Fujitsu desenvolve tecnologia de gêmeo digital para políticas de governo

A Fujitsu apresentou o Policy Twin, uma nova tecnologia de gêmeo digital (Digital Twin) para simular o impacto social das políticas de governo local. A Fujitsu começará a oferecer o Policy Twin para apoiar a prestação de serviços de saúde preventiva municipal em 6 de dezembro de 2024 por meio do Fujitsu Research Portal, o ambiente da Fujitsu que oferece aos usuários a oportunidade de experimentar as tecnologias avançadas da Fujitsu.

A tecnologia recém-desenvolvida da Fujitsu recria políticas governamentais locais anteriormente bem-sucedidas em um gêmeo digital e usa dados para gerar novos candidatos a políticas e avaliar a eficácia.

Durante os testes de campo em projetos de saúde preventiva, a nova tecnologia permitiu a criação de candidatos a políticas que dobraram a economia de custos de despesas médicas e a melhoria dos indicadores de saúde alcançados por meio de orientações de saúde em comparação com o ano anterior, atendendo aos requisitos de recursos. Isso demonstrou a capacidade da tecnologia de criar políticas que atingem vários objetivos simultaneamente, potencialmente reduzindo os tempos de planejamento e facilitando a construção de consenso.

A Fujitsu pretende lançar um serviço para o setor médico e de saúde no Japão, utilizando a tecnologia de gêmeos digitais até o ano fiscal de 2025. Além disso, ao alavancar essa tecnologia em seus serviços de consultoria Uvance Wayfinders, a Fujitsu visa digitalizar as iniciativas das partes interessadas e contribuir para a solução de desafios sociais, incluindo a reestruturação de serviços para lidar com a escassez de força de trabalho, prevenção e mitigação de desastres e aumento da resiliência da cadeia de suprimentos.

Visão geral da tecnologia

A Fujitsu vem desenvolvendo o Social Digital Twin, um grupo de tecnologias que incorporam os mais recentes conhecimentos da economia comportamental, incluindo a IA, para apoiar soluções para desafios sociais complexos. Isso envolve o desenvolvimento de tecnologia de ensaio digital capaz de recriar com precisão o comportamento humano em um gêmeo digital e prever o efeito/impacto das políticas.

Com base nessa tecnologia de ensaio digital, o Policy Twin aproveita a economia empírica, a ciência do uso de dados para entender a melhor forma de alocar recursos, para avaliar e comparar preventivamente a eficácia das políticas governamentais locais recriadas digitalmente em um gêmeo digital, permitindo a maximização da eficácia e a análise comparativa.

O processo de uso do Policy Twin para identificar políticas eficazes é o seguinte:

1) Converta políticas escritas em formato de fluxograma: auxiliados por grandes modelos de linguagem (LLMs), os documentos de políticas municipais disponíveis publicamente são convertidos em um formato de fluxograma legível por máquina. Este formato inclui os serviços prestados (orientação de saúde, recomendações de visitas clínicas etc.) e usa ramificações condicionais para restringir os destinatários-alvo (ou seja, condições relacionadas aos níveis de glicose no sangue ou distúrbios renais, por exemplo). Isso permite a comparação das diferenças de fluxo entre políticas de múltiplos municípios semelhantes, levando em consideração as características geográficas e a composição demográfica.

2) Gerar novos candidatos a fluxogramas de políticas: os novos candidatos a fluxogramas são reconfigurados, referenciando os fluxogramas de políticas bem-sucedidas de vários municípios e combinando partes das ramificações condicionais e serviços prestados. Durante esse processo, o exame de alocação de recursos da economia empírica é referenciado e a combinação de fluxogramas é selecionada com base em restrições como a faixa limitada de alocação de recursos (ou seja, capacidade de uso do serviço).

3) Simular a prestação de serviços: para cada candidato a fluxograma gerado, uma simulação é executada usando técnicas, incluindo aprendizado de máquina que considera as escolhas comportamentais humanas (modelo proprietário de escolha comportamental) e dados anteriores para determinar por quais filiais condicionais as pessoas passam e quais serviços são fornecidos. Além disso, calcula como os indicadores-alvo, como os de saúde, custos médicos e recursos, mudarão para os municípios. Quando a precisão da simulação foi verificada para um projeto de saúde preventiva em um determinado município, foi confirmado que o número de casos de orientação de saúde calculado pela Policy Twin com base nos dados do Seguro Nacional de Saúde japonês correspondia aos valores reais dentro de uma margem de erro de 5%. Dessa forma, vários indicadores são simulados para cada um dos vários candidatos a fluxograma, e o candidato a fluxograma com o máximo de indicadores é selecionado.

Impacto futuro

A Fujitsu antecipa que a utilização do Policy Twin para a formulação de políticas de saúde preventiva mais eficazes permite que os municípios alcancem simultaneamente melhorias na saúde dos residentes, economia de custos e prevenção de doenças, contribuindo para a melhoria do bem-estar. Uma vez que o Policy Twin também pode demonstrar a lógica subjacente às políticas propostas, pode facilitar a criação de consenso entre as diversas partes interessadas e apoiar a sua aplicação na sociedade. Além disso, espera-se que o emprego dessa tecnologia em vários municípios leve à criação de melhores práticas, referência mútua de políticas entre municípios e aplicação para a padronização de políticas.