As empresas de saúde estão enfrentando um desafio significativo em 2023, pois estão lidando com um aumento no número de sinistros e prejuízos operacionais. A taxa de sinistralidade dos planos de saúde médico-hospitalares chegou a 86%, atingindo o seu pior nível desde 2001, quando o índice começou a ser divulgado pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). Isso torna ainda mais crítica a gestão e prevenção, uma vez que é fundamental garantir a sustentabilidade financeira das empresas. Para este setor, que depende da escala para ter sucesso, é necessário e urgente adotar medidas eficazes para controlar e prevenir.

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Compreendendo o motivo do aumento dos sinistros na área de saúde

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Essa crescente vem sendo observada há algum tempo. De acordo com a ANS, o número de beneficiários de planos de saúde subiu 2,4% em 2021, totalizando 48,7 milhões de pessoas. Isso se deve ao aumento dos custos médicos e ao envelhecimento da população brasileira, que demanda mais cuidados e pode causar mais sinistros.

A pandemia da COVID-19 também causou impacto significativo neste setor. Muitos pacientes adiaram tratamentos médicos não essenciais, o que gerou um acréscimo de condições médicas não tratadas. Com a busca desses pacientes por tratamento é provável que ocorra aumento de sinistros. Por isso, é crucial que as operadoras de saúde estejam preparadas para lidar com esses desafios e adotem medidas eficazes.

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Como a Inteligência Artificial pode ajudar  

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Neste artigo exploraremos como os modelos preditivos podem ajudar as operadoras de saúde a enfrentar esses desafios e alcançar resultados mais significativos em 2023.

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Fraude

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Com inteligência artificial, os algoritmos podem ser treinados para identificar padrões em dados, ajudando a identificar atividades suspeitas, como a apresentação de documentos falsos ou a cobrança de procedimentos não realizados.

Um exemplo são algoritmos treinados para identificar imagens de radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias, e em caso de suspeita, um especialista em saúde pode ser chamado para analisá-la e determinar se a cobrança é válida ou não.

Além de prejudicar a reputação da empresa e afetar negativamente seus resultados financeiros, a fraude é um problema sério para quem atua no setor de seguros de saúde no Brasil. Segundo uma pesquisa recente, representam um prejuízo operacional de cerca de R$ 28 bilhões por ano.

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Inadimplência

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Utilizando análise de dados sua empresa será capaz de identificar os segurados que estão atrasando suas mensalidades, com probabilidade de não pagamento,  ou até que apresentam outros sinais de inadimplência.

As seguradoras podem usar essas informações para entrar em contato com os segurados e oferecer soluções, como parcelamento de dívidas ou mudanças no plano para torná-lo mais acessível.

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Alta do uso dos serviços

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A inteligência artificial pode ajudar as seguradoras a entender como as pessoas usam os serviços de saúde, observando onde existem problemas e o que necessita ser trabalhado para evitar exageros no uso dos serviços. Além disso, pode ser utilizado na prevenção, para descobrir quais pessoas podem precisar de um número maior de serviços de saúde no futuro. Com base nessas informações é possível oferecer serviço preventivo para seus clientes.

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Aumento no uso de reembolso 

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 À medida que mais segurados exigem reembolso por serviços médicos, aumenta a dificuldade em avaliar e aprovar esses pedidos. Com IA é possível gerenciar melhor. 

Os modelos preditivos são utilizados para identificar padrões de fraude e prever quais pedidos são mais suscetíveis a serem fraudulentos.

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Aumento dos custos de insumos

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À medida que os custos de medicamentos, materiais e equipamentos médicos continuam a aumentar, as seguradoras podem enfrentar dificuldades financeiras e manter os preços dos planos acessíveis para os segurados.

Gerenciamento dos custos de insumos e predição de quais terão aumento de preço no futuro auxilia na estratégia para gerenciar melhor esses custos.

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Clientes desistindo dos planos e optando por mais baratos / Churn 

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Entender por que os segurados estão desistindo dos planos para, a partir daí,   desenvolver estratégias para manter os mesmos satisfeitos, além de poder prever quais segurados têm maior probabilidade de desistir do plano no futuro e assim  desenvolver intervenções precoces para reduzir o risco de desistência.

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Mudanças nas despesas: como alterar condições de remuneração dos hospitais

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É necessário encontrar maneiras de controlar os custos sem comprometer a qualidade. Uma das formas de fazer isso é alterando as condições de remuneração dos hospitais, analisando os dados e identificando quais os hospitais que oferecem atendimento com alta qualidade a um custo mais baixo. Dessa forma, as seguradoras podem, então, negociar condições de remuneração mais favoráveis​​, além de poderem auxiliar na identificação de práticas médicas ineficientes ou desnecessárias. E assim, trabalhar junto aos hospitais para eliminar tais práticas e reduzir seus custos.

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Doenças raras 

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Auxiliando no diagnóstico, pesquisa, desenvolvimento de tratamentos e gerenciamento de doenças raras. A análise de dados de pacientes pode identificar padrões e características únicas, que levam a diagnósticos mais precisos e descobertas importantes para novos tratamentos, inclusive personalizados. Dessa forma, é possível gerenciar doenças e melhorar a qualidade de vida dos pacientes, reduzindo a necessidade de internações hospitalares.

A implementação da inteligência artificial é uma estratégia fundamental para as seguradoras de planos de saúde, mas pode ser difícil para as empresas, pois é preciso o domínio da tecnologia e pessoal especializado. 

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É nesse contexto que a Datarisk se destaca, oferecendo soluções de inteligência artificial e análise de dados para ajudar as operadoras de planos de saúde a enfrentar os principais desafios do setor, sem precisar se preocupar com a montagem de um time especializado em IA. 

Com uma equipe altamente qualificada, a Datarisk oferece atendimento personalizado para garantir um atendimento de qualidade aos segurados e auxiliar as operadoras no gerenciamento eficiente de seus negócios.

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