Uma solução criada para ajustar oferta e demanda de bancos de sangue agora usa ciência de dados contra a Covid: conheça a SaveLivez

Quando era adolescente, Rafael Oki não conhecia os conceitos de empreendedorismo social. Mesmo assim, sabia o que queria. “Sempre pensei que montaria uma empresa que pudesse resolver problemas da sociedade”, conta o empreendedor.

Rafael, na verdade, montou duas. Não satisfeito em criar a SalvoVidas.com, rede que usa tecnologia e marketing digital para conectar doadores de sangue a hemocentros em momentos de necessidade, ele também fundou e é o atual CEO da SaveLivez, startup que aplica ciência de dados com o objetivo de otimizar operações no setor de saúde.

Portanto, em 2007, com a ideia de levar seu plano empreendedor a cabo, Rafael ingressou na faculdade de engenharia de produção da Universidade Federal de Santa Catarina.

“Entrei com essa mentalidade de buscar aprender e procurar oportunidades que me ajudassem a montar essa empresa dos meus sonhos.”

Estudou mais dois anos na França, onde fez especialização em gestão e sistemas de produção, além de engenharia industrial no Chile (e inglês e francês no Canadá). “Estava sempre buscando oportunidades para aprender e me desenvolver”, diz. 

De volta ao Brasil, Rafael teve uma experiência e tanto: “Trabalhei em uma das principais startups daqui, a Resultados Digitais, que é a RD Station, recentemente vendida para a Totvs”, conta, sobre a transação ocorrida em março no valor de R$ 1,86 bilhão.

Com conhecimentos acumulados em tecnologia, comunicação e marketing, e com background na área de produção, na cadeia de suprimentos, Rafael acreditava estar pronto para o primeiro passo em sua jornada no empreendedorismo social.

UMA REDE PARA CONECTAR BANCOS DE SANGUE A DOADORES

Certa vez, em 2015, Rafael conversava com a namorada quando ela disse que uma cidade a 100 quilômetros de onde estavam precisava de sangue do seu tipo, e ela viajaria para lá para contribuir.

A cabeça do engenheiro questionou: não haveria uma forma de construir uma base cadastral online de pessoas interessadas em doar sangue para que elas sejam convidadas a fazer a doação de acordo com o tipo sanguíneo em falta na sua região?

Desse questionamento nasceu a plataforma SalvoVidas.com. “Criei um site em que as pessoas se cadastram e a gente avisa quando o banco de sangue  de sua região precisa de sangue do tipo delas”, explica Rafael. 

Pela plataforma, as pessoas cadastradas também podem encontrar os bancos  de sangue mais próximos de onde estão e tirar dúvidas, entre outros serviços. Os bancos de sangue, por sua vez, podem informar a falta.

Com mais de 32 mil pessoas cadastradas, a SalvoVidas ajuda mais de 70 bancos de sangue. A missão da rede é acabar com a falta de sangue no país até 2030. 

Mais de 3 milhões de transfusões são feitas no Brasil todos os anos – grande parte para atender pessoas em tratamento para o câncer. Mas o número de doadores brasileiros é extremamente pequeno: apenas 1,8% da população. A taxa mínima recomendada pela Organização das Nações Unidas é de 3%.

Imagine que, hoje, um determinado hemocentro está com falta de sangue do tipo O-. Após fazer campanhas de doação, o banco consegue poucas, de fato, do tipo necessitado – em média, apenas 10%. 

A SalvoVidas, com sua tecnologia de inteligência artificial, convida apenas, entre as pessoas cadastradas, as que têm sangue do tipo que o banco precisa. A eficácia é muito maior – e o desperdício, já que sangue tem prazo de validade, muito menor. 

A assistente virtual de saúde Livia.bot ajuda, na plataforma, o cadastrado em toda sua jornada como doador – verificando se ele está apto a doar, encontrando o banco de sangue mais próximo da sua residência e, em alguns casos, até agendando sua doação.

“Conforme fui me conectando mais com os diretores de bancos de sangue e entendendo melhor as necessidades, entendi que o problema maior não era de comunicação”, afirma Rafael. “Era, sim, de alinhar oferta e demanda, algo totalmente ligado à engenharia de produção e cadeia de suprimentos.”

DATA SCIENCE PARA SALVAR VIDAS

O empreendedor foi então entendendo como atender de forma previsível os bancos de sangue e hemocentro para evitar a falta de tipos de sangue específicos. 

“Mapeei toda a cadeia de sangue, desde a doação até a transfusão, para entender como fazer previsão de demanda mais adequada e trazendo doadores que poderiam evitar mortes ou complicações”, diz.

Como engenheiro de produção, Rafael começou a estudar tecnologias aplicadas na cadeia de suprimentos e percebeu que elas, além da ciência de dados, poderiam ajudar o banco a evitar tanto a falta quanto o desperdício de sangue – para isso, fez uma nova especialização no Massachusetts Institute of Technology (MIT), em supply chain. 

