Introdução
Luis Nieto é Engenheiro Industrial e especialista em Transformação Digital e Desenvolvimento de Negócios com mais de 16 anos de experiência em projetos de inovação e transformação empresarial. Atualmente, é Gerente Comercial de Serviços e Soluções da América Latina na BSCI. É apaixonado pela transformação digital e seu impacto, especialmente em IA, metaverso e realidade virtual. Neste episódio de AI Heroes discutimos:
- Foco na transformação digital e inovação em saúde.
- Importância da inteligência artificial no setor de saúde.
- Otimização de processos e recursos em hospitais.
- Valor da colaboração e interconexão no ecossistema.
- Uso estratégico da inteligência artificial.
- Impacto da inteligência artificial na experiência do paciente.
- Necessidade de entender e abordar os problemas corretamente.
Conclusões
- Luis Nieto enfatiza a importância de entender bem o problema antes de implementar soluções de inteligência artificial. Compreender as principais causas permite criar modelos mais corretos.
- De acordo com Luis, a inteligência artificial pode contribuir para a otimização de processos e recursos em hospitais, como a atribuição de salas de cirurgia e o gerenciamento de inventários.
- Luis ressalta que a otimização não só beneficia o hospital, mas também a experiência do paciente. A inteligência artificial permite simular e testar vários cenários de maneira segura para tomar as melhores decisões.
- Luis aconselha começar a testar problemas pequenos e avançar gradualmente. Os projetos de inteligência artificial não devem ser necessariamente grandes ou levar muito tempo.
- Luis propõe a ideia de que a inovação nem sempre exige da tecnologia mais avançada ou de uma grande equipe. O importante é entender estrategicamente até onde se vai e como lograr esse propósito.
Transcripción
Laura Velasquez, heróis da IA
Oi, o que é inteligência artificial para você?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Uy, eu o definiria em duas palavras. São infinitas possibilidades. Eu acredito que a inteligência artificial é a capacidade de você ver um problema e suas possíveis soluções de diferentes formas. E isso o converterá em possibilidades. Y como la inteligencia artificial te puede hacer inumerables e infinitos modelos, pues entonces las oportunidades se vuelven también infinitas.
Laura Velasquez, heróis da IA
Olá a todos e bem-vindos ao AI Heroes, um espaço onde descobrimos as infinitas formas em que a tecnologia e a inteligência artificial estão transformando o futuro da saúde. Isso é feito por meio de conversas com pessoas incríveis desse setor. Sou Laura Velázquez, cofundadora da Arcángel AI e sou sua anfitriã. Vamos com o episódio.
Luis Nieto, da Boston Scientific
Meu nome é Luis Alfonso Nieto e eu adoro ter a oportunidade de estar neste espaço para conversar sobre os desafios que existem no setor e onde muitos líderes hoje estão trabalhando e tentando ajudar a resolvê-los para impactar vidas. Além disso, sou gerente de serviços e soluções de inovação da Boston Scientific Latinoamérica e, bem, vamos falar sobre inteligência artificial.
Laura Velasquez, heróis da IA
Então, antes que nada, a mí me encanta algo de você, Luis, e desde o momento uno que nos sabemos que me fizeram testes de inovação. Para mim, foi muito interessante sua perspectiva de inovação, de que a inovação é gradual. Háblame un poquito de eso, cuéntame un poquito de dónde viene ese amor por la transformación digital, por la innovación y tudo lo que has hecho tú para transformar el sistema de salud, porque has hecho muchas cosas muy interesantes.
