Como uma grande empresa do setor de saúde se tornou líder no uso inovador de IA

Pergunte a qualquer organização sobre IA responsável e o senhor provavelmente ouvirá falar de estruturas, diretrizes e princípios. Há muitos white papers de alto nível que fornecem poucos conselhos práticos ou experiências de empresas líderes de mercado. Mas muitas empresas ainda se perguntam: como o trabalho é realmente feito? E a IA responsável realmente permite que as organizações se movam mais rapidamente, como é frequentemente postulado? Para responder a essas perguntas, acreditamos que seja instrutivo examinar como uma empresa líder embarcou em uma jornada de vários anos para renovar sua infraestrutura principal para lidar com a complexidade emergente e as demandas dos membros em seu mercado e, ao mesmo tempo, aumentar sua agilidade. A situação A Blue Cross, Blue Shield of Michigan (BCBSM) é uma empresa pagadora de serviços de saúde no valor de US$ 36 bilhões, com mais de 5 milhões de membros e uma rede de mais de 37.000 provedores. O setor de saúde é complexo há muito tempo e, recentemente, tornou-se ainda mais complexo. A aprovação da Affordable Care Act (ACA) aumentou o acesso à saúde de cerca de 83% da população dos EUA em 2010 para 93% em 2023. A ACA, aliada ao envelhecimento da população, exerceu enorme pressão sobre a organização do BCBSM. Além disso, as mudanças tectônicas nas políticas e nos serviços estavam criando uma nova e enorme complexidade. Por exemplo, a McKinsey previu em 2022 que até US$ 265 bilhões em gastos poderiam ser transferidos de ambientes médicos para o lar até 2025. O Medicare Advantage, o novo produto de seguro de saúde que cresce mais rapidamente no mundo, oferece novos serviços, como entrega de refeições, associação a academias de ginástica, acesso a alimentos saudáveis por meio do Uber Eats e muitos outros serviços, todos com o objetivo de melhorar os resultados médicos e reduzir os custos. Há sete anos, a equipe de liderança do BCBSM percebeu que, para lidar com esse tsunami de complexidade sem explodir sua estrutura de custos, precisaria repensar a infraestrutura de tecnologia rígida e legada da organização, que era lenta e cara para ser alterada. Esse tipo de mudança transformacional era assustador: Por ser uma seguradora mútua sem fins lucrativos, o BCBSM opera com margens operacionais muito pequenas, de 1% a 1,5%, em comparação com as empresas com fins lucrativos, que têm como meta cerca de 4%. Isso significa que as atualizações precisariam ocorrer de forma incremental e oferecer um valor comercial claro para compensar a despesa. Com seus mais de 4 petabytes de dados, em sua maioria não estruturados, eles viram potencial para encontrar eficiências, mas não conseguiam acessar esse valor com suas abordagens antigas. Além disso, grande parte desses dados continha informações confidenciais de pacientes sujeitas a regulamentações rigorosas. Erros poderiam significar milhões de dólares em multas e até mesmo prisão por má conduta ou fraude. Durante essa jornada, o BCBSM deixou de ser o usuário menos eficiente de tecnologia no sistema da Blue Cross para se tornar o mais eficiente, medido com base no custo de tecnologia por funcionário. Além disso, absorveu ondas de novas tecnologias: nuvem, novos protocolos de segurança, amplo suporte móvel, mais de 20 aplicativos de IA de produção e, agora, IA generativa (IA gen). Hoje, eles também têm três aplicativos de IA generativa que usam e planejam vender para outras empresas, tudo isso em conformidade com mais de 700 órgãos reguladores. Entrevistamos a equipe de gerenciamento para entender como eles realizaram essa façanha e ouvimos repetidamente sete princípios fundamentais que orientaram suas ações. 1. Faça com que a diretoria participe. Naturalmente, as diretorias dos pagadores do setor de saúde estão altamente sintonizadas com o ambiente regulatório e com os perigos de entrar em conflito com ele. E, compreensivelmente, muitas vezes eles não estão totalmente atualizados sobre as mais recentes inovações de IA. Embora muitas organizações tenham informado seus conselhos sobre o potencial e as ameaças da IA generativa, poucas se comprometeram a oferecer sessões frequentes de educação sobre esse campo em rápida evolução. O EVP/CIO Bill Fandrich informa regularmente a diretoria do BCBSM sobre os esforços de IA e oferece aos membros educação contínua sobre IA, vinculando constantemente os resultados de projetos incrementais às metas gerais de negócios e criando impulso ao longo do caminho. A TI é um conceito tão amplo com implicações complexas que leva tempo para que as diretorias compreendam verdadeiramente seu potencial e impacto. Fandrich e sua equipe consideraram todo o esforço não como um projeto de tecnologia, mas como um esforço de desenvolvimento de capacidades. Em uma reunião no ano passado, por exemplo, Fandrich e sua equipe compartilharam os princípios orientadores, as políticas e os controles implementados em relação ao uso de IA e apresentaram as comunicações abrangentes sobre eles que foram implementadas em toda a empresa. Em outra reunião, ele convidou um palestrante da unidade de saúde de um grande provedor de IA e nuvem para oferecer uma visão das experiências e aprendizados de IA. Com o envolvimento rotineiro do conselho de administração, Fandrich e sua equipe encontram as portas abertas para atualizações regulares, o que permite aprovações mais rápidas de projetos que exigem aprovação do conselho. 