Transformação dos resultados na saúde: decisões clínicas agênticas com a Cloudera e a ServiceNow
Os prestadores de serviços de saúde estão sob pressão do mercado, competitiva e regulatória para se transformar. Do ponto de vista do mercado, embora a centralidade do paciente seja uma iniciativa contínua há quase duas décadas, em 2026 ela é um requisito básico. Grandes empresas de tecnologia de outros setores estão elevando o padrão de personalização, customização e continuidade da comunicação e dos serviços, e os pacientes esperam os mesmos recursos de seus prestadores de serviços de saúde. Concorrentes, como clínicas de varejo, empresas de telessaúde e “payviders”, começam a atender a essas expectativas, oferecendo soluções digitais de saúde e conveniência no atendimento que os prestadores tradicionais têm dificuldade para igualar. Por fim, as regulamentações relacionadas à saúde e à privacidade de dados estabelecem tanto penalidades quanto incentivos para os prestadores que conseguem melhorar os resultados dos pacientes e reduzir o custo dos cuidados de saúde.
O estabelecimento do registro longitudinal do paciente, no qual cada interação com um paciente faz parte de um continuum de cuidados, em vez de uma série de eventos isolados, é fundamental para a transformação da área da saúde, incluindo a saúde da população e a centralidade do paciente. Mas os dados dos pacientes costumam estar dispersos em sistemas clínicos, financeiros e operacionais, e é difícil acessar, unificar e analisar todos esses dados de forma eficiente.
Este artigo descreve como a Cloudera e a ServiceNow oferecem um prontuário longitudinal dos pacientes e utilizam a IA agêntica para revelar insights sobre os pacientes mais rápido do que nunca e melhorar os resultados para eles.
As barreiras para estabelecer um registro longitudinal do paciente
O registro longitudinal do paciente tem potencial para enfrentar muitos dos desafios do setor: proporcionar uma experiência contínua aos pacientes, melhorar os resultados e reduzir o custo dos cuidados de saúde. Mas a realidade dos ambientes de dados da área da saúde, a natureza altamente regulamentada do setor e as limitações do aprendizado de máquina tradicionalmente impediram a transformação do setor. Para estabelecer o registro longitudinal do paciente, os prestadores de serviços de saúde precisam superar:
Dados fragmentados: os dados dos pacientes costumam estar dispersos em vários sistemas clínicos, operacionais e financeiros, com poucos ou nenhum padrão de interoperabilidade. Embora a interoperabilidade seja uma iniciativa importante, com o HL7 como padrão para dados de saúde em sistemas de prontuário eletrônico (EHRs) e outros sistemas críticos, muitos sistemas ainda não se comunicam entre si, especialmente entre ambientes de diferentes prestadores de serviços de saúde, o que torna extremamente difícil capturar cada interação com o paciente.
Requisitos regulatórios: Regulamentações como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde dos Estados Unidos (HIPAA) determinam como as informações protegidas sobre saúde (PHI) podem ser coletadas, armazenadas, distribuídas e compartilhadas, além de dificultarem o estabelecimento de conexões entre as interações dos pacientes. Em um ecossistema de saúde cada vez mais descentralizado, no qual os pacientes podem ter um médico de atenção primária (PCP) e também procurar pronto-socorros, unidades de atendimento de urgência, clínicas de saúde de varejo e empresas de telessaúde, o compartilhamento seguro de dados com governança é essencial para estabelecer a continuidade do cuidado.
Limitações do aprendizado de máquina tradicional: O aprendizado de máquina (ML) é suficiente para alguns casos de uso clínico, como monitoramento remoto de pacientes e redução de readmissões, nos quais os profissionais clínicos confiam em um modelo para sinalizar a condição de um paciente com base no reconhecimento de padrões. No entanto, muitos casos de uso clínico exigem que os modelos avancem um passo além, aplicando contexto e raciocínio a vastos conjuntos de dados de pacientes e pesquisas para chegar a uma decisão.
Desafios para ativar a IA: mesmo quando os prestadores de serviços de saúde implementam modelos de IA com sucesso, esses insights muitas vezes permanecem desconectados dos fluxos de trabalho clínicos. A integração exige replicar informações de saúde protegidas (PHI) para permitir a automação, o que introduz riscos, ou manter a conformidade obrigando as equipes de atendimento a transcrever manualmente os insights da IA.
Habilitação do suporte a decisões clínicas com Cloudera e ServiceNow
A Cloudera e a ServiceNow oferecem os recursos necessários para que os prestadores de serviços de saúde criem um prontuário longitudinal do paciente e utilizem a IA agêntica para conectar os pontos ao longo de toda a jornada de atendimento, contribuindo para diagnósticos mais rápidos, identificação e redução de possíveis complicações e coordenação do atendimento e do acompanhamento pós-atendimento entre diferentes departamentos e canais.