Luis Nieto, da Boston Scientific
Yo tengo una gran dualidad y lo hablo con mis clientes, lo hablo con los equipos, lo hablo en los espacios que tengo y es innovar es llevar la realidad a las cosas, porque aquí confundimos el tema con creatividad, bonitas ideias, cosas maravillosas. pero nunca las llevamos al mercado, nunca las implementamos, entonces quedamos en ideias muito criativas. Inovar é isso, manter a capacidade desde uma forma gradual de madurá-las, validá-las e implementá-las. Essa é a inovação real. Y yo creo que hay un camino grandísimo por aprender, de entender cuáles son los marcos, las metodologías que te permiten hacer eso, pero aquí el gran reto es realmente que la innovación llegue. con producto, con servicio a quien tiene que llegar, a ese usuario final. Então você me transforma aprovando uma era que digitalmente te oferece tudo e, no final, implementa isso. Portanto, a inovação é a grande oportunidade de fazer parte dessa transformação, de fazer essa mudança e de levar as coisas e as boas ideias à realidade, conforme a necessidade. Entonces por ahí arrancamos y por eso me apasiona porque hay que hacer eso, hacer parte dessa cambio y que los clientes finalmente los disfruten y quienes necesitan de essas transformaciones las puedan vivir.
Laura Velasquez, heróis da IA
Hay algo que yo siempre me he questionado por parte tuya, pues y de ustedes. Ustedes hablan un montón de... de innovación, y creo que ustedes son unos grandes apalancadores de la innovación en lo que está passando en el ecosistema, con los hospitales, claramente Beyond Care, ahorita si quieres hablas de eso un poco, onde casi que educas todo el tiempo a los hospitales alrededor de realidad virtual, inteligência artificial, particularmente o que venimos fazer, mas qual é o interesse de você para ajudar nisso?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Bem, veja, realmente aqui há um interesse em entender que se nós não favorecemos e ajudamos a que o ecossistema em geral melhore, nós não vamos melhorar tampoco. Ou seja, a velocidade com que os sistemas avançam é a velocidade com que todos os participantes avançam realmente. E para nós está claro que, em uma missão de querer impactar milhões de pacientes em um ano, deve impactar a vida de milhões de pessoas em alguns anos. Isso não é responsabilidade apenas dos prestadores, dos hospitais, mas de todos aqueles que fazem parte desse ecossistema. Então, una de las razones es, oiga... tenemos que adueñarnos también de los problemas que estão ocorrendo. Si nosotros ayudamos a que las instituciones sean mejores, a que presten una mejor atención, a que puedan acercarse y tener mayor acceso, a que tomen mejores decisiones, pues el ejercicio de mejora que va a ocurrir va a jalar a todos los que estão atrás, a los proveedores, a los atorios, a las empresas de dispositivos, a las empresas de investigación, a las aseguradoras, a todo el marco de gobierno, a que tudo mejore. Ese es el principio por el cual... estrategias como las que mencionas nuestra organización está dispuesta a invertir,
Laura Velasquez, heróis da IA
a analizar a inovar y a transformar tú todo el tiempo estás hablando con hospitales casi que te la pasas viajando por toda a América Latina entendendo que pasa con ellos entendiendo desde el papel estratégico dónde deberían mirar los hospitales y ves todo el tiempo un montón de lacunas dónde está cuáles son esos mayores gaps que ves e onde está a oportunidade particularmente da inteligência artificial, então o que acontece?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Primeiro, há que ir a entender mi hospital, mi cliente, qué es su estrategia, qué es lo que quieren hacer, cuál es la intención del servicio que quieren oferecer a través de las diferentes modalidades, atenciones, prestaciones, etcétera, etcétera. E há uma estratégia por trás, obviamente, que está muito centrada nesse paciente como eixo central. Mas quando você leva essa discussão conta que essa qualidade de serviço, essa prestação vai além dos temas clínicos. Existem aspectos administrativos, aspectos legais, aspectos financeiros, aspectos de interoperabilidade, aspectos de colaboração com fornecedores, aspectos de inventários, por exemplo, aspectos de gerenciamento de recursos. Então, quando você começa a aprofundar