IA: O seu Copiloto da gestão da saúde e benefícios para colaboradores 

Os programas de saúde e benefícios para colaboradores precisam de uma revisão. Os gestores de RH e de Risco veem o aumento do custo com saúde e benefícios como o risco relacionado com pessoas número um a nível global, de acordo com o novo estudo People Risk 2024 . E a maioria dos colaboradores (82%) está consciente do risco de Burnout, conforme consta noestudo Health on Demand  que contou com a participação de mais de 17.000 colaboradores. No entanto, as principais organizações podem usar inteligência artificial (IA) para reduzir o risco de burnout e controlar os custos.

Os sistemas e capacidades da IA podem impulsionar melhores resultados de forma mais ampla, mas várias forças podem estar a impedi-lo. Concretizar todo o potencial da IA requer dados importantes, planos de governança abrangentes, inovação tecnológica e acesso melhorado a cuidados de saúde.

O aumento do custo com cuidados de saúde afeta os sistemas de prestação de cuidados de saúde e todos os que dependem deles. Uma medida para avaliar estes custos é a taxa de custos médicos: a alteração anual do custo de sinistros por pessoa. A Mercer Marsh Benefits (MMB) concluiu que, para 2024, as seguradoras preveem um aument de 11,7% na taxa custos médicos fora dos EUA — potencialmente o quarto aumento de dois dígitos em tantos anos.  As organizações estão cientes deste problema; quase quatro em cada 10 (37%) estão preocupados com o aumento dos custos médicos para além da inflação geral.

Porque é que a tendência de custos médicos continua a subir? De acordo com o relatório MMB Health Trends 2024, 86% das seguradoras acredita que grande parte do aumento de 2023 se deveu a inflação dos custos médicos: o aumento do custo dos equipamentos e serviços de saúde. Os prestadores partilham deste sentimento: A American Hospital Association observa que as pressões na cadeia de abastecimento aumentaram o custo dos materiais médicos em 18,5% entre 2019 a 2022.

Do lado dos serviços, o pipeline de talento no setor dos cuidados de saúde está a ficar mais fraco e mais dispendioso de acordo com o estudo People Risk 2024 . Os responsáveis de RH do setor afirmam que escassez de competências e aumento dos custos de com as suas pessoas são os dois principais desafios da força de trabalho para este ano, e quase metade dos executivos (46%) acredita que os seus modelos de gestão de talento atuais terão dificuldade em satisfazer a procura. O talento concorda: De acordo com o estudo da Mercer Global Talent Trends 2024, quatro em cada cinco colaboradores do setor de cuidados de saúde sentem-se próximos do burnout e 29% planeiam demitir-se.

Três em cada quatro seguradoras em 2023 afirmou quea utilização de benefícios tem sido outra justificação para o aumento dos custos chave. Esta dinâmica torna-se mais dispendiosa para aqueles que gerem planos de saúde e pagam pedidos de reembolso, o que, por sua vez, leva a prémios mais elevados. As organizações podem responder por otimizar o desenho do seu plano de saúde para cuidados de elevada qualidade e partilha de custos de forma inteligente. Além disso, os responsáveis podem orientar eficazmente os colaboradores para os comportamentos desejados; incentivar o tratamento em ambulatório nas redes de prestadores pode ser uma forma ideal de começar.

Apesar dos custos crescentes, dos riscos para a saúde e dos desafios operacionais, as seguradoras acreditam que as organizações em 2024 irão priorizar fazer melhorias no plano para atrair e envolver o talento (57%) mais de reduzir a cobertura do plano para gerir os custos (43%). É uma ambição nobre, mas para que tal investimento produza retornos - especialmente no clima atual - todo o sistema precisa ser reformulado.

Os dados são a espinha dorsal da IA — os LLMs precisam deles para conseguirem o máximo desempenho. No entanto, os dados de cuidados de saúde e benefícios são altamente regulamentados e diferentes países têm regras distintas para os utilizar e partilhar. Sem uma norma universal, estes regulamentos podem dificultar imensamente a construção e utilização de ferramentas de IA para as necessidades de cuidados de saúde.

A qualidade dos dados é outro grande problema. Os dados de cuidados sobre saúde estão disponíveis em diferentes formatose a fusão ou conversão entre eles pode aumentar o risco de erros. Os dados enviesados de  testes da IA podem não refletir determinadas populações de doentes ou as normas e conclusões mais recentes — levando potencialmente a decisões falhadas e de alto risco. Além disso, a falta de transparência nas fontes de dados de teste pode dificultar a verificação factual dos resultados de um modelo de IA por parte dos humanos.

Uma solução para o dilema dos dados é dados sintéticos, informações artificiais criadas eletronicamente para suportar análises preditivas, desenvolvimento de software e aprendizagem automática. Os dados sintéticos são mais rápidos e mais baratos de adquirir do que os dados do mundo real; ajudam a colmatar as lacunas nos conjuntos de dados incompletos e até imitam os dados dos doentes sem os identificadores pessoais que alimentam as preocupações de privacidade. 