2. Estabeleça uma colaboração multifuncional real e frequente. A colaboração multifuncional contínua é realmente essencial para implementar a IA de forma responsável. Muitas empresas com as quais trabalhamos têm a intenção de envolver os líderes de toda a empresa para garantir que a IA seja implementada de forma responsável. A TI raramente funciona dessa forma. Normalmente, depois de uma reunião inicial de mentes, a TI e a análise conduzem o esforço. Em outras empresas que pesquisamos, o foco dos projetos de IA é a redução de custos a curto prazo, o que geralmente resulta em um número menor de funcionários. No BCBSM, eles se concentraram em colaborar para reformar a forma como trabalhavam em toda a organização e criar uma nova capacidade de inovar e implementar continuamente novas tecnologias. Não se tratava de um esforço único de economia de custos. Essa equipe era composta por representantes das áreas de conformidade, análise, TI, jurídica, negócios e segurança cibernética, que se reuniam semanalmente para supervisionar as iniciativas de IA. Essa abordagem garante que os projetos de IA sigam as diretrizes estabelecidas e os requisitos regulatórios. Por exemplo, a empresa realiza uma análise jurídica e de conformidade proativa para todos os principais modelos de IA voltados para o titular do plano e para o provedor. Além de limitar os riscos de IA, o trabalho coordenado e contínuo dessa equipe permitiu que a empresa realizasse esforços orientados por IA com uma velocidade surpreendente. Por exemplo, durante a pandemia de Covid-19, o BCBSM aproveitou essa colaboração para desenvolver análises e um painel que previa os custos dos sinistros e o nível de risco dos pacientes. A TI também modelou a possível propagação da doença no nível do condado de Michigan. Tudo isso foi realizado em apenas duas semanas. O esforço permitiu que a organização desenvolvesse programas de alcance direcionado para seus titulares de planos mais vulneráveis e em risco muito mais rápido do que teria sido possível em anos anteriores. 3. Garanta um acesso escalável e seguro. Garantir a segurança e a conformidade dos dados é, obviamente, fundamental para os pagadores da área de saúde. O BCBSM emprega várias práticas para conseguir isso, incluindo criptografia, autenticação e, principalmente, controles de acesso baseados em funções. Como as ofertas de IA generativa ainda estão em sua infância, elas ainda não vêm com ferramentas maduras para controles de acesso. Isso significa que, como um dos primeiros a adotar, o BCBSM teve que construir sua própria camada de segurança e não esperar pelas soluções dos fornecedores. Para lidar com essa e outras preocupações de segurança, a equipe de TI e análise do BCBSM trabalhou com a NASCO, parceira tecnológica integral da organização, e com o fornecedor confiável Quantum Gears para desenvolver o SecureGPT. Devido à credibilidade que a equipe construiu com a organização, foi possível investir os recursos ao longo de um período de dois anos para criar a tecnologia na NASCO, que depois foi amplamente implementada na BCBSM para mantê-la segura. O sistema fornece acesso baseado em funções a grandes modelos de linguagem (LLMs), garantindo que, por exemplo, os gerentes de contrato só possam acessar os LLMs que lidam com consultas de contrato. O TI também fornece proteções que mantêm os diálogos dos funcionários com os LLMs dentro do tópico e evitam que os LLMs gerem conteúdo antiético. E registra todas as interações com os LLMs para simplificar as auditorias. Além disso, o SecureGPT remove informações privadas antes que as consultas sejam enviadas aos LLMs públicos. Essa abordagem abrangente garante que os dados confidenciais sejam tratados de forma segura e em conformidade, atendendo aos rigorosos requisitos de privacidade de dados impostos por normas como a HIPAA e a Affordable Care Act. 4. Perceba que a arquitetura é muito importante. Para lidar com os novos serviços, novos clientes e novos processos, o BCBSM precisava fazer mais do que simplesmente automatizar os processos e dados