No setor hospitalar, o ciclo de receita é reconhecido como um dos processos mais delicados e desafiadores. Ele envolve uma série de etapas, desde os serviços como agendamento, verificação de elegibilidade e autorizações, até o recebimento dos pagamentos junto às fontes pagadoras e o tratamento de glosas — faturamentos não recebidos devido a divergências levantadas por operadoras de planos de saúde ou seguradoras.
Se mal gerenciado, o ciclo de receita compromete tanto as previsões financeiras quanto a qualidade do atendimento ao paciente, resultando em retrabalho, ineficiências e perda de receitas.
Diante desse desafio, a boa notícia é que a aplicação de tecnologias avançadas nos ciclos de receita dos hospitais, especialmente a Inteligência Artificial Generativa (GenAI), surge como uma solução promissora para enfrentar essas ineficiências, otimizar as demandas operacionais e integrar informações, tornando o processo mais eficiente e menos suscetível a erros.
Segundo dados da Deloitte, consultoria de negócios e gestão de riscos, o uso de tecnologia baseada em Inteligência Artificial pode reduzir de 41% a 50% do tempo que os profissionais dedicam ao ciclo de receita. Isso significa que a digitalização de todo o processo, a integração com operadoras e a utilização de sistemas modernos e inteligentes são passos fundamentais nessa jornada.
Contudo, para que essa aplicação seja eficaz, é essencial identificar as etapas críticas e as principais dificuldades do ciclo. O cadastro e a parametrização de contratos, por exemplo, são alguns dos principais desafios enfrentados pelas unidades de saúde.
Isso porque, a dependência de recursos manuais, combinada com o trâmite de alterações contratuais e processuais por meio de e-mails e outros canais, cria um cenário propenso a erros e inconsistências, dificultando a execução de um atendimento eficiente em processos como elegibilidade, autorização e codificação de materiais e procedimentos, aumentando a probabilidade de futuras glosas.
Além disso, a alta taxa de rotatividade de colaboradores administrativos, como recepcionistas e faturistas, acentua ainda mais o problema, dificultando a formação de uma equipe bem treinada e familiarizada com os processos, o que aumenta a chance de erros. Assim, em vez de focar no atendimento ao paciente, as equipes frequentemente se veem lutando contra a burocracia, o que, por sua vez, compromete a experiência do paciente.
Outro desafio significativo aparece na fase de pré-faturamento. Nessa etapa, os processos manuais de conferência de documentação, autorização e análise de itens faltantes se tornam um fardo para os profissionais e para a instituição. Além de consumir tempo valioso, essas práticas são propensas a erros que podem resultar em glosas — uma verdadeira dor de cabeça para qualquer hospital.
Vale ressaltar que o tempo entre a ocorrência da falha operacional e a sua detecção, que muitas vezes ocorre apenas quando a glosa é contestada, é um obstáculo que, por exemplo, alonga o ciclo de ações do método PDCA, método interativo de gestão bastante utilizada para melhoria contínua de processos e que envolve as etapas de planejar, executar, checar e agir.
Nesse sentido, a aplicação da IA Generativa permite a criação de Agentes de IA que colaboram para transformar todo o ciclo de receita. Esses agentes possibilitam a digitalização de todo o processo, a integração com sistemas e operadoras, a automação de decisões e o rastreamento de todo o ciclo.
Um deles é o Agente de Contratos, que consome informações não estruturadas, como contratos, e-mails e sites, consolidando as informações e as disponibilizando diretamente no ponto de atendimento ao paciente, como guichês ou aplicativos. Isso garante que os pontos de contato com o paciente sempre contem com dados atualizados sobre a cobertura dos pacientes e os procedimentos em diferentes etapas do atendimento, desde o pré-serviço até o faturamento.
Essa prática pode evitar glosas decorrentes de erros de preenchimento, mitigando o retrabalho necessário para a conferência de informações inconsistentes, além de permitir que a operação mantenha sua eficiência, mesmo diante da possível rotatividade da equipe no setor.
Outro agente de IA que atua no ciclo de receita é o Agente de Contas, que automatiza a identificação de erros nas contas dos pacientes. Isso direciona os esforços das equipes para as contas de maior risco, reduzindo erros humanos e fornecendo dados importantes para as equipes de pré-faturamento e faturamento.
A construção de processos menos dependentes de conhecimento tácito também é um imperativo para essas instituições. Assim, a chave para a transformação está na adoção de tecnologias que promovam a eficiência e integrem os diversos componentes do ciclo de receita, garantindo que o foco permaneça na excelência e na precisão do atendimento ao paciente.
Em um cenário em que cada minuto conta e onde a rotatividade de profissionais é alta, transformar o ciclo de receita nos hospitais não é apenas uma questão de otimização operacional, mas um passo fundamental para garantir a sustentabilidade financeira e a qualidade dos serviços prestados. Isso significa que a implementação de soluções tecnológicas não deve ser vista apenas como uma tendência, mas uma saída real e eficiente para um sistema de saúde continuamente pressionado a expandir suas capacidades e a enfrentar custos crescentes de uma população em envelhecimento com demandas prolongadas.
*Gabriel Bueno é head de Produtização da A3Data, consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial, parceira Advanced da AWS (Amazon Web Services)
Atenção! A responsabilidade do conteúdo é do autor do artigo, enviado para a equipe do Saúde Debate. O artigo não representa necessariamente a opinião do portal, que tem a missão de levar informações plurais sobre a área da saúde.