Considere a questão da responsabilidade de indemnização médica: Se os trabalhadores na área da saúde e benefícios utilizarem IA para os ajudar a aconselhar, diagnosticar e decidir, quem assume a responsabilidade quando algo corre mal?

Dado o seu potencial impacto na saúde pública e nos direitos humanos, a IA para a saúde e bem-estar está sujeita a regulamentos rigorosos e ao escrutínio dos colaboradores. Várias entidades governamentais estão a implementar as suas próprias leis, embora a Lei da União Europeia (UE) para a utilização da IA seja talvez a mais abrangente até à data.

O ato estabelece várias funções e características dos sistemas de IA que os qualificariam como de alto risco e, assim, os sujeitam a padrões adicionais. As ferramentas de IA que controlam o acesso a benefícios de saúde, apoiam decisões de tratamento críticas ou utilizam dados biométricos para determinadas tarefas são todas consideradas de risco elevado.

Para cumprir os regulamentos como os da UE, as empresas podem reforçar os controlos e a tomada de decisões para colmatar lacunas emergentes de governação. Uma vez que o ato se refere a “exemplos de uso” na forma como os LLMs e ferramentas específicas deste domínio são aplicados, será necessária uma maior atenção a essas áreas. As organizações também podem precisar fortalecer as suas políticas éticas de IA para garantir uma abordagem centrada no ser humano na adoção de IA, com contribuições diversas e riscos potenciais incorporados deste a fase inicial.

Uma crítica popular sobre a regulamentação da IA é que esta restringe os investimentos e os riscos tomados, que impulsionam a inovação. No entanto, dado o papel desproporcional dos cuidados de saúde e benefícios no bem-estar das pessoas, a abordagem “mais segura” que funciona para alguns setores pode ter consequências terríveis para a saúde pública e confidencialidade dos doentes. Para aplicações de cuidados de saúde, seria melhor que os programadores de IA seguissem o mantra médico: “Primeiro, não faça mal.”

Desde executivos a investidores e políticos, o número de diferentes intervenientes na saúde e bem-estar também dificulta a promoção da mudança. As start-ups de IA, por exemplo, enfrentam uma forte concorrência por parte de fornecedores de software que controlam o mercado.

As diferenças socioeconómicas podem impulsionar disparidades massivas na saúde. Pessoas de comunidades rurais, de baixos rendimentos e/ou sub-representadas tendem a enfrentar mais barreiras — financeiras, linguísticas, tecnológicas, educacionais e logísticas — para aceder eficazmente a recursos de saúde, incluindo benefícios. O advento de modelos de IA que suportam mais idiomas do que o ChatGPT pode colmatar lacunas de conhecimento, mas não de desenvolvimento.

Em teoria, os sistemas de prestação de cuidados de saúde poderiam utilizar IA para colmatar estas lacunas. A IA pode trazer poupanças de custos, personalização, traduções e eficiência para que mais doentes possam beneficiar. Mas o obverso também é verdade.

O potencial da IA para fomentar o preconceito e a discriminação é especialmente problemático na saúde e nos benefícios. Pode ajudar a identificar e recusar a cobertura para populações e indivíduos de risco elevado – aqueles que mais precisam de cuidados. E os dados de formação de baixa qualidade que não incluem o historial médico de determinados grupos podem inadvertidamente promover decisões que não são do seu melhor interesse.

A única ameaça superior do que as acima mencionadas é o risco de inação. Os profissionais de gestão de benefícios já por si ocupados — e os fornecedores que escolhem — precisam do tipo de produtividade centrada no ser humano que apenas o projeto de trabalho, avaliações e requalificação podem fornecer. A IA pode ajudar a resolver o puzzle, mas apenas as culturas Digital-first irão desbloquear todo o seu potencial. Para obter informações e apoio na construção destas culturas, contacte um consultor .

Desde ser digital é um projeto firme, um potencial desafio é a resistência à mudança. Os colaboradores podem evitar utilizar recursos de saúde com base em IA. Os trabalhadores mais velhos, que tendem a apresentar mais reivindicações, podem ser especialmente avessos à IA. Ao usar a IA generativa para personalizar pacotes de benefícios e comunicações relacionadas, os líderes podem desenvolver mais eficazmente a adesão e a aquisição com diferentes grupos de pessoas.

Para as organizações, cuidados de saúde mais abrangentes e acessíveis, incluindo saúde mental, e uma estratégia robusta da gestão de benefícios, incluindo gestão ativa de custos, podem impulsionar o sistema imunitário organizacional ajudando a identificar, prever e mitigar riscos tanto para a empresa como para as suas pessoas. As organizações podem usar benefícios de saúde e outras recompensas para abordar esses riscos, fazer o que está certo para os colaboradores e para a sociedade e até mesmo construir confiança e equidade no processo. Descubra como as soluções da MMB podem elevar os seus programas de bem-estar para colaboradores através de perspetivas e análises — ou consulte um especialista para saber mais.

O conteúdo deste artigo destina-se apenas a transmitir informações genéricas e não a fornecer aconselhamento ou opiniões de foro legais.