antigos. Eles precisavam criar serviços modulares disponíveis para as necessidades emergentes. Além disso, precisavam ser capazes de acessar os dados existentes nos enormes bancos de dados em silos para serem usados por seus novos modelos de IA. Eles criaram uma solução de dados em nuvem adaptável que integra dados de várias unidades de negócios por meio de APIs e outros recursos avançados de integração. Isso facilita o gerenciamento de dados eficiente e seguro que simplifica as operações e dá suporte à rápida implementação de aplicativos de IA em diferentes domínios. Esse é um resultado direto da percepção da necessidade de reimaginar o núcleo devido à onda de complexidade proveniente das demandas do mercado e dos membros. A IA generativa está melhorando ainda mais a plataforma. Por exemplo, as informações necessárias para administrar os benefícios estão em diferentes unidades de negócios, como a administração da rede de provedores e o processamento de sinistros. O BCBSM usou primeiro os embeddings de IA pré-gerativa para desenvolver as relações entre os dados não estruturados. Esses embeddings podem, por exemplo, aprender que "fisioterapia" depois de "cirurgia no joelho" não são apenas dois conceitos separados ("fisioterapia" e "cirurgia no joelho"), mas estão relacionados no contexto de cuidados pós-operatórios. Ou as incorporações podem ajudar a identificar todos os documentos relacionados à "fisioterapia", inclusive aqueles que podem usar uma terminologia diferente, como "serviços de reabilitação". Os modelos de incorporação de IA generativa mais recentes e os LLMs estão tornando a capacidade de estabelecer essas relações ainda melhor e mais fácil. Eles eliminaram fundamentalmente a necessidade de criar vários sistemas de gerenciamento de dados mestres (por exemplo, um para cada novo tipo de contrato com novos campos). O sistema simplesmente aprende os relacionamentos. Isso reduz muito o custo, o nível de esforço e o tempo necessários para atualizar e aprimorar as soluções do BCBSM. A TI é uma abordagem que pode ser adotada por qualquer organização com dados operacionais importantes isolados em sistemas em toda a empresa. 5. Fornecer educação contínua aos funcionários. Assim como no caso do conselho, Fandrich e sua equipe consideraram seu esforço como a criação de uma capacidade organizacional em IA, e não um projeto de tecnologia. Dada a profundidade desse domínio e sua natureza veloz, isso significava um compromisso contínuo com a educação e o treinamento dos funcionários em práticas responsáveis de TI, pois as necessidades, as ameaças e os recursos mudam diariamente. Para serem eficazes e eficientes, eles usaram a equipe de liderança multifuncional de IA para nomear representantes para oferecer sessões de treinamento aos funcionários e deixar claro que a IA responsável exige o mesmo nível de responsabilidade e a mesma abordagem de "mãos à obra" que a prevenção de ataques cibernéticos. A equipe de liderança transmite continuamente a mensagem de que a adoção de aplicativos de IA e os esforços responsáveis de IA não são uma proposta única. 6. Vencer o preconceito. As seguradoras em geral - e as seguradoras de saúde em particular - têm muita experiência em lidar com a parcialidade em seus produtos, serviços e preços. Na IA, o problema da parcialidade geralmente ocorre por meio de dados de treinamento e construção de modelos. Por exemplo, um modelo pode subnotificar a correlação da propensão de um grupo étnico de sofrer um ataque cardíaco após um incidente, mas isso pode ser devido ao fato de que esse grupo tem menos acesso a cuidados agudos, e não menos risco. Portanto, quando se tratou de mitigação de viés na TI responsável, a equipe multifuncional de TI usou sua experiência para desenvolver algoritmos de teste de viés de modelo e procedimentos de dados de treinamento adequados para combater o viés. Ao testar e abordar regularmente a parcialidade, o BCBSM garante que seus aplicativos de IA sejam justos, equitativos e estejam em conformidade com as regulamentações. A organização também mantém e atualiza regularmente um inventário de seus sistemas de IA que inclui documentação de modelos, resultados de testes de viés, registros de alterações e documentação de conformidade regulamentar para garantir a governança adequada. O inventário de informações também permite que os aprendizados sejam transferidos para novos aplicativos, o que aumenta ainda mais a velocidade com que a inovação pode ocorrer. A mesma equipe multifuncional de IA supervisiona o gerenciamento desses processos vitais. 