Como a Health Catalyst ajuda os sistemas de saúde a eliminar as barreiras operacionais que limitam o crescimento ambulatorial, construída sobre a plataforma de dados que eles já possuem
O atendimento ambulatorial, composto por clínicas externas e consultórios médicos onde a maioria dos pacientes interage com um sistema de saúde, é onde o crescimento é conquistado ou perdido. No entanto, muitos sistemas de saúde lutam com restrições operacionais que limitam o acesso aos cuidados: capacidade dos prestadores, retenção de encaminhamentos e desempenho financeiro downstream.
O acesso está indo na direção errada. Um novo paciente que tenta agendar uma consulta de rotina espera em média 31 dias para ser atendido, um número que subiu 19% desde 2022, de acordo com a pesquisa de 2025 da AMN Healthcare sobre o acesso a médicos.
Os encaminhamentos são outra fonte de pressão. Os sistemas de saúde dos Estados Unidos perdem cerca de US$ 150 bilhões anualmente devido à evasão de encaminhamentos, de acordo com a ReferralMD, enquanto o Estudo de Benchmarking de Coordenação de Encaminhamentos de 2025 da MGMA descobriu que 38% dos encaminhamentos nunca concluem o ciclo.
Para os líderes ambulatoriais, esses não são problemas isolados. O acesso, a capacidade dos prestadores, a retenção de encaminhamentos, a gestão de painel e o desempenho financeiro estão profundamente interconectados. O desafio não é tanto reconhecer os problemas, mas sim entender onde existem restrições na rede, como as decisões em uma área afetam os resultados em outra e onde focar primeiro.
Robbie Hughes, Chief Product Officer na Health Catalyst, vê o mesmo padrão nos sistemas de saúde com os quais suas equipes trabalham:
"Todos os dias, os pacientes esperam semanas por uma consulta apenas para descobrir que seu médico não está aceitando novos pacientes. Os encaminhamentos se perdem. Os prestadores estão ocupados, mas ainda assim não conseguem fazer a conta fechar", disse Hughes. "Não é porque eles não se importam. As informações de que precisam para melhorar estão espalhadas por cinco ou seis sistemas desconectados e, quando são reunidas, já estão desatualizadas."
"O tempo entre entender que você tem um problema e realmente fazer algo a respeito pode ser de muitos meses", disse Hughes. "Isso não é falta de dados. Na maioria das vezes, é falta de alinhamento sobre o que os dados significam. Todo mundo tem dashboards. Todo mundo tem uma opinião.”
O conjunto de ferramentas habitual não fecha essa lacuna: relatórios de EHR, uma visualização do Tableau baseada em uma extração desatualizada, um trabalho de consultoria que gera um panorama momentâneo e depois expira. Cada um responde a uma pergunta uma única vez, no momento da extração. Nenhum deles produz uma imagem única e atualizada que um líder de operações e um líder financeiro possam analisar juntos, confiar e concordar.
Mesmo quando as organizações têm confiança nos números que estão vendo, elas geralmente têm dificuldade para entender os direcionadores operacionais por trás deles. Um longo tempo de espera pode indicar capacidade insuficiente do prestador, mas também pode ser o resultado de gargalos de encaminhamento, práticas de agendamento desalinhadas ou distribuição irregular de painéis. Uma menor produtividade do prestador pode sinalizar excesso de capacidade em uma clínica e restrições de acesso em outra. A mesma métrica pode apontar para uma variedade de problemas subjacentes muito diferentes.
Essa complexidade é o que cria a lacuna de inteligência ambulatorial. O acesso, a produtividade dos prestadores, os encaminhamentos, a gestão de painel e o desempenho financeiro não funcionam de forma independente. Eles influenciam uns aos outros. Melhorar uma área pode deslocar as restrições para outra. Entender o que está acontecendo é importante. Entender por que está acontecendo, o que está impulsionando isso e onde a intervenção terá o maior impacto é o que viabiliza a melhoria.
Os avanços recentes em AI expandiram o que é possível. Os modelos de AI atuais agora podem analisar relações operacionais complexas, identificar padrões em grandes volumes de dados e raciocinar sobre as informações de maneiras que antes eram difíceis ou inviáveis.
Mas a AI sozinha não resolve o problema.
A AI pode identificar padrões nos dados, mas não entende intrinsecamente as operações ambulatoriais e as complexas inter-relações entre os componentes da rede. Ela não entende quais intervenções historicamente melhoraram o acesso, aumentaram a utilização dos prestadores ou reduziram a evasão de encaminhamentos. Essas respostas exigem contexto operacional e especialização em melhorias, algo que há muito tempo é domínio de especialistas experientes na área.
É aqui que a abordagem da Health Catalyst se diferencia. A solução Ambulatory Intelligence da Health Catalyst combina recursos modernos de AI com quase duas décadas de experiência em melhoria da saúde, incorporando conhecimento específico do setor de saúde, melhores práticas operacionais e metodologias de melhoria comprovadas diretamente na solução.
Mas conectar os dados confidenciais de pacientes de uma organização a recursos externos sempre foi um problema para os prestadores de serviços de saúde. Por esse motivo, a Health Catalyst implanta sua solução de AI diretamente no próprio workspace do Databricks do cliente. A Health Catalyst leva sua especialização até os dados, garantindo que eles nunca saiam do ambiente do sistema de saúde.