para que um paciente possa fazer toda a sua jornada de forma apropriada a partir de um exercício ambulatorial e hospitalar, de uma cirurgia, de uma consulta externa, de um exercício de imagens diagnósticas, comienzas a entender que ahí hay una serie de elementos en donde hablamos de esos, hablamos de personas, hablamos de insumos, hablamos de componentes que hacen que hacen que un ejercicio ou un flujo corra de forma adequada. Y ahí hay un montón de oportunidades con la inteligencia artificial. evidentemente hoy la inteligencia artificial en el mundo de salud desde una perspectiva clínica de antecipar possíveis cenários de predição de doenças, possíveis cenários de desenlaces clínicos, de aplicación en termos de medicamentos, de terapias, etc. Tem um campo de ação impressionante e todos sabemos, los que estamos aqui está perto, que las instituciones van a continuar aprovando isso. E organizações como você estão gerando um valor e uma interrupção impressionante aqui. Pero entonces, ¿qué pasa con todas essas otras problemáticas que hablábamos de, oiga, y yo tengo las camas suficientes para atender aos pacientes, y si un ejercicio de oferta, y oiga, estoy logrando que leguen más pacientes, pero los puedo atender en los horarios. Eu tenho os recursos apropriados, assistentes, especialistas, para poder atender da forma adequada ao que eu quero fazer nessa estratégia. Eu tenho inventários, dispositivos, medicamentos no momento apropriado para quando eu tenho que fazer a prestação. Tengo los consultorios para atender muchas veces, así sea in primaria or en consulta externa, a essas poblaciones que estão necessitando. Então, todas essas são perguntas de, bom, ¿e como eu resolvo isso? E, evidentemente, as instituições não são especialistas nisso. Eles são especialistas na parte da atenção médica que esse paciente está esperando. E aí a inteligência artificial vai te ajudar muito. Simule milhares de dados ou milhas de cenários ao redor de que pasaría si tengo, no una, sin dos salões de cirurgia en esse mesmo horário. O que aconteceria se eu pudesse ampliar os horários de atenção? O que aconteceria se esses recursos os dispusessem de uma forma diferente? E isso só com as capacidades da inteligência artificial, que você vai a poder fazer milhões de simulações, milhões de cenários, e você vai dar alternativas, você pode resolver essas situações de uma maneira melhor e abordá-las de uma forma diferente.
Laura Velasquez, heróis da IA
Esto me encanta porque todo el tiempo me pasa, no solo con lo que hemos venido hablando nosotros antes. sino que un gran question mark para estos hospitales es, muy común en oncología, es cómo optimizo las salas de infusión de quimioterapias. Como diablos yo permito que un paciente, donde le tengo que hacer una infusión en medio en medio cada 21 ou 28 dias, realmente podemos fazer lo en este tempo y ahorita lo están haciendo a los 48 dias.
Luis Nieto, da Boston Scientific
Imagine que essa é uma conversa muito recente que você já viu com um hospital na Argentina e não era só a sala, Laura, eran los sillones. Você pode ter uma sala, 10 camas e às vezes o assento está vazio e há pacientes que estão esperando a terapia. E não tem sentido. Imagine que, em muitas ocasiões, você tem salas na instituição disponível em outro andar e há pacientes esperando na UCI ou esperando em temas de recuperação cirúrgica na sala. Sim, entenda imediatamente que você tem essas capacidades que lhe permite tomar decisões distintas na experiência do paciente. Quem está fazendo isso agora? E aí está onde está um pouco o cenário de primeiro fazer entender a instituição que é essa oportunidade e, em seguida, abordar a inteligência artificial e abordar esse tipo de exercícios para resolvê-lo. O mar, é tudo, é tudo para poder trabalhar nesse sentido. E aí é onde você pode pensar não só nisso, nos diferentes modelos que provavelmente já existem e que você simplesmente tem que se aproximar. Modelos de clusterização, prognóstico, regressões. la cantidad de oportunidades dentro de lo que la agency artificial hoy ha madurado, e inclusive una óptica muy interesante, Laura, se ha madurado en otras industrias, industria de manufatura, varejo, consumo massivo, logística, muchas de esas cosas ya las tiene. Homem, e por que não vemos se algo disso serve aqui?
