O Deep Brain é uma solução de inteligência artificial (IA) que utiliza técnicas avançadas de deep learning e processamento de linguagem natural (NLP) para analisar textos médicos em auditorias de planos de saúde. Sua missão é automatizar e aprimorar esse processo, trazendo maior precisão e eficiência.
O Deep Brain usa técnicas avançadas de IA para analisar textos médicos e prever com 92% de acurácia se uma auditoria deve ser aprovada ou reprovada.
A solução automatiza todo o processo de auditoria, reduzindo drasticamente o tempo e esforço dos médicos auditores.
O Deep Brain libera os médicos auditores de tarefas repetitivas, permitindo que eles se concentrem em atividades mais estratégicas e complexas.
O Deep Brain utiliza técnicas avançadas de deep learning, uma forma de aprendizado de máquina que permite que o modelo aprenda a analisar e compreender padrões complexos em dados não estruturados, como textos médicos.
Além do deep learning, o Deep Brain também aplica técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) para entender o contexto e a semântica dos textos médicos, permitindo uma análise mais precisa e contextualizada.
A combinação de deep learning e NLP permite que o Deep Brain analise os textos médicos de forma abrangente, extraindo insights valiosos que ajudam a predizer a aprovação ou reprovação de auditorias com alta acurácia.
O modelo de IA do Deep Brain foi pré-treinado com milhões de dados em português do Brasil, garantindo que a ferramenta possa entender e processar com precisão os textos médicos em nossa língua materna. Esse treinamento prévio em dados nativos brasileiros é fundamental para uma análise acurada dos textos médicos.
O modelo de IA do Deep Brain alcançou uma acurácia impressionante de 92% na predição de aprovação ou reprovação de auditorias de reconsulta.
Essa alta taxa de precisão é resultado do uso de técnicas avançadas de deep learning, que permitiram ao modelo identificar padrões complexos nos textos médicos.
O pré-treinamento do modelo com milhões de dados em português do Brasil foi fundamental para essa performance excepcional.
O processo de fine-tuning do modelo também foi crucial, permitindo que ele aprendesse de forma precisa a predizer o resultado das auditorias.
O modelo de IA é treinado com dados históricos de auditorias, permitindo que ele aprenda a identificar padrões e prever o resultado com alta precisão.
o modelo recebe os novos dados médicos via API, analisa o texto médico e determina se a auditoria deve ser aprovada ou reprovada.
Com base nessas respostas, as operadoras de saúde podem então automatizar completamente o processo de auditoria, aumentando a eficiência e reduzindo o trabalho manual dos médicos.
Com a implementação do modelo de IA do Deep Brain, o processo de auditoria de planos de saúde ficou muito mais eficiente. Agora, a análise dos textos médicos é feita automaticamente, com uma acurácia de 92% na predição de aprovação ou reprovação das auditorias de reconsulta.
Isso permitiu uma redução significativa no trabalho realizado pelos médicos auditores, que antes passavam horas revisando os processos manualmente.
Redução de 77% no trabalho dos médicos auditores
Acurácia de 92% na predição de auditorias de reconsulta
O modelo de IA do Deep Brain permitiu uma automação completa do processo de auditoria de reconsultas, gerando um aumento significativo na produtividade das equipes médicas. Ao substituir a análise manual de textos médicos por uma predição automatizada e precisa, os médicos auditores puderam focar em tarefas mais estratégicas, aumentando sua eficiência e produtividade global.
O Deep Brain permite que os planos de saúde automatizem o processo de auditoria de reconsultas, reduzindo drasticamente os custos operacionais relacionados a este trabalho repetitivo.
Com a automação proporcionada pelo Deep Brain, os planos de saúde podem analisar um maior volume de auditorias com mais rapidez e precisão, otimizando o fluxo de trabalho.
O modelo de IA do Deep Brain é capaz de detectar padrões e inconsistências com uma acurácia muito superior à de revisões manuais, diminuindo a ocorrência de erros.

Jean Raduenz
Gerente de Tecnologia e Novos Negócios
✉️ jean.raduenz@unimedblumenau.com.br