Todos os anos, pessoas em todo o mundo não conseguem cobrir os custos médicos básicos. Na verdade,  . Isto é causado por questões como o elevado custo dos cuidados hospitalares e a falta de transparência dos preços dos produtos farmacêuticos, resultando num sistema defeituoso que continua a deixar milhões de pessoas de fora. cerca de metade dos adultos dos EUA atualmente têm problemas para pagar cuidados de saúde  No entanto, especialistas do setor como Mandhir procuram resolver estas questões. Como engenheiro-chefe sênior da Elevance Health, Mandhir tem sido fundamental no uso de dados de pacientes para criar um sistema exclusivo baseado em IA que ajuda os usuários a acessar serviços médicos personalizados. Ele também trabalhou para estabelecer uma visão mais ampla do atendimento ao paciente que não considere apenas fatores físicos, mas também elementos sociais, comportamentais e mentais.  Saiba mais sobre o trabalho de Mandhir e como ele trabalhou para tornar os custos médicos mais acessíveis para milhões de pessoas em todo o mundo.   Os desafios atuais na saúde  A maioria dos problemas no setor de saúde americano pode ser atribuída à falta de transparência. No sistema actual, os pacientes não têm forma de saber o custo total dos seus tratamentos até que a factura já esteja vencida, quer se trate de taxas hospitalares, medicamentos prescritos ou cobertura de seguro. Isso deixa os pacientes suscetíveis a contas médicas surpresas que podem rapidamente acabar com as economias.  Além disso, a maioria das instalações não possui a infraestrutura adequada para armazenar e organizar as enormes quantidades de dados de pacientes que o setor de saúde gera todos os dias. Isto dificulta o acesso dos prestadores aos registos vitais, mas também significa que podem obter dados inconsistentes ou incompletos, dificultando a obtenção de uma imagem completa dos problemas de saúde de um paciente.  Sem um sistema de comunicação unificado entre os provedores que mantenha os dados sincronizados e todos em um só lugar, o atendimento ao paciente é prejudicado, pois os médicos avaliam incorretamente suas necessidades (devido à falta de dados confiáveis). Também conduz a relatórios contraditórios e a despesas adicionais desnecessárias, contribuindo significativamente para um sistema de saúde que já está repleto de disparidades de preço e qualidade.   Defendendo a Transparência: O Compromisso de Mandhir com um Melhor Ecossistema de Saúde  Mandhir compreende a importância da acessibilidade aos cuidados de saúde desde criança. Criado numa aldeia remota em Punjab, na Índia, ele viu em primeira mão como as famílias à sua volta lutavam para pagar tratamentos de saúde básicos, chegando ao ponto de vender as suas propriedades. Quando se mudou para os Estados Unidos, ficou impressionado com os muitos avanços nos cuidados de saúde, mas ficou ainda mais surpreendido com o facto de os cuidados de saúde serem quase igualmente inacessíveis, apesar das suas inovações.  Depois de receber seu bacharelado em tecnologia pela Universidade Técnica de Punjab, ele trabalhou por mais de 13 anos como arquiteto de tecnologia para a segunda maior empresa indiana de TI, a Infosys. Durante esse período, trabalhou em sistemas de adjudicação de sinistros para a Anthem, uma das maiores empresas de saúde dos EUA, e obteve grande conhecimento do funcionamento interno do setor de saúde do país.  Essa experiência acabou levando Mandhir a trabalhar diretamente para a Anthem, agora chamada Elevance Health. Como engenheiro-chefe sênior, ele usou sua posição e seus talentos ao longo dos anos para liderar desenvolvimentos significativos em tecnologia de saúde baseada em dados.   Como o trabalho de Mandhir usa sistemas de dados baseados em IA para melhorar a assistência ao paciente  Alimentado por uma paixão enraizada na experiência pessoal, Mandhir começou a abordar as deficiências dos cuidados de saúde incorporando conceitos como aprendizagem automática e inteligência artificial nos sistemas de dados de pacientes da Elevance Health.  