Laura Velasquez, heróis da IA
Totalmente, e isso pode ser aplicado agora, porque inclusive já são os dados, são dados que nem mesmo são sensatos, é simplesmente a otimização de 100% das capacidades e da infraestrutura que temos.
Luis Nieto, da Boston Scientific
E as oportunidades de colaborar, porque esta também é dessas questões que o nível de saúde, a diferença de uma terapia, um serviço que você pode dar e que é de alguma forma ou de outra forma o diferenciador de uma instituição em como ele faz, homem, o modelo de otimização de estoques pode ser o que compartilhamos varios. e imaginamos a partir de uma visão de colaboração e ecossistema, o que puede llegar a significar entonces ahí también ahí comienzas a tener unos cenarios en donde la inteligencia artificial amplia el espectro y ya deja de pensar inclusivamente en un ejercicio muy particular y puede comenzar a generar soluciones de forma geral, então é um tema apaixonante de todo ponto de vista
Laura Velasquez, heróis da IA
Há outra coisa que eu pasó hace poquito, que era o tema das cirurgias. Como é possível? Não sei quantos, bom, quantos, como se diz? Temos salas de cirurgia e estão vazias. Quando há pacientes esperando para poder operar e isso não acontece. De novo, o mesmo exemplo. Ahí você pode otimizar aqui. Você conhece outros exemplos ao redor disso que podem gerar muito valor?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Claro, aqui tivemos a sorte de trabalhar também com uma instituição na Colômbia, onde se trabalhou para testar uma hipótese ao redor disso, em como... Las salas de cirurgia hoy eran utilizadas y desde el punto de vista de los servicios que se prestaban, cómo se gestaban, qué indicadores de desempeño tenían en facturación, en los costos asociados, en el buen uso. E eles mostraram resultados dessas análises impressionantes. Obviamente, tudo com inteligência artificial, temas de mineração de processos, temas de simulação, donde tú veías, oye, yo puedo hacer los ciclos de asignación, no solamente de asignación de la sala. Desde que o paciente entra na preparação até sair, podemos fazer isso três vezes mais rápido. Três vezes mais rápido. Mas uma das grandes coisas que eu amo da inteligência artificial é que você pode testar o que é e testá-lo em um ambiente seguro. E lá não vai passar nada. Você pode rodar o modelo 24 horas por dia com muitos recursos. E o único que você vai decidir o modelo é se é mais ou menos caro, se é mais ou menos viável. Y te permitirá analisar uma série de cenários que, de outra forma, seria imposible. y tomas las mejores decisiones a partir de eso. Entonces mira lo bonito también de poder en ese tipo de espacios llegar a ver cosas que de otra forma sería imposible y que llegar a probar en algunos casos desde la innovación en ejercicios de pilotos se volvería muy complicado, pero que aquí la inteligencia artificial te da la posibilidad de hacerlo y las veces que quiserem eras.
