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Como a Business Intelligence Eleva a Radiologia?

A inteligência de negócios é mais do que uma ferramenta para a tomada de decisões empresariais. Especialmente no campo da radiologia, tornou-se claro que esses dados devem ser utilizados em estratégias que vão além da produtividade e visam elevar a qualidade do trabalho médico. Com as métricas certas, essa tecnologia pode revelar fatores críticos no processo radiológico, ajudando a criar mais valor tanto para médicos quanto para pacientes.
Como a Business Intelligence Eleva a Radiologia?

A inteligência de negócios é mais do que uma ferramenta para a tomada de decisões empresariais. Especialmente no campo da radiologia, tornou-se claro que esses dados devem ser utilizados em estratégias que vão além da produtividade e visam elevar a qualidade do trabalho médico. Com as métricas certas, essa tecnologia pode revelar fatores críticos no processo radiológico, ajudando a criar mais valor tanto para médicos quanto para pacientes.

O que é inteligência de negócios?

A inteligência de negócios, ou BI, refere-se a um conjunto de tecnologias e ferramentas que ajudam as organizações a coletar, analisar e apresentar dados para tomar decisões informadas. No entanto, soluções de BI especializadas em radiologia, como a Eden Intelligence, concentram-se em medir indicadores precisos para o setor, incluindo o número de exames por modalidade e o número de exames interpretados por médico, entre outros. 

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Métricas que vão além da produtividade

Esses dados são necessários para aumentar a produtividade, reduzir custos operacionais e avaliar o desempenho de múltiplas unidades, especialmente no caso de laboratórios clínicos. No entanto, sua especificidade também torna possível avaliar como essas instituições operam em torno das necessidades de seus pacientes. Com base nessas métricas, os próprios radiologistas podem fazer ajustes em sua forma de trabalhar e contribuir com ideias para a melhoria de processos baseadas em dados concretos e em tempo real. Por exemplo:

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  • A produtividade individual de cada membro da equipe médica revela não apenas a qualidade do desempenho, mas também a distribuição da carga de trabalho e a demanda por determinados especialistas
  • O número de exames realizados por hora ajuda a identificar gargalos e a avaliar a eficácia dos planos de trabalho, escalas de plantão e rotatividade da equipe
  • As tendências na modalidade dos exames realizados fornecem indicadores gerais da demanda atual e ajudam a avaliar a necessidade de diferentes equipamentos médicos e/ou pessoal
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Além dessas métricas, a Eden Intelligence inclui dois indicadores-chave: tempo de interpretação médica e número de exames encaminhados. A partir deles, é possível extrapolar fatores de satisfação do cliente, uma vez que os pacientes dependem do tempo de interpretação do médico para receber seus exames. Da mesma forma, o número de exames encaminhados é um critério para avaliar o relacionamento de uma instituição com médicos externos: a confiança deles no radiologista, a fidelidade estabelecida com a instituição e a satisfação com o sistema digital de encaminhamento. 

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O futuro do BI na radiologia

Esses elementos transformam o BI para radiologistas, pois ultrapassam as fronteiras organizacionais para explorar a satisfação de parceiros e pacientes. No futuro, plataformas como a Eden Intelligence continuarão a evoluir para incluir métricas específicas que permitam interpretar o trabalho médico não apenas no nível de negócios, mas também em termos do valor que ele entrega. Somente assim as instituições de saúde poderão ir além do bom e alcançar o extraordinário.

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Referências

Boland, G. W., Thrall, J. H., & Duszak, R. Jr. (2014). Business Intelligence, Mineração de Dados e Tendências Futuras. American College of Radiology. https://www.acr.org/Practice-Management-Quality-Informatics/Imaging-3/Imaging-Value-Chain/Data-Mining 
Yee, J. M., Cross, N., & Bhargava, P. (2022). Business Intelligence "Faça Você Mesmo" para o Radiologista — Lições Aprendidas com Tendências de 10 Anos em uma Divisão de Imagem Abdominal em um Centro Médico Terciário. Journal of the American College of Radiology, 19(2), 329–335. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2021.10.007