Algumas das maneiras pelas quais ele contribuiu para um sistema de saúde melhor incluem:    : Mandhir criou um sistema alimentado por IA que gera insights e recomendações para provedores com base em dados de pacientes. Isso ajudou os médicos a ter uma noção melhor da situação de seus pacientes e a usar abordagens mais personalizadas. Como resultado, a Elevance Health obteve uma melhoria de 20% na qualidade dos dados. A implementação da tomada de decisão baseada em dados    : Mandhir também foi o líder por trás do Health Operating System (Health OS), uma plataforma virtual que integra informações de saúde dos pacientes em um único registro “vitalício” do paciente. Este sistema agiliza tarefas como o preenchimento de documentação para cada fornecedor diferente, tendo todas as informações relevantes em um local centralizado. Também permite que as equipes de saúde planejem melhor o tratamento de um paciente ao longo do tempo, auxiliadas pelos insights do sistema. A criação da plataforma Health OS  Graças a estes esforços, Mandhir tem trabalhado para tornar os medicamentos mais acessíveis. Por exemplo, os conhecimentos obtidos a partir da monitorização da saúde baseada em dados permitem que os pacientes iniciem tratamentos preventivos mais cedo e reduzam despesas indesejadas, como internamentos hospitalares. Eles também ajudam os provedores a calcular os custos com mais precisão com base no plano de saúde do paciente.   Saúde Integral: Uma Abordagem Holística aos Dados de Saúde  Melhorar a qualidade dos registos de saúde dos pacientes foi apenas o primeiro passo para tornar os serviços médicos de qualidade mais acessíveis aos pacientes.  Mandhir adaptou seus sistemas de aprendizado de máquina para se adequarem à abordagem de “saúde integral” aos cuidados de saúde. Saúde integral é uma mentalidade que reconhece que a saúde de um paciente consiste em mais do que apenas sua condição física – inclui seu bem-estar mental, condições comportamentais e fatores sociais como sua situação de vida. Além disso, de acordo com esta filosofia, todos estes factores devem ser considerados quando se aborda o acesso do paciente aos serviços de saúde.  Para este fim, Mandhir ajudou no desenvolvimento do Índice de Saúde Integral, uma ferramenta que reúne dados de pacientes de múltiplas fontes (como registros de saúde, pesquisas e organizações comunitárias) e cria uma visão geral completa do perfil de saúde e da situação financeira de um paciente.  Esta abordagem holística tem sido fundamental para melhorar a comunicação paciente-provedor. Ao compreender o que o paciente pode ou não pagar, ambas as partes podem trabalhar para encontrar uma opção de tratamento econômica e de alta qualidade. Isso não apenas aumenta a confiança dos pacientes no setor de saúde, mas também leva a melhores resultados de saúde.   Esforços contínuos de Mandhir para preencher lacunas na prestação de cuidados de saúde  Ao aproveitar os mais recentes desenvolvimentos em tecnologias emergentes como a IA, Mandhir planeia reforçar a segurança e a privacidade dos dados em plataformas como o Health OS para construir ainda mais confiança com os fornecedores. Ele também pretende tornar toda a abordagem de saúde um padrão fixo da indústria para mudar a percepção pública do sistema de saúde. Mandhir também mantém um diálogo aberto com os decisores políticos e as partes interessadas para defender a divulgação de preços e a acessibilidade como uma mudança social mais ampla.  Mandhir acredita que os cuidados de saúde não devem ser um privilégio, mas sim um direito. E com a sua experiência técnica, conhecimento profundo do sistema de saúde e experiência de vida pessoal, dedicou a sua carreira a transformar esta visão em realidade.     Esta história foi distribuída por Jon Stojan Media no âmbito do programa Brand As An Author da HackerNoon. Saiba mais sobre o programa aqui:  https://business.hackernoon.com/brand-as-author

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Transformando a saúde: a busca de Mandhir por acesso médico acessível com IA

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