IA Preditiva·Saúde Suplementar

IA que prevê internações hospitalares com 94% de acurácia já no primeiro mês

Modelos de IA aprendem com padrões históricos e sazonais para prever internações por tipo, rede e região — com quase 94% de acerto já no primeiro mês.

Operadora de Plano de Saúde Suplementar

≈94%

de acurácia já no primeiro mês de previsão

O Desafio

O ponto de partida

Antecipar pressão operacional e planejar capacidade exigia prever internações por tipo, rede e região a partir de padrões históricos — algo inviável de fazer manualmente com a precisão necessária.

A Solução

Como a Arbit resolveu

01Modelos que aprendem com séries históricas identificam padrões sazonais e preveem admissões hospitalares por tipo, rede e região.
02As previsões dão suporte a um planejamento proativo de custo e capacidade assistencial.

O Resultado

O que mudou na prática

Resultado Principal

≈94% de acurácia já no primeiro mês de previsão

Impacto

Planejamento proativo de capacidade e custo assistencial, em vez de reagir depois que a pressão operacional já aconteceu.

Tecnologias Utilizadas

Plataformas por trás da solução

Modelos de séries temporais Machine Learning Análise sazonal

Quer um resultado parecido no seu negócio?

A Arbit constrói soluções de dados, automação e IA de produção — com governança onde importa — para times de negócio, operações e tecnologia.

Fale com a Arbit