Laura Velasquez, heróis da IA
Sim, esse é um tema que eu vejo o tempo todo, é que... La mayoría de quejas por el mal servicio y la mala atención são apenas por processos administrativos que podem ser facilmente reinventados ou otimizados com inteligência artificial, gradualmente, incrementalmente, e que se podem testar de forma segura. Como você faz isso? O mar, aqui há um monte de pessoas que nos ouvem neste setor. Como você faz isso? Como você começa a testar onde é a melhor forma de começar?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Bueno, mira, esto tiene un tema, Laura, clave, y ahí es donde, ahí evidentemente las metodologías de innovación y las metodologías de prototipado se vuelven drivers de sucesso en este sentido. Yo creo que uno de los grandes temas que sí hay que ayudar a que se entiendan de forma adecuada para el depliegue de modelos es, venga, zapamos también a escoger el problema, ¿no? Y si yo sé entender bien el problema y sé dibujar bien cuáles son sus causas, yo voy a poder comenzar a crear mi modelo, mi prototype de una forma más acertada. Entonces mi sugerencia acá es, con los equipos de inteligência artificial ou con los aliados con los cuales se vaya a hacer eso, tenemos que ir a generar esses exercícios de aprofundamento para entender muy bien o que vamos a fazer. E aí já entendemos por onde arrancamos, porque em breve a causa do problema é muito diferente do que imaginamos a partir de um cenário mais macro, e quando começamos a simular em coisas pequenas, começamos a ver as mudanças e aí já começamos a evoluir o modelo. Entonces mi sugerencia es partamos el problema, miremos cuáles son las causas que geran más impacto y ahí igual ejercicios como el marco de 80-20 etcétera te van a ayudar. Se esse problema de pronto é o que estamos gerando 80% das situações de impacto, podemos começar por aí e vamos avançando de pouco. Quando eu digo avançar de pouco, não é que nos demoremos muito tempo. Porque, como você sabe, eu posso fazer esses exercícios e provavelmente em duas, três semanas já tenho resultados. Entonces luego lo escalo y ya me voy a los siguientes dos problemas e provavelmente tú en un mes ou dois meses hayas resuelto gran parte del ejercicio. Que esa es una concepción equivocada que se tiene, que entonces yo tengo que hacer un proyecto de inteligência artificial gigante, amplio, que me vá a tomar cinco ou seis meses cuando hoy eso no funciona así. Então, essa seria uma sugestão muito boa. A nosotros funcionou. Empatizar e abordar o problema a partir de uma base permite incluir perspectivas adicionais e começar a fazer desenvolvimentos diferentes desde o início.
Laura Velasquez, heróis da IA
Es primeros principios, vamos a qué está pasando hoy, commo lo estamos solucionando, porqué no se está solucionando realmente, porqué es un problema y cómo le damos-lhe solución de forma básica. Às vezes, as soluções são mais simples do que a mesma tecnologia.
Luis Nieto, da Boston Scientific
Às vezes você pode dar conta de que você está abordando um projeto que não precisou de um modelo de inteligência artificial, que fue cambiar un proceso, que fue chambiar una política, que fue cambiar un marco cultural y ahí ya resolviste y entonces te vas a otro en donde ahora sí prontamente necesitas la inteligencia artificial. Esos son los famosos dilemas y errores que pueden cometerse hoy en día cuando llamamos esta transformação digital, ir a comprar tecnologia por comprarla. Entonces la moda del bondo de inteligencia artificial y los algoritmos y voy a comprar esto y me lleno de data sciences y después te peguntas, uy, ¿qué voy a hacer con esto? Para que eu vou usar? Entonces me apaixonei nuevamente de la solución y nunca entendi el porqué la hice. Então eu acho que há um tema chave também na abordagem. Aqui não es ni tener la tecnología más cara, ni tener el equipo más grande, sino de verdad entender estrategicamente hacia dónde voy. y cómo logro ese propósito. E aqui é muito mais do que nossa empresa, nós estamos fazendo, é ser um articulador desses ecossistemas. Muchas veces, a veces es saber conectarse, saber, ya entendiendo bien el problema, oiga, ¿a quién busco? Oiga, aqui está esta empresa que tem esse conhecimento, tem essa experiência, tiene los casos, venga, los conectamos. Y connect a los actores que hacen que las cosas se hagan, que hagan que esa innovación deje de ser un... un ideal y pasa a ser una realidad. Ahí também há um exercício importante de sugestão para o ecossistema em geral. Por esse mesmo motivo, a inteligência artificial é tão poderosa e tem tanto impacto hoje em dia. Eu digo que de todas as tecnologias exponenciais que existem hoje, a inteligência artificial e a análise avançada são a maior capacidade de gerar valor no mundo. Porque uno, los datos los tenemos, dos, los modelos están, la capacidad de procesamiento también está disponível, entonces tú de alguna u otra forma tienes tudo para poderla capitalizar rapidamente. Una de las vantajas que te da la inteligencia artificial es decirte, de esas infinitas posibilidades, ¿cuáles son las que tienes mayor or menor certeza, mayor ou menor asertividad, mayor o menor impacto en las diferentes modalidades que tú definas, la que te trae más costo, menor ingreso, mayor margen? Então essa possibilidade de receber recomendações, você pode fazer com que las infinitas posibilidades se vayan reduciendo a unas pocas e que no final la persona continue tomando e continue teniendo, que isso é o que eu também amo, siga teniendo el poder de tomar la última palavra.
