Prever para curar: +3 leitos disponíveis por dia com Inteligência Artificial.
Machine Learning e Hospital Digital Twin que preveem a disponibilidade de leitos e identificam pacientes elegíveis a alta — com mais de 85% de precisão. Do ERP hospitalar à tomada de decisão em minutos.
30% de acerto na previsão de alta médica e o hospital inteiro paga por isso
Nosso cliente opera uma rede hospitalar com 200 leitos, dos quais 170 são operacionais (85% de ocupação). A gestão de leitos depende fundamentalmente da previsão de altas médicas — mas a taxa de acerto humana é de apenas 30%.
O desafio não é falta de dados — o ERP hospitalar tem mais de 20.000 internações e 11 anos de histórico. O problema é que ninguém consegue transformar esse volume em previsões acionáveis em tempo real.
Previsibilidade Crítica
Apenas 30% de acerto na previsão de alta médica — 70% de imprevisibilidade no giro de leitos.
Efeito Cascata
Cirurgias eletivas canceladas ou adiadas e pacientes aguardando na emergência por leitos que poderiam já estar liberados.
Workforce e Custo
Impossibilidade de planejar escala de enfermagem e higienização. Perda de receita por não conseguir admitir novos pacientes.
Substituir intuição por inteligência preditiva — com um Digital Twin do hospital
Nossa solução combina Inteligência Artificial com o conceito de Hospital Digital Twin: uma réplica digital do hospital que simula cenários de ocupação, liberação e demanda em tempo real.
O motor de IA utiliza ensembles de algoritmos de Machine Learning treinados com mais de 20.000 internações para prever a disponibilidade de leitos nos próximos 5 dias e identificar pacientes elegíveis a alta por turno.
ML Ensemble Preditivo
Random Forest, XGBoost, SVM e Redes Neurais treinados com 11 anos de dados.
Hospital Digital Twin
Réplica digital com simulação de cenários de ocupação, produtividade e economicidade.
Pesquisa Operacional
Otimização matemática (PuLP/Gurobi) para minimizar custos e maximizar receita.
Integração ERP Nativa
Conexão com Tasy, MV e prontuários via ETL + streaming em tempo real.
Não é um dashboard. É um gêmeo digital do hospital que aprende e simula.
O Hospital Digital Twin funciona como uma réplica virtual de toda a operação hospitalar. Dados de múltiplas fontes alimentam um Common Data Model padronizado, que serve como base para três camadas de inteligência: Simulação, Use Cases (Gestão de Leitos, Produtividade) e o Motor Central de IA.
A solução não apenas prevê — ela simula. O gestor pode testar cenários (e se cancelarmos 5 cirurgias? e se a emergência tiver pico?) antes de tomar decisões, com uma precisão de mais de 85%.
Do dado bruto à previsão de leitos em 6 etapas
Histórico de internações, altas, CIDs e procedimentos extraídos nativamente (Tasy/MV).
Sensores de leito, monitores e telemetria de sinais vitais atuando como inputs em tempo real.
Dados clínicos evolutivos, prescrições e histórico que refinam o modelo preditivo.
Coleta e Preparação de Dados
Reunião, limpeza, validação e organização dos dados hospitalares para criar uma base confiável. Dados do médico, do plano de saúde e do beneficiário.
Modelagem Matemática
Desenvolvimento de modelos de otimização usando Programação Linear Inteira para minimizar custos e maximizar receita.
Solução e Simulação
Implementação dos modelos no solver. O motor simula cenários e gera previsões de ocupação/liberação para os próximos 5 dias.
Análise e Validação
Verificação das restrições e teste de cenários para garantir a robustez do modelo. Validação cruzada com acurácia > 85%.
Implementação e Integração
Integração ao sistema de gestão hospitalar e visualização por dashboards. Listas de pacientes elegíveis a alta por turno.
Acompanhamento e Ajustes
Avaliação contínua do desempenho do modelo e adaptação conforme mudanças. Retreino periódico para manter a precisão.
Variáveis-Chave do Modelo (LoS)
De 30% para 85% de acerto na previsão — e +243 pacientes atendidos por ano
| ANTES (Processo Manual) | DEPOIS (Hospital Digital Twin + IA) |
|---|---|
| 30% de acerto na previsão de alta | > 85% de precisão preditiva |
| Planejamento reativo (apagar incêndios) | Planejamento preditivo 5 dias à frente |
| Sem visibilidade de pacientes elegíveis | Lista por turno (manhã/tarde) com probabilidade |
| Giro de leitos ineficiente | +3 leitos/dia | +1.095 leitos/ano |
| Capacidade limitada à infraestrutura física | +243 pacientes atendidos/ano sem expansão |
Precisão Preditiva
Leitos Liberados
Leitos Disponíveis
Pacientes Atendidos
Melhor Gestão de Recursos
Previsão otimiza alocação, reduz tempo de espera e aumenta o número de pacientes atendidos (giro médio de 4,5 dias/paciente).
Redução de Custos
Otimização de recursos humanos, materiais e infraestrutura hospitalar com antecedência estruturada.
Maior Capacidade
Receita ampliada por admitir mais pacientes na mesma infraestrutura e diminuir as cirurgias canceladas.
Pronto para transformar a gestão de leitos do seu hospital?
Nossa equipe está pronta para iniciar uma PoC com os dados reais do seu hospital em 30 dias — com integração ao seu ERP e precisão preditiva desde o primeiro ciclo.