Integrando IA na Gestão de Hiperutilizadores da APS: Modelagem Preditiva em um Caso Clínico
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Data
2026-03-09
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Resumo
A hiperutilização dos serviços de saúde na Atenção Primária à Saúde (APS)
representa um desafio significativo, resultando em sobrecarga do sistema e impactos na
qualidade da assistência. Estudos indicam que um pequeno grupo de pacientes é
responsável por uma parcela desproporcional dos atendimentos, comprometendo a
eficiência dos serviços. Este estudo analisa o caso de um paciente hiperutilizador da APS,
identificando os fatores que contribuem para sua alta demanda e propondo intervenções
baseadas em Inteligência Artificial (IA) e gestão de caso. MÉTODO: Trata-se de um estudo
de caso descritivo e exploratório, baseado na análise documental do histórico assistencial de
um paciente identificado como hiperutilizador. Foram analisados dados clínicos, frequência
de atendimentos e padrão de utilização dos serviços. Com base na literatura e em modelos
de gestão de hiperutilizadores, propôs-se um fluxo assistencial estruturado, incorporando
ferramentas de IA para estratificação de risco e monitoramento contínuo. DISCUSSÃO: Os
resultados sugerem que a hiperutilização está associada a fatores clínicos, psicossociais e
falhas na coordenação do cuidado. A ausência de um plano terapêutico estruturado e a
fragmentação do acompanhamento levaram à busca recorrente por atendimentos médicos.
A implementação de um fluxo assistencial com suporte de IA permitiu a personalização das
intervenções, reduzindo atendimentos desnecessários e promovendo maior eficiência no
uso dos recursos. A integração da IA possibilitou a identificação precoce de padrões de
risco, otimizando a alocação de consultas e exames. CONCLUSÃO: A gestão eficaz de
hiperutilizadores na APS exige abordagens inovadoras, que combinem acompanhamento
multiprofissional, coordenação do cuidado e suporte tecnológico. A aplicação da IA
demonstrou potencial para melhorar a eficiência do sistema, promovendo um cuidado mais
resolutivo e centrado no paciente. A adoção de fluxos assistenciais estruturados pode
contribuir para a sustentabilidade da APS, garantindo melhor qualidade da assistência e
otimização dos recursos disponíveis.
Abstract
Descrição
Palavras-chave
Atenção Primária à Saúde, Hiperutilização de serviços de saúde, Inteligência Artificial em saúde, Modelagem preditiva