IA Reduz em 90% Tempo de Identificação de Pacientes em Tratamento

A inteligência artificial está revolucionando a forma como pacientes são incluídos em programas de saúde. A Unimed Tubarão, em parceria com a empresa brasileira Level, especializada em organização de dados para o setor de saúde, implementou uma solução que automatiza a análise de informações de beneficiários. O objetivo é identificar e encaminhar pacientes para linhas de cuidado com muito mais agilidade.

## IA Acelera o Acesso ao Cuidado

Anteriormente, o processo de identificação de pacientes elegíveis para acompanhamento assistencial podia levar até 100 dias. Com a nova tecnologia de IA, esse período foi drasticamente reduzido para apenas 10 dias, representando uma diminuição de 90%. A análise abrangeu uma base de dados com mais de 50 mil beneficiários, identificando 4.775 pacientes aptos a receber acompanhamento, sendo que 543 deles apresentavam um risco clínico mais elevado. Essa rapidez significa que pacientes que antes esperavam semanas ou meses agora recebem atenção médica em um intervalo consideravelmente menor, permitindo intervenções mais precoces.

A ferramenta funciona cruzando informações de diversas bases de dados para gerar indicadores de elegibilidade e priorizar a inclusão em linhas de cuidado específicas. Jane Marilusa Silva, enfermeira coordenadora do setor Viver Bem da Unimed Tubarão, ressaltou a mudança: "Antes o trabalho era manual e levava até três meses para identificar beneficiário prioritário. Hoje o sistema localiza o paciente, permitindo foco no cuidado".

## Benefícios Econômicos e Estratégicos

Mariana Gaspers, CEO da Level, destacou que a identificação precoce de pacientes é uma estratégia de gestão fundamental. Ela explica que isso possibilita intervenções antes que as doenças se agravem, o que, por consequência, reduz a necessidade de internações e procedimentos de alta complexidade. A agilidade na localização dos pacientes não só aumenta as chances de uma intervenção eficaz, mas também melhora a experiência do paciente e diminui a probabilidade de eventos com custos mais elevados.

Este avanço ocorre em um cenário de crescente pressão sobre os custos na saúde suplementar. O Índice de Variação de Custos Médico-Hospitalares (VCMH) tem registrado aumentos superiores à inflação geral, o que representa um desafio contínuo para equilibrar a qualidade do atendimento com a sustentabilidade financeira das operadoras.

A Level estima que a capacidade de identificar pacientes mais rapidamente possa gerar uma economia potencial de aproximadamente R$ 8 milhões. Esse valor seria alcançado através da redução de procedimentos, intervenções e sinistros que podem ser evitados com o acompanhamento precoce.

O mercado global de inteligência artificial aplicado à saúde está em expansão, com projeções de superar US$ 187 bilhões até 2030, segundo a consultoria Grand View Research. Esse crescimento é impulsionado pela busca contínua por maior eficiência operacional, melhor gestão de riscos clínicos e a necessidade de sustentabilidade financeira. Para a Unimed Tubarão, os resultados obtidos reforçam sua estratégia de inovação, eficiência e foco na experiência dos beneficiários, demonstrando o poder da IA na prevenção e no suporte à sustentabilidade do setor de saúde.