Em um cenário de pressão crescente sobre os custos da saúde suplementar, a Unimed Tubarão tem apostado em tecnologia para ampliar sua capacidade de prevenção e gestão do cuidado. A cooperativa médica reduziu de 100 para 10 dias o tempo necessário para identificar e incluir pacientes em programas assistenciais após a implementação de uma solução baseada em inteligência artificial, resultado que fortalece a atuação preventiva e cria condições para ganhos clínicos e financeiros de longo prazo.
A iniciativa foi desenvolvida em parceria com a level, empresa brasileira especializada em organização de dados para decisões de negócios em saúde. Com a tecnologia, a Unimed Tubarão passou a automatizar a análise de grandes volumes de informações clínicas e assistenciais, acelerando a identificação de beneficiários elegíveis para linhas de cuidado e permitindo que as equipes atuem de forma mais rápida e direcionada. Foi analisada uma base de mais de 50 mil pessoas, que permitiu identificar 4.775 pacientes elegíveis para acompanhamento em linhas de cuidado, sendo 543 pacientes em risco.
O resultado representa uma redução de 90% no tempo de entrada dos pacientes nos programas de acompanhamento da cooperativa. Na prática, isso significa que beneficiários que antes poderiam aguardar semanas ou meses até serem identificados para um cuidado especializado passam a receber atenção em um intervalo significativamente menor, ampliando as oportunidades de prevenção e monitoramento contínuo.
“O nosso trabalho era muito manual, levava muito tempo até que a gente identificasse um beneficiário que precisava de prioridade no cuidado para evitar desfechos clínicos desfavoráveis. Levávamos, às vezes, cerca de três meses para identificar um beneficiário. Hoje, a eficiência de achar esse paciente fica por conta do sistema, enquanto a gente, a nossa equipe, o nosso time, consegue focar no que realmente interessa para nós, que é o cuidado do nosso beneficiário”, conta Jane Marilusa Silva, Enfermeira Coordenadora do setor Viver Bem da Unimed Tubarão, em Santa Catarina.
A iniciativa ganha relevância em um momento de escalada dos custos da saúde suplementar. Segundo o Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), o Índice de Variação de Custos Médico-Hospitalares (VCMH), principal indicador da inflação médica no país, alcançou 15,1% nos últimos 12 meses analisados, percentual superior ao triplo da inflação oficial do período. Com mais de 53 milhões de beneficiários, o setor enfrenta o desafio de ampliar a qualidade assistencial ao mesmo tempo em que busca preservar a sustentabilidade financeira das operações.
Nesse contexto, a capacidade de identificar pacientes precocemente e direcionar intervenções antes do agravamento de doenças deixa de ser apenas uma iniciativa assistencial para se tornar uma estratégia de gestão. Quanto mais cedo um paciente é identificado e acompanhado, maiores são as chances de evitar complicações clínicas, internações, procedimentos de alta complexidade e outros eventos que elevam os custos da operação.
A solução implementada na Unimed Tubarão utiliza inteligência artificial para analisar grandes volumes de dados clínicos e assistenciais, identificando automaticamente pacientes com potencial elegibilidade para programas de acompanhamento. O sistema cruza informações de diferentes bases e transforma dados que antes estavam dispersos em inteligência acionável para as equipes responsáveis pela gestão do cuidado. “É uma solução que não entrega apenas dados, mas que entende a jornada do paciente dentro da operadora, integrando o diagnóstico à linha de cuidado terapêutico em uma janela de tempo mais adequada”, comenta Jane.
Para Mariana Gaspers, CEO da level, o caso demonstra como a inteligência artificial começa a gerar resultados mais concretos para operadoras de saúde que buscam fortalecer a prevenção e a eficiência operacional. “A saúde sempre lidou com enormes volumes de dados, mas nem sempre conseguiu transformá-los em decisões no tempo necessário. O que a inteligência artificial permite é justamente encurtar essa distância entre informação e ação. Quando uma operadora consegue identificar um paciente dez vezes mais rápido, aumenta significativamente as chances de intervenção precoce, melhora a experiência assistencial e reduz a probabilidade de eventos de maior complexidade e custo. Na prática, estamos falando de valor clínico e financeiro sendo gerado ao mesmo tempo”, afirma.
Os benefícios vão além da redução de tempo. Ao acelerar a identificação dos pacientes que precisam de acompanhamento, a cooperativa amplia sua capacidade de atuar preventivamente e fortalece a gestão da saúde populacional, um dos principais desafios das operadoras em um ambiente marcado pelo aumento contínuo dos custos assistenciais. Olhando para o viés financeiro, ao encontrar esses pacientes certos na hora certa, pode significar uma economia de aproximadamente R$ 8 milhões de reais, considerando a necessidade menor de procedimentos, intervenções e sinistros, por exemplo, entre outros fatores.
A relevância desse movimento acompanha uma tendência global. De acordo com a consultoria Grand View Research, o mercado mundial de inteligência artificial aplicada à saúde deverá ultrapassar US$ 187 bilhões até 2030, impulsionado pela busca por maior eficiência operacional, gestão de riscos clínicos e sustentabilidade financeira. Em diferentes países, hospitais, seguradoras e operadoras têm direcionado investimentos para tecnologias capazes de identificar riscos mais cedo, apoiar decisões clínicas e reduzir desperdícios.
Para a Unimed Tubarão, os resultados reforçam uma estratégia que combina inovação, eficiência operacional e foco na experiência dos beneficiários. Ao transformar dados em decisões mais rápidas e assertivas, a cooperativa amplia sua capacidade de atuação preventiva e fortalece um dos pilares mais importantes da saúde contemporânea: cuidar antes que o problema aconteça. “O mercado passou muitos anos discutindo o potencial da inteligência artificial. Agora começamos a observar casos concretos que demonstram sua capacidade de gerar impacto mensurável. Quando um paciente entra na linha de cuidado em dez dias em vez de cem, estamos falando de um resultado que beneficia simultaneamente o paciente, a equipe assistencial e a sustentabilidade financeira da operação. É esse tipo de resultado que está acelerando a adoção da IA na saúde”, complementa Mariana.
A experiência da Unimed Tubarão evidencia como a utilização estratégica de dados pode contribuir para enfrentar um dos principais desafios da saúde suplementar que é identificar o paciente certo, no momento certo, antes que o custo humano e financeiro da doença se torne maior. O resultado reforça uma tendência cada vez mais presente no setor, na qual a tecnologia atua na automação de processos administrativos e passa a apoiar, também, a tomada de decisão assistencial, onde estão alguns dos maiores desafios e oportunidades para as operadoras de saúde.
*Informações Assessoria de Imprensa
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