Disserta\u00e7\u00e3o de mestrado de Luccas Adib conecta ci\u00eancia de dados, Intelig\u00eancia Artificial e sustentabilidade da sa\u00fade suplementar_<\/p>\n
S\u00e3o Paulo, junho de 2026 \u2013 Uma pesquisa desenvolvida na HEC Paris, uma das escolas de neg\u00f3cios mais prestigiadas do mundo, deu origem a um modelo capaz de identificar precocemente pacientes com risco de desenvolver diabetes tipo 2. Baseada em Intelig\u00eancia Artificial e gest\u00e3o da sa\u00fade, a solu\u00e7\u00e3o possui aplicabilidade pr\u00e1tica e ser\u00e1 incorporada \u00e0 plataforma de medicina preventiva da Hapvida.
\nA disserta\u00e7\u00e3o de mestrado, de autoria do CEO da companhia, Luccas Adib, prop\u00f4s o desenvolvimento de uma tecnologia baseada em machine learning e treinada com milh\u00f5es de registros assistenciais anonimizados, capaz de indicar quais pacientes apresentam maior risco de desenvolver a doen\u00e7a e em que momento interven\u00e7\u00f5es preventivas podem gerar melhores resultados cl\u00ednicos. A iniciativa busca gerar benef\u00edcios para os benefici\u00e1rios e contribuir para a sustentabilidade do sistema de sa\u00fade suplementar.
\nO tema \u00e9 central para o setor, que atende cerca de 53 milh\u00f5es de benefici\u00e1rios no Brasil e enfrenta o avan\u00e7o das doen\u00e7as cr\u00f4nicas como um dos principais fatores de press\u00e3o sobre os custos assistenciais. A Hapvida, com 15 milh\u00f5es de benefici\u00e1rios, tem na medicina preventiva e no uso intensivo de dados dois dos pilares estrat\u00e9gicos de seu modelo de neg\u00f3cio.
\n\u201cA pergunta que orientou a pesquisa \u00e9 a mesma que orienta nossa gest\u00e3o, ou seja, como antecipar o risco antes que ele vire desfecho cl\u00ednico ruim e custo evit\u00e1vel. No caso da diabetes tipo 2, identificar o paciente certo antes do diagn\u00f3stico \u00e9 simultaneamente a melhor medicina e a melhor economia em benef\u00edcio do paciente\u201d, afirma Adib.<\/p>\n
M\u00e9todo<\/p>\n
Intitulada \u201cPredi\u00e7\u00e3o de risco de diabetes tipo 2 em larga escala: machine learning aplicado \u00e0 estratifica\u00e7\u00e3o populacional e \u00e0 modelagem do retorno com preven\u00e7\u00e3o\u201d, a pesquisa comparou modelos de machine learning, entre eles LightGBM calibrado, Random Forest e regress\u00e3o log\u00edstica, para identificar precocemente os pacientes com alto risco de desenvolver diabetes tipo 2.
\nUma estratifica\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o em diferentes faixas de risco foi integrada a uma modelagem de cen\u00e1rios econ\u00f4micos relacionados \u00e0 preven\u00e7\u00e3o, permitindo estimar o retorno potencial de interven\u00e7\u00f5es realizadas antes do diagn\u00f3stico, al\u00e9m dos benef\u00edcios cl\u00ednicos decorrentes da atua\u00e7\u00e3o precoce.<\/p>\n
Sobre a Hapvida<\/p>\n
Com mais de 80 anos de experi\u00eancia, a Hapvida \u00e9 hoje a maior empresa de sa\u00fade integrada da Am\u00e9rica Latina. A companhia, que possui mais de 75 mil colaboradores, atende quase 16 milh\u00f5es de benefici\u00e1rios de sa\u00fade e odontologia espalhados pelas cinco regi\u00f5es do Brasil.
\nTodo o aparato foi constru\u00eddo a partir de uma vis\u00e3o voltada ao cuidado de ponta a ponta, a partir de 84 hospitais, 75 prontos atendimentos, 367 cl\u00ednicas m\u00e9dicas e 313 centros de diagn\u00f3stico por imagem e coleta laboratorial, al\u00e9m de unidades especificamente voltadas ao cuidado preventivo e cr\u00f4nico. Dessa combina\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios, apoiada em qualidade m\u00e9dica e inova\u00e7\u00e3o, resulta uma empresa com os melhores recursos humanos e tecnol\u00f3gicos para os seus clientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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