A healthtech Wellon e a Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS) firmaram uma parceria de pesquisa para aplicar inteligência artificial na redução do absenteísmo em consultas médicas. A cooperação científica, conduzida neste semestre, utiliza modelos preditivos desenvolvidos pela empresa para mapear o comportamento de pacientes e diminuir em até 50% o volume de faltas não notificadas, além de estimar um incremento potencial de até 25% no faturamento de instituições de saúde. De acordo com os dados apresentados, a ociosidade decorrente de faltas consome entre 20% e 30% da capacidade das agendas médicas no país.

O estudo centra-se na avaliação do sistema Wellon Pulse, tecnologia de aprendizado de máquina (machine learning) que analisa a jornada dos usuários para antecipar o risco de não comparecimento e sugerir o preenchimento preventivo de horários por especialidade e turno. Conforme o comunicado da empresa, a solução atende mais de 1.000 unidades de saúde, operando em uma base que conecta 2 milhões de pacientes por mês e alcança taxa diária de confirmação de agendamentos superior a 80%. A proposta do modelo é otimizar o fluxo de atendimento sem exigir ampliação de quadro funcional ou da infraestrutura física instalada.

Segundo a organização, a validação acadêmica visa testar a eficácia dos algoritmos em cenários operacionais reais. Para o CEO da Wellon, Eduardo Nunes, a integração com o ambiente universitário traz rigor metodológico às soluções oferecidas ao mercado. “Desenvolver inteligência artificial preditiva em saúde exige formular hipóteses, realizar experimentos e medir resultados. A universidade nos fornece o método científico e pesquisadores de ponta para garantir que a inovação entregue impacto real e mensurável antes de ir ao mercado”, afirma o executivo.

Além do módulo preditivo, a infraestrutura da startup inclui a assistente conversacional Letícia, voltada à interpretação de dados não estruturados, como imagens de pedidos médicos enviadas por pacientes. De acordo com o executivo, a automação do fluxo busca reduzir erros de digitação manual na recepção dos atendimentos. “A IA precisa compreender o contexto para evitar falhas de transcrição que geram riscos na assistência. Nosso foco é usar a tecnologia para automatizar processos de forma segura, mantendo os controles humanos necessários”, conclui Nunes.