Juntando esses conhecimentos todos, ele criou a startup SaveLivez, que tem como objetivo aplicar data science na área da saúde. “Tenho sócios hoje que são meus amigos há muito anos: o Luís Felipe Miranda, o cientista de dados da equipe, formado em matemática aplicada computacional na Unicamp, e o Marcos [Matos], que é o CTO e cuida do produto”, conta Rafael.

O kick-off da startup foi (adivinhe?) justamente com bancos de sangue.

Bancos de sangue precisam ter estoques de tipos sanguíneos diferentes para atender hemocomponentes diferentes, os produtos que derivam no sangue, como plaquetas, plasmas etc. 

“Eles precisam ter estoque para atender os hospitais, mas a demanda é volátil, ‘aleatória’: é muito difícil saber quanto vai ser preciso de que tipo de sangue”, explica o CEO. 

Bancos do mundo todo, segundo ele, pegam a média usada num determinado período e a multiplicam por três – assim, têm o estoque que vai atender os próximos três dias. 

Mas isso não é exatamente preciso. “Às vezes o estoque de três dias não atende um só”, afirma Rafael. “Previsões não refletem a realidade da necessidade. E é a partir daqui que começa nossa solução.”

COMO EQUILIBRAR OFERTA E DEMANDA

Essa solução completa para bancos de sangue começa analisando o histórico dos dados dele a partir de três anos antes e, usando redes neurais, que envolve inteligência artificial e métodos estatísticos, prever a demanda de forma mais eficaz. 

A tecnologia identifica, de acordo com o CEO, quais são as demandas por cada tipo sanguíneo para as próximas semanas. E, assim, define níveis de estoque para cada tipo – tanto o mínimo, para não ter falta, quanto o máximo, para evitar desperdício.

Com isso, a tecnologia é capaz de entender quantos doadores de cada tipo sanguíneo vão ser necessários e, portanto, quantas pessoas o banco vai precisar atrair para manter os estoques na faixa ideal.

Acontece que doações de sangue, como sabemos, não têm incentivos como descontos em serviços ou em dinheiro. Por isso, dependem de pessoas aleatórias, que estejam dispostas a fazer isso. Como seus tipos sanguíneos são aleatórios, manter a necessidade dos bancos é uma equação complexa.

“Desenvolvemos, por isso, uma tecnologia que estuda o perfil dos doadores, como idade, gênero e proximidade de sua residência em relação ao banco de sangue”, conta Rafael. 

“Assim, tentamos prever a probabilidade de cada um desses perfis diferentes de doadores ir doar quando o banco precise, caso os convide por mensagem no celular ou e-mail.”

Essa solução define quais e quantos doadores devem ser convidados para atender a uma demanda específica.

Os doadores selecionados recebem uma mensagem personalizada, perguntando se eles podem doar sangue para determinado banco.

Se a pessoa responder que pode, já é direcionada para a Livia.bot, que ajuda a entender se ela está apta para doar e fazer o agendamento, além de dar informações necessárias para o dia da doação – e manda lembretes para lembrar do agendamento. 

Mais tarde, a Livia.bot ainda avisa quando a bolsa de sangue daquela pessoa saiu para salvar a vida de alguém.

Do lado dos bancos, a plataforma da SaveLivez disponibiliza dashboards para que eles monitorem dados de agendamento, captação, logística e estoque.

AMPLIAÇÃO DOS SERVIÇOS: A CIÊNCIA DE DADOS PARA A COVID

Mais tarde, Rafael entendeu que o data science também pode ser aplicado em vários outros casos no setor de saúde – como em relação à Covid-19. 

“Desenvolvemos uma solução voltada para o controle de risco de contaminação de Covid entre colaboradores de empresas que hoje atende Basf e Hypera, por exemplo”, afirma o CEO.

Para evitar a contaminação em massa dentro de organizações, a solução de gestão de risco com base em dados usa também a assistente virtual Livia.bot como interface entre os usuários finais, que são os colaboradores e os visitantes da empresa.

Ela faz a triagem diária automática e dá toda a orientação necessária de saúde para os usuários, além de coletar dados que vão dar o suporte para a tomada de decisões de ações – para a equipe médica e para os gestores. 

Essa gestão de risco pode ser feita com dados em tempo real na plataforma SaveLivez Station. Dessa forma, a empresa também pode diminuir custos aplicando exames de forma mais assertiva.

Isso porque a solução consegue rastrear as pessoas que ficaram próximas de alguém que tenha sido contaminado e, assim, os exames podem ser feitos de forma direcionada.

O sonho de Rafael e seus sócios, ele afirma, não é pequeno. O trio quer tornar a SaveLivez a maior referência em data science para salvar vidas no mundo. O menino que queria uma empresa para resolver os problemas da sociedade está no caminho certo.