Tecnologia na medicina preventiva: como antecipar riscos, reduzir sinistralidade e melhorar resultados

 

Por José Guilherme Merchiori

 

O mercado global de medicina preventiva, que engloba tecnologias e serviços voltados à prevenção, detecção precoce e gestão de doenças, deve atingir US$ 485 bilhões até 2033, segundo estudo da iHealthcareAnalyst. Esse movimento global se traduz, no Brasil, em necessidade de controlar sinistralidade e custos assistenciais crescentes.

 

No entanto, atualmente, o setor de operadoras e autogestões enfrenta desafios recorrentes, como a pressão sobre a sinistralidade, o crescimento da judicialização e beneficiários cada vez mais exigentes em relação ao acesso e à experiência. Além disso, impacto em reajustes, margens e competitividade, e o risco de perda de beneficiários quando a experiência é ruim têm alterado significativamente a dinâmica do setor, ampliando a pressão sobre operadores e autogestões, especialmente diante de índices de sinistralidade que já ultrapassam 85% no Brasil, segundo a ANS (Agência Nacional de Saúde Suplementar). Nesse aspecto, a medicina preventiva apoiada por tecnologia tem surgido como resposta estratégica a esses desafios.

 

Ao mesmo tempo, os beneficiários demandam mais eficiência no atendimento e esperam jornadas digitais mais fluidas e organizadas. Atualmente, 78% dos usuários demostram interesse em utilizar serviços digitais, segundo dados do SESI (Serviço Social da Indústria), o que eleva o nível de exigência em relação à qualidade e agilidade no atendimento. No entanto, a simples digitalização dos pontos de contato não é suficiente, se faz necessário a construção de uma medicina preventiva estruturada, com programas de gestão de risco e acompanhamento contínuo, o que exige uma abordagem mais ampla, que vai além da saúde digital e envolve integração de dados, coordenação do cuidado e visão estratégica ao longo de toda a jornada do paciente.

 

Embora existam soluções robustas nas operadoras e hospitais, a jornada da medicina preventiva, que envolve o beneficiário, o médico e os centros de atendimento, ainda apresenta oportunidades claras de evolução.

 

Inteligência de dados impulsionando decisões mais rápidas e assertivas

 

Trabalhar com prevenção e previsão exige, acima de tudo, uma estrutura sólida de dados. Isso envolve camadas analíticas, ciência de dados e tecnologia capaz de coletar, integrar e interpretar informações ao longo do tempo. Hoje, é possível acompanhar o paciente em tempo real, sugerir mudanças de hábito, indicar tratamentos e medir resultados de forma contínua.

 

Na prática, a previsibilidade, necessária para a prevenção, depende diretamente de dados estruturados e de tecnologia capaz de garantir precisão e confiabilidade. Com inteligência e dados organizados, as ações se tornam mais rápidas e assertivas, com isso o tempo para identificar riscos, compreender comportamentos e até chegar a um diagnóstico é significativamente reduzido.

 

Isso permite, por exemplo, identificar beneficiários que estão perdidos na rede, repetindo procedimentos ou passando por jornadas ineficientes, como a duplicidade de exames, a peregrinação por diferentes especialistas e múltiplas internações decorrentes da falta de coordenação do cuidado. São situações que podem ser corrigidas com maior controle, integração de dados e visibilidade sobe a jornada do paciente.

 

Desafios da medicina preventiva

 

O principal desafio para o avanço da medicina preventiva está na fragmentação das estruturas de dados. Embora o setor de saúde disponha de um volume expressivo de informações, esses dados muitas vezes não são transformados em inteligência, o que limita a capacidade de atuação estratégica. Nesse aspecto, a interoperabilidade, a integração de dados administrativos (sinistros, autorizações) e clínicos (prontuário, resultados) é o que permite de fato construir modelos preditivos úteis.

 

A integração entre BI, inteligência artificial e medicina preventiva contribui para a criação de um ecossistema em que dados se transformam em decisões mais eficientes, com impacto direto na redução de custos e aprimoramento da qualidade de vida dos beneficiários.

 

Vale destacar que o sistema de saúde suplementar é complexo e envolve múltiplos interlocutores, do paciente ao médico, passando por operadoras, centros de atendimento, diagnóstico e hospitais. Apesar da abundância de dados, a falta de interoperabilidade ainda é um obstáculo relevante.

 

IA e responsabilidade na medicina preventiva

 

Entre as principais tendências tecnológicas, a inteligência artificial se destaca como protagonista, cuja aplicação no cuidado em saúde e nos sistemas de gestão de operadoras e hospitais tem potencial para transformar profundamente o setor.

 

A combinação de IA, dados estruturados e dispositivos de monitoramento de saúde tende a modificar a maneira como o cuidado será prestado nos próximos anos. Isso abre espaço para uma atuação mais preditiva, deixando de lado uma lógica baseada apenas no histórico para adotar uma visão orientada ao futuro. Além disso, a inteligência artificial permite criar modelos que identificam padrões de piora em pacientes crônicos a partir de sinais vitais coletados por dispositivos e dados de consumo, permitindo contato proativo da equipe de cuidado.

 

Nesse cenário, se destacam os pilares de eficiência operacional, capacidade de resposta e cuidado centrado no paciente. Ao atuar nessas frentes com o suporte da tecnologia, há uma oportunidade concreta de evolução do setor.

 

Quando bem aplicada, a IA funciona como uma camada analítica capaz de interpretar informações, sugerir caminhos e apoiar decisões. Integrada ao prontuário eletrônico e ao histórico clínico, ela permite uma gestão mais completa da jornada do paciente, contribuindo para a promoção da saúde e a melhoria da qualidade de vida. Mais do que tecnologia, esse movimento exige governança, respeito à LGPD, critérios claros de uso dos dados, supervisão clínica sobre as recomendações da IA e transparência mínima sobre os modelos utilizados. Isso garante que a inovação ocorra com segurança, ética e confiança para beneficiários, médicos e operadoras.

 

Sob a ótica da prevenção, esse modelo reduz a incidência de eventos críticos, ao garantir um acompanhamento contínuo e estruturado. Além disso, possibilita análises e comparações em larga escala, ampliando a capacidade de antecipação de riscos.

 

Impacto na experiência e nos desfechos

 

Além disso, não se pode deixar de considerar o impacto direto dessas transformações na experiência do beneficiário, com ganhos relacionados a agilidade nas autorizações, identificação precoce de riscos, redução de internações e menos conflitos. Com isso, quando a tomada de decisão melhora, os efeitos são percebidos tanto na eficiência das operadoras quanto na qualidade do cuidado oferecido. A redução de internações por condições sensíveis à atenção primária também é um grande exemplo de desfecho concreto associado à prevenção.

 

Diante disto, a saúde suplementar entra em uma nova etapa, na qual o volume de informações disponível deixa de ser o principal diferencial. O foco passa a recair sobre a capacidade de analisar esses dados com consistência, orientar a tomada de decisão e decisão e qualificar o cuidado oferecido. Soluções de gestão e analytics especializadas no setor permitem integrar dados assistenciais e administrativos, transformando essas informações em ações concretas de prevenção e coordenação do cuidado ao longo da jornada do beneficiário. Nesse contexto, o uso criterioso dos dados tende a assumir um papel central tanto na gestão quanto na atenção à saúde.

José Guilherme Merchiori é Diretor de Inovação e Tecnologia da Benner, empresa de tecnologia que oferece softwares de gestão empresarial e serviços de BPO para revolucionar e simplificar os negócios.