Laura Velasquez, heróis da IA
Hay otra cosa que me gusta que tú siempre me dices, bueno, no me dices, pero compartimos, y es que uno debería mirar siempre estas oportunidades que a pesar de que sea incremental, ese impacto sea escalable. Sí o qué?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Homem, eu acredito que los problemas para mí el objetivo 10 de eliminación de las desigualdades, reducción de desigualdades, tiene mucho sentido hombre, que chévere que uno pueda hacer un modelo ou pueda hacer una solución o pueda hacer un servicio que inicialmente se aplica a un público, mas tenga la posibilidad de ser escalável hacia otros e la escalabilidade do ponto de vista de coisas tão básicas quanto a linguagem de coisas tão básicas quanto o custo de coisas tão básicas quanto o suporte que requer ¿O que é a desigualdade? Essa é uma concepção que temos que ter em conta. Yo he tenido y he aprendido mucho, porque nesses aspectos de inovação, empreendedorismo, transformação na era digital, você também tem muitos fracassos e tem muitas coisas nas quais aprende. E às vezes fazemos soluções que não são escaláveis. Então, quando você chega a um ponto em que ele quer chegar ao próximo nível, você frustra, porque não fizemos perguntas certas desde o início sob essa concepção. Ojo, tampoco é um convite para que tratemos de resolver os 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável em um único modelo, eso es imposible. Mas tal vez se pensamos un poquito amplio algunas cosas, podemos fazer com que nossas soluções desde o início considerem algumas variáveis, alguns cenários que mais adiante poderemos fortalecer. Y qué bueno que tengamos esse convite, porque definitivamente en salud sí que hay impacto. Quando pensamos em uma solução de saúde é vida, não é? E essa oportunidade não pode nos deixar tão leves quando estamos tentando resolver coisas, não é? Portanto, a escalabilidade é fundamental e se baseia em que sua solução tem essa possibilidade de ser suportada, seja viável economicamente, repito, desde os esforços, desde os públicos que a observam, mas sempre com a capacidade de ter sido planejada desde então, de alguma forma. Isso é fundamental.
Laura Velasquez, heróis da IA
Quais serão essas oportunidades que você vê do IPS? onde você pode implementar inteligência artificial sem necessidade de irse a la complejidad de que el dato tiene que ir así ou que tiene que ir así sinmos de inventários lo que nos venías diciendo de temas de estrutura ou estruturação em las capacidades de los billones, de los recursos todo este tipo de coisas, ¿cuáles serían esas cinco oportunidades que você vê agora donde um pode dizer aqui é muito fácil implementar e aí?