7. Proporcionar um porto seguro para a inovação. Em uma empresa operacionalmente intensiva e funcionalmente excelente, cujas decisões podem significar vida ou morte, assistência médica ou não, o senhor precisa pensar cuidadosamente sobre como e "onde" inovar. Devido às margens apertadas e à intensidade operacional, Fandrich e sua equipe usaram a subsidiária da NASCO para fazer investimentos em tecnologia inovadora e também a usaram para testar seus modelos em um conjunto de dados menor. Como observou Fandrich, algumas outras grandes seguradoras lançaram modelos complexos em seus dados principais e descobriram que têm milhões de dólares em custos com os grandes provedores de nuvem. Esse custo desnecessário se deve ao fato de elas não terem clareza sobre o primeiro treinamento e a otimização de seus modelos em um ambiente controlado, como o NASCO, antes de colocá-los em produção. O relacionamento próximo e contínuo do BCBSM com a NASCO desempenha um papel fundamental ao permitir que a organização inove em ritmo acelerado. Além disso, por ter uma entidade próxima, mas distante, esse centro de inovação tecnológica não apenas conhece intimamente a infraestrutura da BCBSM, mas também suas necessidades de conformidade. Assim, os aplicativos podem ser projetados em conformidade desde o início, em vez de serem adaptados, o que atrasa o desenvolvimento e, muitas vezes, resulta em soluções abaixo do ideal. Esse hub também permite que o BCBSM experimente e desenvolva novas soluções fora das operações diárias, garantindo um fluxo constante de aplicativos de IA em conformidade sem gerar disrupção nos negócios diários. Como benefício adicional, o relacionamento estreito fornece uma fonte de financiamento para a inovação tecnológica contínua. A NASCO pode revender as soluções desenvolvidas em conjunto com o BCBSM, o que incentiva a NASCO e oferece uma oportunidade de economia de custos. Juntas, essas sete práticas foram vitais para transformar a organização de uma excelente organização operacional de sinistros, atendimento ao cliente e contratação, com produtos de movimentação lenta e uma base de membros bem definida, em uma empresa de plataforma que pode se adaptar de forma ágil ao novo e vasto volume, inovação e complexidade das provisões de saúde, bem como às necessidades dinâmicas dos membros. Além disso, essa estrutura inovadora já permitiu que o BCBSM implementasse com confiança e sucesso dois aplicativos de IA generativa nas principais áreas de negócios nesse estágio inicial de desenvolvimento da tecnologia: BenefitsGPT: Essa ferramenta interna permite que os analistas de benefícios consultem rapidamente dados não estruturados (por exemplo, detalhes do plano, benefícios cobertos de bem-estar e doença, exclusões, cobertura de medicamentos) agregados de várias funções em toda a empresa, para que possam fornecer um atendimento ao cliente rápido, personalizado e superior aos seus 5,2 milhões de titulares de planos. A organização prevê que a nova ferramenta reduzirá o tempo de chamada dos titulares de planos e aumentará sua satisfação. Internamente, a TI também espera reduzir o tempo necessário para configurar os sistemas de benefícios. ContratosGPT: Para oferecer benefícios, o BCBSM mantém contratos com milhares de prestadores de serviços de saúde e bem-estar e fornecedores que apóiam suas operações. O ContractsGPT permite consultas em linguagem natural de contratos de fornecedores para ajudar os analistas a encontrar rapidamente termos, preços e outras informações vitais sob demanda. A TI também permite que eles encontrem eficiências. Em um caso, ele permitiu a identificação de sobreposições em 30% dos contratos de TI. Por fim, eles podem usar os recursos generativos do ContractGPT para sugerir revisões de passagens em contratos que precisam de atualizações para outras mudanças. Essas soluções não beneficiam apenas o BCBSM, mas também as organizações da Blue Cross em outros estados, que podem adotá-las com confiança em sua conformidade. . . . Hoje, o BCBSM não é apenas o usuário mais eficiente de tecnologia em seu grupo de pares, mas também lidera o grupo no uso inovador de IA. A jornada do BCBSM ressalta que, ao priorizar a segurança, a conformidade, uma arquitetura sólida e a governança proativa, as organizações podem inovar com IA generativa dentro dos limites regulamentares. O BCBSM vê um futuro de melhores serviços e resultados para os pacientes que são atendidos por uma plataforma cada vez mais inteligente alimentada por IA generativa para serviços e pagamentos. Ninguém sabe ainda a escalabilidade desse modelo e qual alavancagem operacional futura poderá estar disponível; no entanto, qualquer empresa que implemente versões de produção de IA pode aprender a fazê-lo de maneira responsável, mesmo em um ambiente altamente regulamentado.

Como uma grande empresa do setor de saúde se tornou líder no uso inovador de IA

Resumo.

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