A Blackstraw ajuda a AMN Healthcare a fazer correspondências bem-sucedidas com o Azure

15 de julho de 2024

No setor de pessoal de saúde, os recrutadores enfrentam um desafio constante e urgente: avaliar as qualificações de candidatos qualificados e combiná-los com as vagas abertas de forma rápida e precisa. Para funções especializadas, como enfermeiros e médicos de viagem, em que a colocação rápida é fundamental para atender à urgência e à demanda do campo, superar esse desafio é fundamental. Mas é exatamente o tipo de desafio que s Blackstraw, uma empresa de consultoria de dados e IA, está preparada para resolver.

Como parceira da Microsoft com uma equipe de mais de 300 cientistas e engenheiros de dados qualificados, a Blackstraw ajuda as organizações a modernizar sua infraestrutura e suas operações de dados com o Azure. Mais do que isso, eles podem usar os dados para criar e implantar soluções de IA adaptadas às necessidades de negócios de seus clientes.

"Estamos em ambas as áreas: IA e engenharia de dados. Essa é a base de como permitimos que nossos clientes capturem, processem e armazenem os dados de que precisam", disse Atul Arya, fundador e CEO da Blackstraw. "Mas depois de processar e armazenar os dados, o que você faz para entendê-los? Como você resolve problemas de negócios usando esses dados? É aí que aproveitamos a IA."

Um sistema de correspondência automatizado e preciso

Dada a experiência da Blackstraw como parceira de soluções para Dados e IA (Azure), Inovação Digital e de Aplicativos (Azure) e Infraestrutura (Azure), a AMN Healthcare recorreu ao parceiro da Microsoft para obter uma solução com tecnologia de IA – uma que ajudasse a simplificar as operações, reduzir a carga sobre os recrutadores e implementar proteções para reduzir o viés durante todo o processo de contratação.

Depois que a Blackstraw trabalhou com a AMN Healthcare para avaliar sua arquitetura de dados atual, eles usaram o estúdio do Azure Machine Learning para desenvolver um sistema de correspondência automatizado que pudesse funcionar com suas fontes de dados existentes, incluindo um SQL Server local e o Azure CosmosDB. Com um portal e um aplicativo móvel que tanto os candidatos a emprego quanto os recrutadores podem usar, o sistema consiste em quatro componentes principais:

• Um mecanismo avançado de correspondência de vários modelos, que usa algoritmos de classificação e regressão para considerar fatores como a elegibilidade de um candidato, a probabilidade de concluir uma tarefa e a relevância da ordem para seu histórico de trabalho.
• Um pipeline de machine learning com várias fases que prevê resultados críticos, como credenciamentos com êxito e autorizações de entrevistas. Depois de atribuir pesos específicos a pontuações de probabilidade individuais, o processo produz uma pontuação de correspondência abrangente com priorização precisa e diferenciada.
• Ferramentas de contratação que podem ajudar a reduzir o viés usando processamento de linguagem natural e machine learning para analisar currículos e cartas de apresentação sem depender de palavras-chave ou de frases relacionadas a características demográficas. As ferramentas também podem selecionar candidatos com base em critérios objetivos (incluindo habilidades, experiência e educação) em vez de fatores subjetivos (como nome, sexo e etnia). 
• Um painel de explicabilidade de correspondência que fornece uma análise abrangente dos fatores que influenciam as decisões do modelo, promovendo transparência e confiança.

O aplicativo pode capturar e processar automaticamente quaisquer alterações nos pedidos de trabalho em tempo real e extrair informações dos currículos para compará-las com as descrições de cargos. "Pense como se fosse um aplicativo de namoro: Qual é a probabilidade de uma correspondência? Este é um ambiente diferente, mas o conceito é o mesmo. Você quer melhorar a probabilidade de correspondência com o trabalho que é postado", disse Arya.

Melhorar essa probabilidade requer maior exatidão e precisão, e é por isso que a Blackstraw treina regularmente e realiza uma manutenção rigorosa nos modelos. "Não estamos só detectando alterações ao longo do tempo, mas também evitando qualquer a perda de precisão usando o estúdio do Azure Machine Learning", disse Arya.

A Blackstraw tem mais de , 100 implementações com êxito do Azure, mas quando se trata de IA, sua visão pragmática é o que os mantém com os pés no chão. "Nós nos concentramos não só no que é possível, mas também no que não é possível, e somos muito honestos sobre isso", disse Arya. "Há uma pergunta muito fundamental a ser respondida: Como você gerencia as imprecisões da IA? Essa é uma pergunta que não é feita ou respondida o suficiente, mas nós a entendemos e nos certificamos de abordá-la.

Combinações feitas em minutos

Depois que a AMN Healthcare implantou o sistema de correspondência automatizado com tecnoloiga de IA, as correspondências de candidatos foram feitas em menos de um minuto após a entrada de novos pedidos no sistema. No geral, os tempos médios de processamento caíram para menos de seis minutos, graças ao Serviço de Kubernetes do Azure e à Arquitetura Baseada em Eventos do Kubernetes, uma melhoria acentuada em relação aos dias que os recrutadores passavam analisando currículos.

Além de melhorar o processo de correspondência, a solução da Blackstraw capacita a AMN Healthcare a tomar decisões baseadas em dados e otimizar todo o processo de recrutamento. "A solução oferece insights valiosos sobre o volume de pedidos previsto e as taxas de faturamento para diferentes disciplinas e especialidades nos próximos meses, permitindo a tomada de decisões embasadas e o planejamento estratégico", disse Hagan. "Ao fornecer visibilidade das demandas futuras de pessoal, [a solução] aprimora o gerenciamento da oferta de pessoal de saúde, o que promove processos mais eficientes e eficazes, levando médicos para onde são necessários mais rapidamente para cuidar dos pacientes."

Olhando para o futuro, a Blackstraw e a AMN Healthcare planejam trabalhar juntas para continuar refinando a solução para que ela evolua com a empresa. "Como uma grande organização, a AMN Healthcare tem muitos aplicativos diferentes com as quais esse modelo funciona ou está conectado", explicou Arya. "Garantir que ele se integre a todos os aplicativos que eles usam será uma estratégia de longo prazo."

Equipada com sua vasta experiência e profundo conhecimento do Azure, a Blackstraw criou uma solução que gera um impacto significativo para os fornecedores de pessoal de saúde, recrutadores e profissionais de saúde, mas o mais importante, para os pacientes que precisam de atendimento de qualidade.