Luis Nieto, da Boston Scientific
Otimização de estoques É um tema crítico, gerencie adequadamente estoques, medicamentos, insumos, dispositivos médicos, é um tema muito importante, as instituições não fueron nem siquiera a partir de sua infraestrutura criada para armazenar estoques e grandes volumes e tiveram que aprender na marcha à força muitas vezes, isso é crítico para portanto, há um exercício de custo de capital muito importante para lá. Otimização de recursos e estou falando a partir de um ponto de vista de salas, camas, de... consultorios, não para criar mais ou para instalar mais, porque evidentemente aquí hay unos capitales reduzidos, pero ¿cómo los uso mejor? En mejores horarios, en otros días que problemente yo no abro para servicio, pues ¿por qué no los abro para servicio? O que isso implicaria? Temas de projeção de demanda. Y es de un ponto de vista de mercado potencial, mercado servido, pero también ¿qué otras cosas yo puedo hacer? Servicios cruzados, oferta ampliada. cross-selling, up-selling, esos son aspectos que muchas veces las instituciones no analizan tan fácilmente y que probemente lo quieran hacer, pero obviamente sin la oportunidad de tener el apoyo de inteligencia artificial pues se va a demorar más tiempo o de pronto no tiene todas las variables que de alugar conforme necessário. Temas de preços. Às vezes eu não sou tão competitivo, certo? Às vezes, tanto eu posso me mover quanto eu não posso me mover. Evidentemente, existem algumas regulamentações e alguns temas contratuais que delimitam um pouco disso, mas ainda assim, do ponto de vista do que eu posso fazer uma oferta diferencial, yo tengo la posibilidad de jugar con eso. Oiga, ¿qué pasa si pongo esto, si pongo lo otro, si aumento este preço, si bajo este custo, en dónde me puedo mover? Ahí, há muitas decisões a serem tomadas nesse sentido. E por último, yo te diría, este es un tema no menor, pero todo el ejercicio de fraude, el tema de transparencia, auditoría, es muy crítico y el hecho que tú puedas simular procesos e identificar a nivel documental ou a nivel de aprovaciones o nivel de regulación en dónde podrías llegar a cometerse un erro, uma fraude, isso se volta fundamental. Então, veja, ahí te conté unos ejemplos, Laura, que, sem dúvida, se estamos falando de uma instituição de alta complexidade, neste caso uma pequena IPS, vão sofrer em maior ou menor medida e é donde evidentemente, a inteligência artificial pode ser um grande aliado para resolver esses temas.
Laura Velasquez, heróis da IA
Hay algo que... cuando yo intento ponerme en los zapatos de alguien que no sabe de AI, porque es que yo antes não tenía ni idea de qué era inteligência artificial, ni cómo se hacía, ni cómo se consumía, y mucho menos en salud. Entonces ahora que yo trato de ponerme en los zapatos de una persona que no tiene inteligencia artificial ni idea, yo lo que hago es ponerme a pensar cómo yo cuestiono hacia dónde caminhar con la llegada de estas tecnologias. Então, o primeiro que eu acho que alguém deveria fazer é o que é inteligência artificial? Qual é o meu maior problema hoje? O que eu saí do sonho hoje? Por que? Por que é um problema? O tempo, por exemplo, de uma infusão de oncologia varia de um paciente para outro. Um pode ser duas horas, outro pode ser três, outro pode ser seis. Então, como eu otimizo para que isso seja eficiente? Ah, bom, é um Excel, não está funcionando de tudo. Em quem eles funcionaram outras possibilidades? O que está funcionando lá fora? Es como questionarme cómo lo están haciendo de pronto, cuál es el problema y luego cuál es el status quo, cómo se hace hoy y luego llegar al resultado de pronto cómo lo hacen otros para ver se a mí me puede funcionar, pero siempre entendendo qual é o meu problema. Y ahí de nuevo el tema de la empatía, de poder entender cuál es tu problema, de poder entender cómo hoy se puede resolver, de pronto la inteligencia artificial te puede ayudar, de pronto sí, de pronto no. E de pronto pode ser fácil, de pronto não. De pronto, as capacidades instaladas que tienen muchos hospitales não são suficientes, mas de pronto sim. E eu sei que qualquer pessoa deveria ter a capacidade de usar EIAI, não que tenha muita capacidade de infraestrutura instalada. Porque el que no tiene acceso a un hospital rural, por exemplo, ahí también se puede implementar y ahí también es necesario. É mais, é mais necessário porque gera maior acesso.