Veja como funciona:
A Cloudera gerencia dados de pacientes em escala. A arquitetura de data lakehouse aberta da Cloudera oferece suporte à ingestão em tempo real, ao processamento e à análise de dados de sistemas clínicos, operacionais e financeiros, bem como de bancos de dados de pesquisa de terceiros e outras fontes essenciais para estabelecer um registro longitudinal do paciente e fornecer à IA o contexto para tomar decisões precisas e consistentes. A arquitetura de data lakehouse aberta pode ser implantada em qualquer lugar onde seus dados estejam, com acesso federado sem cópia a esses dados para análise e IA.
Leve a IA aos dados. As soluções tradicionais de IA exigem a transferência de dados para a nuvem, o que introduz riscos regulatórios e um custo elevado de movimentação de dados. A Cloudera permite que os prestadores de serviços de saúde criem, treinem e implementem modelos de IA inteiramente em seu ambiente seguro, garantindo governança total dos dados sem replicar PHI. Ao combinar essa base segura com o Workflow Data Fabric da ServiceNow, as organizações podem utilizar acesso sem cópia para consultar insights locais em tempo real. Esse recurso aciona autonomamente fluxos de trabalho de atendimento em conformidade, como sinalizar condições de pacientes de alto risco, sem que dados sensíveis saiam do ambiente.
Suporte agêntico à tomada de decisões clínicas. A Cloudera e a ServiceNow eliminam a distância entre os insights sobre pacientes e a ação clínica. Quando os modelos da Cloudera identificam um paciente de alto risco, o Workflow Data Fabric da ServiceNow usa acesso sem cópia para consultar com segurança o contexto clínico. Em vez de tomar decisões médicas autônomas, a ServiceNow coordena automaticamente as próximas etapas, garantindo que as informações de saúde protegidas (PHI) nunca saiam do ambiente da Cloudera, em conformidade com as normas aplicáveis.
Segurança e governança. O data fabric unificado da Cloudera oferece governança, segurança e linhagem fim-a-fim, para que os agentes sejam treinados com dados confiáveis e recebam contexto fundamentado neles. Além disso, cada decisão tomada por um agente de IA do ServiceNow pode ser rastreada até os dados subjacentes para fins de auditabilidade de todo o ciclo de vida dos dados e da IA. Com um data fabric unificado, os profissionais de saúde podem confiar na IA e nas decisões que ela toma.
Ao aproveitar o registro longitudinal do paciente, viabilizar a segurança e a governança em todo o ciclo de vida dos dados e da IA e implementar agentes de IA capazes de acelerar e aprimorar o atendimento ao paciente, os prestadores de serviços de saúde podem melhorar os resultados e reduzir o custo dos cuidados de saúde.
A importância do suporte a decisões clínicas
O apoio agêntico à decisão clínica tem o potencial de transformar o atendimento aos pacientes e enfrentar os desafios mais urgentes do setor. Ao combinar a capacidade da Cloudera de oferecer um prontuário longitudinal dos pacientes, com segurança e governança, com a automação de fluxos de trabalho agênticos da ServiceNow, os prestadores de serviços de saúde colhem diversos benefícios:
Melhores resultados. Os agentes de IA podem processar perfis complexos de pacientes, dados de saúde populacional e bancos de dados de pesquisas de terceiros para revelar conexões que os pesquisadores humanos talvez não percebessem, tudo isso em questão de segundos. Eles podem identificar possíveis complicações, coordenar o atendimento entre departamentos e prestadores de serviços de saúde e, por fim, melhorar a experiência do paciente e reduzir o risco.
Custos reduzidos. Ao acelerar os diagnósticos, os pacientes recebem o atendimento adequado mais rapidamente e consomem menos recursos dos prestadores. Ao identificar e mitigar proativamente riscos e complicações potenciais, os prestadores podem reduzir significativamente as reinternações, evitando multas regulatórias e custos operacionais adicionais.
Eficiência operacional. Ao eliminar o ônus da pesquisa e oferecer suporte à decisão, os agentes de IA dão aos médicos mais tempo para dedicar aos pacientes, reduzindo o esgotamento profissional e melhorando a qualidade do trabalho e do atendimento.
Quer operacionalizar o suporte agêntico à tomada de decisões clínicas?
Os prestadores de serviços de saúde têm enfrentado dificuldades para modernizar a experiência dos pacientes há quase duas décadas, e a pressão para apresentar resultados nunca foi tão grande. A IA agêntica tem o potencial de transformar o setor de saúde. Ao estabelecer um prontuário longitudinal do paciente e oferecer acesso seguro e com governança a esse histórico para fluxos de trabalho agênticos, a Cloudera e a ServiceNow permitem que os profissionais acelerem e aprimorem a experiência dos pacientes, reduzindo o custo do atendimento.
Para saber mais sobre a parceria, leia o Whitepaper da Omdia, “Workflow Data Fabric: potencializando agentes de IA privada e inteligência em tempo real com Cloudera e ServiceNow.”