Essa escolha acompanha uma mudança que Hughes viu acelerar. Os clientes querem cada vez mais seus dados hospedados em seu próprio lakehouse, diz ele, e na era da AI, eles estão focados em governança e controle. Eles não querem que os dados sejam, como ele define, "usados como campo de treinamento para que outra pessoa obtenha um valor com o qual eles nunca concordaram".
Brian Eliason, que lidera as parcerias estratégicas com fornecedores na Health Catalyst, diz que o mercado tornou a direção óbvia: "Os clientes mudaram e querem controlar seus próprios dados. Mas eles também nos disseram que querem continuar o relacionamento com a Health Catalyst, mantendo a propriedade dos dados. É por isso que avançamos com o modelo implantado no ambiente do cliente."
Chegar lá exigiu engenharia de verdade. A arquitetura medalhão, diz Hughes, permitiu que a empresa transformasse sua experiência em serviços em uma camada semântica comum, fazendo "em semanas o que antes levaria meses ou anos".
Desenvolver dentro do ambiente do cliente exigiu equilibrar governança, desempenho e usabilidade. A solução da Health Catalyst conta com vários componentes do Databricks, cada um atendendo a um propósito específico:
O efeito prático é um tipo diferente de reunião. Em vez de um analista e um diretor trocando perguntas ao longo de dias, a resposta chega enquanto todos ainda estão na sala.
Como o produto já vem com os modelos de domínio da Health Catalyst integrados, um líder de operações tem visibilidade na mesma semana em que ele é instalado, e não após um projeto de analytics de seis meses.
A solução vem com dezenas de métricas pré-construídas organizadas em quatro domínios: Otimização de Acesso, Inteligência de Receita, Gestão de Painel e Insights de Encaminhamento. Cada um oferece aos líderes operacionais uma visão completa de uma dimensão distinta do desempenho ambulatorial.
Os scorecards executivos e de provedores de múltiplos domínios conectam esses insights em toda a empresa ambulatorial, ajudando os líderes a entender como as decisões operacionais em uma área influenciam os resultados em outra, a priorizar as oportunidades de maior valor e a focar os esforços de melhoria onde eles têm maior probabilidade de gerar um impacto mensurável.
E por rodar no próprio ambiente do cliente, o sistema de saúde mantém a capacidade de adaptá-lo. Hughes confirmou que os clientes podem ajustar a terminologia e adaptar os fluxos de trabalho aos mercados específicos que atendem, em vez de se curvarem às definições fixas de um fornecedor.
O impacto se reflete nos resultados que as organizações alcançaram por meio do trabalho de melhoria ambulatorial da Health Catalyst:
O Ambulatory Intelligence é o primeiro de um portfólio, não uma ferramenta isolada. As soluções de custos e qualidade clínica seguem a mesma base de dados, e Hughes espera que elas se potencializem à medida que se conectam, com os ativos de dados subjacentes se reforçando mutuamente e alimentando o Ignite Intelligence, que minera padrões de melhoria anteriores para revelar relações que o cliente talvez nunca tenha visto.
O impacto se reflete nos resultados que as organizações alcançaram por meio do trabalho de melhoria ambulatorial da Health Catalyst.
Os recursos futuros são projetados para ajudar as equipes a passar mais rapidamente do insight para a ação, aproveitando a crescente base de evidências da Health Catalyst.
A visão de longo prazo é o que mais entusiasma Hughes. A Health Catalyst tem 18 anos de dados proprietários de melhorias, e o plano é transformar esse histórico em modelos que não apenas descrevam um problema:
"A coisa mais empolgante que estamos trazendo são esses milhares de resultados reais, transformados em modelos habilitados para AI integrados em nossas soluções", disse Hughes. "Eles ajudarão as organizações a entender quais intervenções funcionaram em situações semelhantes e orientarão as equipes em direção às abordagens com maior probabilidade de gerar um impacto mensurável. Playbooks personalizados, disponíveis rapidamente."
Essa direção aponta para a capacidade agêntica. Construídas sobre frameworks como o Databricks Agent Bricks, as versões futuras da solução irão além da identificação de oportunidades para apoiar todo o caminho até a entrega de resultados. Esse trabalho ainda está por vir, mas a base de dados da qual ele depende já está em produção.
As informações que os líderes dos sistemas de saúde precisam para crescer sempre existiram em algum lugar de seus dados. A lacuna nunca foi o acesso a elas. Tem sido a capacidade de identificar as oportunidades e restrições que mais importam, intervir onde a ação terá o maior impacto e melhorar os resultados com confiança.
A Health Catalyst desenvolveu o Ambulatory Intelligence para ajudar os sistemas de saúde a remover as barreiras operacionais que limitam o crescimento ambulatorial, melhorando o acesso, fortalecendo a retenção de encaminhamentos, otimizando a capacidade dos provedores e impulsionando o desempenho financeiro.
Veja por si mesmo como o Ambulatory Intelligence funciona e o que ele pode revelar em seu próprio ambiente.
(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original
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