Luis Nieto, da Boston Scientific
Ayer conversou casualmente com uma instituição. Me decía, nosotros venimos trabajando hace mucho tiempo solo resolviendo los problemas desde el interior. y sentimos que es una ruta adecuada. Mas também reconhecemos que chegamos até um ponto. Fazendo a resolução de problemas do interior e com nossos recursos, podemos chegar até um ponto. La exponencialidad o llegar a otras fronteras, en lo que se chama innovación adyacente, se complica. Então, en ese punto también tú tienes que decir, bueno, si ya no pude el interior, ¿con quién me alío? Quem são aqueles que estariam dispostos a trabalhar comigo? E até agora sempre consideramos essas organizações que compartilham cultura, filosofia, propósitos, porque isso vai ser uma forma de trabalhar muito melhor. E agora que isso é claro e você sabe o problema e sabe o que tem a capacidade de fazer e entender o potencial, você pode entender como viabilizar um projeto desses. E uma forma de viabilizar um projeto desses é, uno, se resolveu o problema que você tinha e outra é também entender outra série de métricas, que isso é fundamental, essa inovação que não é mide às vezes não tem muito sentido. Yo from el state del arte uno, al luego hacer this proyecto, ¿a dónde llegué? O que mudou? O que foi materializado? Cuántos custos eu realmente ahorrei? Quantos novos ingressos foram gerados? Qual foi a experiência do meu paciente? Se seu exemplo de NPS anterior era de 50, agora você terá um NPS de 70, de 80. O mar, qual é a lógica que está por trás de tudo isso? De acordo? Y ahí es un ejercicio en donde el líder al interno, desde... nada de hablar de tecnología, desde nada de tener que volverse experto, se apropia dessas situaciones y comienza a ayudar también a hacer el cambio. Afuera hay quien quiere ayudar, afuera están los expertos, la tecnología is available and los recursos saldrán de algún lado, porque también ahí va a haber interesados en que se enamoran del problema, se meten así no sean parte dellos. E aqui vamos encontrar a forma de fazer isso.
Laura Velasquez, heróis da IA
Eu sei que a tecnologia deve fechar brechas, não aumentá-las. E se houver tecnologia ou inteligência artificial neste caso, que ele abra a capacidade de atenção a uns, mas não a outros. pues ¿de qué sirve? Estamos incrementando a brecha no acesso e isso não tem sentido para mim nesse aspecto. Deve se adaptar às capacidades e à infraestrutura instalada que qualquer pessoa tem. Em um hospital de categoria muito alta quanto um de muito baixo. E se você tiver, não sei... como se chama isso? Máquinas que não são digitalizadas, você sabe como transmitimos esses dados digitalizados e como ensinamos a digitalizá-los para que realmente tenham acesso e utilizem isso. Aí está onde está o valor.
Luis Nieto, da Boston Scientific
A ver, les cuento, hay un mantra que nosotros tenemos en nuestra región, en Brasil, tenemos un mantra muy lindo que estamos tratando de que se devolva el mantra de todos nosotros. E esse mantra é, se o paciente não deseja receber seu tratamento, o problema é nosso. Se o médico não conseguir treinar, o problema é nosso. Se o dispositivo não chegar até onde você tem que chegar, o problema é nosso. Se o paciente não pagar por seu tratamento, o problema é nosso. A concepção por trás de todo eso é que los problemas no son de quien, o mar, el problema no es finalmente de quien lo sufre, el problema es de todos los que hacemos parte desse ecossistema, dessa sociedade. Yo diría que si pudiéramos tratar de resumir una frase, es que los problemas no son de individuos, los problemas son de todos, ¿sí? E se fôssemos um pouco mais empáticos e menos individualistas, poderíamos realmente fazer mudanças importantes no mundo. Eu acho que essa série foi o convite, às vezes vemos os problemas dos outros e deixamos de nos interessar por eles e se tivermos a oportunidade de ser pelo menos um poquito mais sensível e mais humano em que os problemas dos demás de alguma forma também nos afetam, esta série seria um mundo completamente diferente.
Laura Velasquez, heróis da IA
Muito obrigado por fazer parte deste episódio e por deixar um pouco de sua experiência aqui conosco. E muito obrigado a todos que ouvem AI Heroes. Por favor, deixe-nos algumas perguntas do Spotify. O que mais eles gostariam de conhecer e aprender sobre inteligência artificial e as mudanças que estão ocorrendo na indústria da saúde? Nos ouvimos em um próximo episódio.