Integrando IA na Gestão de Hiperutilizadores da APS: Modelagem Preditiva em um Caso Clínico

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dc.contributor.advisorOrientação
dc.contributor.advisorTrabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino Americano de Ciências da Vida e da Natureza da Universidade Federal da Integração Latino Americana, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Médicina.
dc.contributor.authorMAFRA, Andre
dc.date.accessioned2026-03-09T19:47:38Z
dc.date.available2026-03-09T19:47:38Z
dc.date.issued2026-03-09
dc.description.abstractA 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.
dc.identifier.urihttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/9726
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAtenção Primária à Saúde
dc.subjectHiperutilização de serviços de saúde
dc.subjectInteligência Artificial em saúde
dc.subjectModelagem preditiva
dc.titleIntegrando IA na Gestão de Hiperutilizadores da APS: Modelagem Preditiva em um Caso Clínico

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Integrando IA na Gestão de Hiperutilizadores da APS: Modelagem Preditiva em Um Caso Clinico
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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
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