Sua operadora enfrenta dificuldades para controlar custos e garantir a conformidade regulatória diante do crescimento acelerado das fraudes em planos de saúde, que comprometem a sustentabilidade financeira e a qualidade dos serviços oferecidos?
Como solução, a inteligência artificial (IA) surge como uma aliada, transformando a forma como operadores e administradores de saúde detectam e previnem fraudes, por meio do cruzamento de dados, identificando comportamentos atípicos e antecipando riscos.
Em 2023, 62,5% das instituições de saúde já utilizavam inteligência artificial em aplicações como chatbots, segurança da informação e apoio à decisão clínica, segundo levantamento da Anahp e ABSS, mostrando que quem não adota essa tecnologia está ficando para trás.
Mas como a inteligência artificial combate às fraudes na saúde suplementar? Neste artigo você vai descobrir como as fraudes afetam as operadoras, de que forma a IA transforma a detecção de comportamentos suspeitos, qual a importância do cruzamento de dados e os principais benefícios dessa tecnologia.
O avanço das fraudes e os impactos para as operadoras
O aumento das fraudes representa uma ameaça à sustentabilidade financeira das operadoras, que veem seus custos assistenciais e administrativos crescerem, prejudicando a previsibilidade orçamentária e comprometendo a qualidade dos serviços prestados.
Entre os principais esquemas fraudulentos estão a cobrança de procedimentos não realizados, a utilização indevida de carteiras e a superutilização de serviços, que impactam negativamente a operação e geram desconfiança entre os usuários do sistema de saúde.
Além disso, em um mercado regulado e pressionado por eficiência, a detecção ágil de fraudes não é mais opcional, mas essencial para proteger os recursos das operadoras e assegurar o cumprimento das normas estabelecidas pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS).
O papel da IA na identificação de comportamentos atípicos
A inteligência artificial se tornou uma aliada indispensável na detecção de padrões irregulares, que poderiam facilmente passar despercebidos por métodos tradicionais, os quais dependem exclusivamente de análises manuais e regras fixas.
Com algoritmos sofisticados de machine learning, a IA processa um grande volume de dados simultaneamente, identificando comportamentos atípicos e gerando informações que possibilitam a atuação preventiva na mitigação de fraudes, impulsionando a transformação digital na saúde suplementar.
Por exemplo, padrões incomuns de utilização de procedimentos médicos por determinados prestadores ou usuários são rapidamente detectados e sinalizados para investigação, antes que causem grandes impactos financeiros.
Além do mais, a IA promove mudanças na atuação das operadoras, que passam a ser proativas na gestão de riscos, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a integridade e a segurança dos processos operacionais.
Como o cruzamento de dados fortalece a análise preditiva
O cruzamento inteligente de múltiplas fontes de dados potencializa a capacidade das operadoras de antecipar riscos e fraudes, promovendo uma gestão mais estratégica, eficiente e orientada à sustentabilidade financeira.
Ao integrar dados clínicos, administrativos e financeiros, muitas vezes provenientes de um sistema ERP bem estruturado, as operadoras constroem modelos preditivos que identificam padrões suspeitos, como, por exemplo, a realização excessiva de exames sem justificativa clínica aparente.
Essa visão sistêmica só é possível graças às tecnologias avançadas, que ampliam a visibilidade sobre a jornada do paciente e os fluxos financeiros, possibilitando identificar anomalias que não seriam perceptíveis de forma isolada.
Benefícios da IA na prevenção e mitigação de riscos
A aplicação da inteligência artificial vai além da detecção de fraudes, pois transforma a gestão de riscos, permitindo ações preventivas, automação de processos e geração de relatórios estratégicos que apoiam decisões mais assertivas. Veja os principais benefícios:
- Detecção automática de fraudes: sistemas de IA, alimentados por Big Data, identificam padrões suspeitos automaticamente, acionando alertas e permitindo uma resposta rápida, que evita prejuízos financeiros.
- Prevenção proativa: a análise preditiva, baseada em dados históricos, permite antecipar comportamentos irregulares antes que eles se consolidem como fraudes efetivas, promovendo uma gestão de riscos mais eficiente.
- Otimização de recursos: a automação de tarefas manuais libera as equipes para focar em atividades estratégicas, além de reduzir custos operacionais e aumentar a produtividade.
- Fortalecimento da confiança: com processos mais seguros e íntegros, a operadora reforça sua credibilidade com os usuários, garantindo a conformidade com a regulamentação da ANS e minimizando a exposição a riscos regulatórios.
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