Como IA Aumentou Conversão de Cirurgias Oftalmológicas em 10% com Next Best Offer Inteligente

O Desafio: Volume de Dados sem Ação Estratégica

Uma rede de hospitais oftalmológicos de grande porte, oferecendo desde consultas de rotina até procedimentos cirúrgicos avançados, possuía um ativo valioso: histórico completo de consultas e exames de milhares de pacientes.

O problema:

Apesar do volume massivo de dados, a rede não conseguia utilizá-los de forma eficiente para gerar resultados concretos.

Sintomas do problema:

👁️ Pacientes recorrentes limitados a exames de rotina: não conheciam outros procedimentos que poderiam beneficiá-los
💼 Subutilização da capacidade cirúrgica: centros cirúrgicos operando abaixo do potencial
📉 Baixa conversão de consultas em procedimentos: oportunidades perdidas de melhorar saúde ocular
🎯 Comunicação genérica: mensagens não personalizadas por perfil de paciente

A Solução: Next Best Offer com Score de Probabilidade por IA

A DataSpoc desenvolveu um sistema de recomendação inteligente que calcula, para cada paciente, a probabilidade de considerar procedimentos específicos no futuro.

Arquitetura da Solução:

1. Análise de Histórico Clínico

Processamento de milhares de prontuários
Identificação de padrões entre diagnóstico e tratamento escolhido
Análise de evolução clínica ao longo do tempo

2. Score de Probabilidade Personalizado Cada paciente recebe scores para diferentes procedimentos:

🔬 Cirurgia refrativa (miopia, hipermetropia, astigmatismo)
👓 Cirurgia de catarata
🩺 Tratamentos de glaucoma
💉 Procedimentos de retina
➕ Outros tratamentos especializados

3. Segmentação Inteligente por Funil

O sistema automaticamente classifica pacientes em três categorias:

Topo de Funil (Score Baixo: 0-30%)

Ação: Educação

Conteúdo educativo sobre variedade de serviços
Newsletters com informações sobre saúde ocular
Campanhas de awareness sobre tratamentos disponíveis

Meio de Funil (Score Médio: 30-60%)

Ação: Informação direcionada

Durante consultas, médicos recebem sugestões de tópicos a abordar
Informações sobre benefícios potenciais de procedimentos específicos
Materiais explicativos personalizados

Fundo de Funil (Score Alto: 60-100%)

Ação: Oferta direta

Abordagem personalizada com opções de procedimentos
Propostas específicas baseadas em histórico clínico
Facilidades de agendamento e financiamento

Resultados Comprovados

10% de Aumento na Conversão de Pacientes em Cirurgias

✅ Mais cirurgias realizadas: aumento real no volume de procedimentos
✅ Melhor saúde ocular dos pacientes: tratamentos realizados no momento certo
✅ Otimização da capacidade cirúrgica: melhor ocupação dos centros cirúrgicos
✅ Aumento de receita: crescimento sustentável e previsível
✅ Experiência do paciente aprimorada: comunicação relevante e não invasiva

Como Funciona na Prática

Jornada do Paciente com IA:

Antes da Consulta:

Sistema analisa histórico e gera scores
Equipe médica recebe insights sobre perfil do paciente
Marketing prepara comunicações personalizadas

Durante a Consulta:

Médico tem visão de procedimentos com alta probabilidade de aceitação
Abordagem natural e contextualizada
Explicações focadas nas necessidades reais do paciente

Pós-Consulta:

Comunicações de follow-up personalizadas
Ofertas específicas baseadas em conversas realizadas
Acompanhamento inteligente por canal preferido

Exemplo Real:

Paciente: João, 52 anos

Histórico: 3 consultas de rotina nos últimos 2 anos
Diagnóstico: Presbiopia em evolução
Score IA: 78% probabilidade de interesse em cirurgia refrativa

Ação personalizada:

Durante consulta de rotina, médico menciona naturalmente opções cirúrgicas
João recebe material explicativo sobre cirurgia refrativa
2 semanas depois: WhatsApp com convite para palestra sobre o procedimento
Resultado: João agenda avaliação pré-cirúrgica

Benefícios Estratégicos

Para o Negócio:

📈 Crescimento previsível: pipeline de conversão estruturado
💰 Otimização de ROI em marketing: investimento focado em leads qualificados
🎯 Uso eficiente de recursos: equipe comercial focada em oportunidades reais
📊 Métricas claras: acompanhamento de conversão por segmento

Para os Pacientes:

🏥 Saúde ocular melhorada: tratamentos realizados no momento adequado
💬 Comunicação relevante: informações úteis, não spam
⏰ Timing certo: abordagem quando há real necessidade
🤝 Confiança aumentada: hospital conhece suas necessidades

Para a Equipe Médica:

📋 Insights clínicos: entendimento profundo do perfil do paciente
⚡ Eficiência em consultas: foco em discussões mais relevantes
📚 Educação direcionada: paciente mais preparado para conversa
🎓 Melhores resultados: pacientes tratados adequadamente

Diferenciais da Abordagem DataSpoc

Por que modelos tradicionais de recomendação falham na saúde:

❌ CRM genérico: não entende contexto clínico
❌ Regras simples: "paciente >50 anos = sugerir catarata" é ineficaz
❌ Modelos não-especializados: não capturam nuances médicas
❌ Falta de explicabilidade: médicos não confiam em "caixa preta"

✅ Nossa abordagem:

Entendimento de Domínio:

Modelos treinados em dados oftalmológicos reais
Incorporação de conhecimento médico nas features
Validação com equipe clínica

Explicabilidade:

Sistema mostra por que recomenda cada procedimento
Médicos entendem raciocínio da IA
Confiança na tecnologia

Ética e Compliance:

Respeito total à LGPD e sigilo médico
Sugestões sempre validadas por profissional
Foco em saúde do paciente, não apenas em receita

Aplicabilidade em Outros Setores de Saúde

A mesma tecnologia pode ser aplicada em:

🦷 Odontologia: next best offer para tratamentos dentários
🏥 Hospitais gerais: recomendação de check-ups e exames preventivos
💊 Clínicas de especialidades: upsell inteligente de procedimentos
🧬 Medicina diagnóstica: sugestão de painéis de exames complementares
💆 Clínicas de estética: recomendação personalizada de tratamentos

Sobre a Tecnologia

A solução combina:

Machine Learning Supervisionado:

Análise de milhares de jornadas paciente → procedimento
Identificação de padrões de conversão
Predição de probabilidade por perfil

Clustering e Segmentação:

Agrupamento de pacientes similares
Identificação de personas clínicas
Personalização em escala

Otimização Multi-Objetivo:

Maximiza saúde do paciente
Otimiza conversão comercial
Minimiza abordagens inadequadas

Próximos Passos

Sua instituição de saúde quer implementar Next Best Offer inteligente?

Casos onde esta solução faz diferença:

Volume grande de pacientes recorrentes
Portfólio amplo de procedimentos/tratamentos
Baixa conversão de consultas em procedimentos
Necessidade de personalização em escala