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Projeto Teste

85% de acurácia na identificação de pacientes de alto risco para readmissão

10x maior mortalidade em pacientes readmitidos vs. não readmitidos

64% dos eventos adversos ocorrem nas primeiras 72h após alta da UTI

O desafio

Até 40% dos custos hospitalares são devido ao cuidado de pacientes críticos. Pacientes readmitidos na UTI têm mortalidade até 10 vezes maior e permanência mais longa. A gestão inadequada de altas resulta em readmissões evitáveis, ocupação desnecessária de leitos críticos e aumento exponencial dos custos hospitalares.

A solução aplicada

Sistema de suporte à decisão baseado em machine learning que utiliza dados demográficos e sinais vitais coletados antes da alta da UTI. O modelo identifica pacientes de alto risco para readmissão ou morte precoce, otimizando a gestão de leitos e permitindo intervenções multidisciplinares preventivas no momento da decisão de alta.

Impactos na prática

  • Identificação precisa de pacientes de alto risco antes da alta
  • Redução de readmissões evitáveis em UTI
  • Otimização do giro e disponibilidade de leitos críticos
  • Melhoria na segurança do paciente pós-alta
  • Redução de custos hospitalares com internações prolongadas
  • Padronização do processo de decisão de alta baseado em evidências

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