A inteligência artificial (IA) já não é mais promessa: está transformando o dia a dia de hospitais, operadoras e pacientes no Brasil. De diagnósticos mais rápidos à personalização de tratamentos, passando pelo combate a fraudes e otimização de processos, a tecnologia se torna cada vez mais presente em um setor historicamente marcado por burocracia, altos custos e desigualdade de acesso. Junto aos ganhos de eficiência, surgem desafios complexos, como a necessidade de garantir privacidade de dados, evitar vieses e preservar a humanização do cuidado médico.

Fraudes sob vigilância

Na saúde suplementar, um dos maiores gargalos é o impacto financeiro das fraudes. Segundo levantamento do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS) em parceria com a Ernst & Young, em 2022, o setor perdeu cerca de R$ 34 bilhões com práticas irregulares.

Para Sylvio Vilardi, diretor da Bradesco Saúde, a inteligência artificial tem papel central no enfrentamento do problema. A operadora foi pioneira no uso de biometria facial para pedidos de reembolso via aplicativo — recurso que aumenta a segurança, reduz potenciais fraudes e ainda garante acessibilidade a pessoas com deficiência visual. “As fraudes estão em constante evolução, o que exige atualização permanente dos métodos de combate”, afirma Vilardi.

Além da identificação de comportamentos atípicos em reembolsos, a IA ajuda a otimizar processos administrativos e a reduzir glosas, com impacto positivo para o sistema como um todo.

Na Alice, healthtech que combina atenção primária e tecnologia, a ferramenta de auditoria “Trust” cruza automaticamente contratos de pacotes hospitalares com as cobranças enviadas, reduzindo inconsistências e glosas indevidas. “Esse modelo garante que os hospitais recebam de forma justa, ao mesmo tempo em que evita custos adicionais para a operadora”, explica Cesar Ferreira, líder médico de Saúde Digital.

Outro uso da inteligência artificial citado pelo executivo é uma ferramenta que identifica situações sugestivas de fraude de omissão na Declaração de Saúde. “Cada vez que um gatilho de suspeita de fraude é ativado, a IA compara a Declaração de Saúde preenchida em relação ao caso corrente e identifica a probabilidade de fraude. Quando a probabilidade é alta, o caso é enviado para uma avaliação mais aprofundada por um profissional do time de enfermagem.”
 

Diagnóstico precoce em escala

A Alice já usa inteligência artificial para mapear mulheres com exames de Papanicolau ou mamografia em atraso e enviar lembretes automáticos de agendamento. O próximo passo é expandir o recurso para outros rastreios, como a colonoscopia para câncer de cólon.

No pronto-atendimento digital “Alice Agora”, a IA também atua na triagem inicial via chat, reduzindo em 15% o tempo médio do processo, sem comprometer a satisfação dos usuários — que permanece em 4,9 numa escala de 0 a 5.

Privacidade de dados e transparência

Com a entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), a proteção das informações pessoais ganhou prioridade. No Bradesco Seguros, o tema é pauta recorrente do núcleo de Segurança Corporativa, que adota tecnologias avançadas e treinamento contínuo das equipes.

Já a Alice aposta em um “data layer” que separa dados sensíveis de informações pessoais identificáveis (PIIs), com acesso restrito e rastreável. A start-up também remove dados de PIIs antes de compartilhar informações com parceiros de IA e só trabalha com empresas que seguem padrões compatíveis com a legislação brasileira.

“Sempre que interage com membros por meio de IA, a Alice sinaliza isso de forma explícita — seja em mensagens automáticas, seja em ícones. Além disso, investe em ferramentas de auditoria como o ML Flow, além de agentes de IA que supervisionam a qualidade das respostas geradas por outros algoritmos”, explica Ferreira.

Segundo Caio Soares, vice-presidente da Saúde Digital Brasil e diretor médico da Teladoc HealthSoares, um dos maiores desafios no uso da inteligência artificial está em lidar com falhas em sistemas automatizados. “Não se pode confiar em ‘caixas-pretas’ sem governança. É preciso rastreabilidade dos modelos e dados, planos de contingência com supervisão humana (human-in-the-loop), monitorização contínua pós-implementação e auditorias independentes.”

Além disso, pacientes devem ser informados sempre que uma decisão contou com apoio de IA e, em caso de erro, precisam saber quais medidas corretivas foram adotadas. “Também é fundamental definir responsabilidades contratuais e legais entre fornecedores, adotantes e profissionais de saúde”, reforça.

Na avaliação de José Cechin, superintendente executivo do Instituto de Estudos em Saúde Suplementar (IESS), sobre a importância da privacidade de dados, cabe aos prestadores de serviços, e todos os agentes envolvidos na cadeia de valor e que lidam com dados pessoais, garantir que o uso dessas informações não resulte em riscos de discriminação por condição clínica ou outra vulnerabilidade. Assim, a prioridade é seguir estritamente a lei, com governança sólida e mecanismos de proteção.”

Cechin também reforça sobre o risco de vieses em modelos de IA que possam afetar o acesso ou a qualidade do atendimento. “Esse risco existe e pode promover desigualdades já existentes. Por isso, é fundamental manter supervisão humana permanente e revisar periodicamente os sistemas de IA para evitar distorções.”