo, pensei: “Não vou repetir mais que RPA é processo e não tecnologia, chega de falar de maturidade de processos.”, mas se você ainda não entendeu esse recado, por favor, repense nisso!

Em minha jornada de RPA aprendi algumas formas de como calcular um projeto e sei que cada cliente e situação pedem um modo diferente de cálculo, porque, afinal de contas, nós todos sabemos que RPA não é só o benefício do FTE (Full time employee = Eu, tu, nós, vós, eles) mas também os 8 desperdícios de lean, acuracidade, agilidade do processo e muito mais.

Hoje quero mostrar a você, leitor, ao menos duas das principais formas de calcular um benefício RPA. Vou carinhosamente apelidá-las de método “Fast food” e “Gourmet food”. Suas diferenças são gritantes, porém os resultados “parecidos”, cada um com seu nível de assertividade.

Antes de continuar, quero deixar claro que como um taurino nato, adoro uma comida Gourmet #ficadica.

Metodologia FAST FOOD A comida “fast food” é bonita aos olhos, tem um sabor delicioso, nos é oferecida com cores vibrantes e fica pronta em 5 min, porém é certo que em menos de 2 horas estaremos com fome novamente.

Sim, é por isso mesmo que apelidei esse processo de “fast food” pois ele te ajudará no momento imediato, será fácil de vender ao cliente, custará pouco mas, não te sustentará por muito tempo.

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ARTIGO Essa metodologia é composta pela se- Metodologia GOURMET FOOD guinte jornada: Já a comida Gourmet, que em sua 1. Faça o mapa do processo. No maioria tem um tempo de preparo modelo “fast food” você não pode mais lento, cheio de temperos, rededicar muito tempo ao mapeamen- cheios e sabores e muito nutritiva. Um to do processo, mas precisa dele ma- verdadeiro banquete aos taurinos! peado.

Esse tipo de comida, se bem feita, sustenta por MUITO TEMPO, além de ser 2. Defina quais as etapas serão normalmente mais saudável. robotizadas. Com o processo mapeado, então é hora de colorir! Pinte Mas antes de continuar, você precitodas as etapas do processo que serão sa entender o que é um VSM ( Value substituídas por um robô. Nessa hora, Stream Mapping ) e se ainda não mesmo em modelo “Fast Food”, use conhece essa poderosa ferramenta um recurso que já fez ao menos uma 6Sigma eu sugiro que antes de seguir dezena de RPAs. aqui no texto, leia um pouco mais sobre ela 3. Calcule a redução. Nessa hora é que colocamos 2 minutos e meio no Essa metodologia é composta no semicroondas e esperamos o “bip”. Já guinte roteiro: para RPA, é hora de pegar o processo “As-Is” feito no item 1, deduzir do 1. Faça o VSM do processo. (As Is): que será robotizado no item 2 “To- Nesse VSM o mais importante, além -be” e Voilà, você agora tem um be- de ter um processo muito bem mapenefício esperado. ado, é mensurar Tempo e Volume de cada atividade.

4. Calcule o custo. Se você sabe o que será robotizado e isso foi feito por 2. Analise a maturidade dos processos: uma pessoa com experiência, então é hora de partir para um planning PÁRA TUDO! ISSO é o que irá depoker e definir o esforço em tempo, finir seu projeto como um sucesso ou seja, seu custo. ou fracasso, muito mais do que o artefato que será criado.

Mesmo chamado de “fast food” com uma boa experiência em análise de Agora, sua tarefa é entender a matuprocessos e RPA, o nível de assertivi- ridade do seu processo usando Lean dade chega em até 90%.

6Sigma, em caso de dúvidas leia meu

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ARTIGO Linkedin, lá eu publiquei 2 artigos so- A Melhor e mais segura metodologia bre isso. (Sério, leia!). Além disso, não de RPA! se esqueça de definir seus NVA, NNVA e VA e atuar neles.

Essa metodologia garante o exato benefício do artefato antes mesmo do Aqui o resultado será um processo investimento financeiro e produção, mais enxuto, inteligente e padro- onde normalmente a falha é reduzida nizado, que consequentemente irá em 0.03% (Muito baixa se comparagerar um RPA mais eficiente, bara- da ao modelo “Fast food”, que é de to (por ter menos etapas) e muito aproximadamente 10%). mais estável.

Conclusão (Sim, suas noites em claro devido ao um RPA que não funciona cor- IMPORTANTE: Seja qual for a metoretamente são porque você pulou dologia escolhida, essa deve ser feita essa etapa.)

ANTES do investimento na construção do RPA. 3. Faça o processo VSM “To-Be”: Por fim, e não menos importante, um Agora com um VSM pronto e um projeto de RPA normalmente tem um processo maduro, teremos então o Payback em até 1 ano. Existem casos processo “To-be” e nele podemos onde o payback acontece depois desdefinir, com uma equipe técnica em se período, mas, esses normalmente RPA, quais etapas serão robotizadas, têm outros benefícios, que não são só o tamanho de cada uma delas e por o financeiro. consequência o custo do produto.

Portanto, nesse artigo, entrego a você 4. Volte aos VSMs: leitor, duas formas de calcular um projeto RPA antes do investimento finanCom as etapas que serão robotiza- ceiro, para encontrar o agora amado das definidas na etapa anterior (3.) Payback. e o cálculo de FTEs necessários no processo feito pelo VSM original (1.) Existem diversas formas de chegar você só precisa deduzir o tempo e nesse número, mas ao longo dos volume do processo que será feito meus 7 anos de trabalho com RPA e pelo robô e então terá o benefício +200 artefatos criados, posso afirmar do seu projeto ao comparar o VSM que as duas metodologias funcionam As-Is (1.) com o VSM To-Be (3.). para todos os projetos.

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