Quando uma empresa migra para uma visão orientada a dados, a automatização dos processos é um dos impactos mais notáveis a curto prazo. No setor da saúde, o ressarcimento ao SUS é uma das áreas que está se beneficiando da inteligência de dados para agilizar o processo e torná-lo mais eficiente e rentável para os planos de saúde. 

Com prejuízo operacional de R$11,5 bilhões só em 2022, o Sistema de Saúde tem recorrido à tecnologia para escapar da crise que assombra as operadoras nacionais. Em meio às denúncias de fraude e suspensões de comercialização, o mercado vem enfrentando dificuldades para se manter financeiramente sustentável. 

Para conter a instabilidade dos planos de saúde e reverter esse cenário, empresas como a Data Rudder, estão trabalhando com soluções de analytics feitas sob medida para as demandas do setor. 

Neste post, vamos explicar como a ciência de dados está ajudando as operadoras a superarem os desafios no ressarcimento ao SUS, melhorando as defesas e aumentando os deferimentos em cada ABI. Vamos lá?

A saúde suplementar no Brasil

Antes de entrar no assunto RESUS, é importante trazer um breve panorama sobre como funciona a saúde suplementar no Brasil e porque os planos de saúde estão enfrentando essa crise. 

O sistema de saúde no Brasil é baseado na Constituição de 1988, que garante o direito à saúde para todos os brasileiros. Ele é composto por dois subsistemas: o público (SUS) e o privado, que é o que chamamos de saúde suplementar. 

Em dezembro de 2022, o país registrou número recorde de cadastros na rede particular. Segundo a ANS – Agência Nacional de Saúde Suplementar, 50 milhões de brasileiros são beneficiários do sistema. O número foi o maior dos últimos oito anos. 

O colapso sanitário desencadeado pela pandemia é um dos responsáveis por esse salto. De 2021 para cá, houve um aumento de mais de 1,5 milhão na quantidade de usuários. Se atentando mais à saúde, a população voltou a frequentar as clínicas, hospitais e consultórios, solicitando cirurgias, exames e procedimentos. Muitas doenças foram diagnosticadas em estágio avançado, escalando a sinistralidade no setor de saúde suplementar para 87,25% no ano passado. 

Esse aumento nos atendimentos gera um custo que nem sempre os planos podem suportar. Os valores de ressarcimento ao SUS, por exemplo, podem gerar milhões em prejuízo para o sistema particular. Só no primeiro trimestre deste ano, o déficit da saúde suplementar chegou a R$1,7 bilhão. 

Mas essa é apenas uma parte do problema. Outro grande responsável pelo desequilíbrio financeiro dos planos de saúde são as fraudes comuns no setor. Análises feitas pela Abramge – Associação Brasileira de Planos de Saúde calculam que o valor dos golpes, entre 2019 e 2022, ultrapassem R$3,5 bilhões. 

Como funciona o ressarcimento ao SUS?

O RESUS é uma obrigação legal das operadoras de saúde. Ele está previsto no artigo 32 da Lei nº 9.656/1998 e é regulamentado a partir das normas da ANS. 

Resumidamente, as operadoras particulares são obrigadas a reembolsar o sistema público de saúde pelos atendimentos realizados aos seus beneficiários. Esse reembolso é necessário para garantir a sustentabilidade do sistema público e evitar que os recursos sejam desviados para o setor privado. 

Para efetivar esse ressarcimento, a ANS encaminha a discriminação dos procedimentos realizados por cada usuário. A identificação dos atendimentos e apuração dos valores resultam nas ABIs – Aviso de Beneficiário Identificado. Esse é o documento de cobrança enviado para as operadoras analisarem. 

Os planos têm então direito de verificar a validade de cada procedimento e elaborar suas defesas para impugnação. A partir disso, a ANS decide se a solicitação será deferida ou não e qual é o valor final que deverá ser pago pelo sistema suplementar de saúde. 

Os desafios no RESUS

Como qualquer processo burocrático, o ressarcimento ao SUS também tem seus desafios. E são essas dificuldades que tornam a inteligência de dados um aliado tão vantajoso para a saúde. 

Imagine um plano de saúde com cobertura nacional, que tem em média 2 milhões de usuários. Se apenas 1% desses beneficiários utilizarem a rede pública, ainda assim a operadora terá que processar, avaliar e elaborar defesas para pelo menos 20 mil casos. 

Estamos falando de uma imensidão de dados que precisam ser cruzados com outras informações para que as impugnações sejam precisas e os deferimentos acatados. Que impacto isso tem na operação? Quantos desvios passam despercebidos aos olhos humanos? Quantos milhões de reais são perdidos em cada ABI?

Com esse cenário em mente, podemos pensar em dois grandes desafios para o ressarcimento ao SUS: os custos operacionais para manter o RESUS rodando e as fraudes que são criadas a partir do processo de reembolso. Aqui, vamos entender as dificuldades que cada um representa para o setor de saúde e como o data analytics atua nessas situações. 

Custos operacionais elevados

Um dos principais problemas enfrentados pelos planos de saúde são os altos custos operacionais associados ao processamento manual. Como comentamos antes, são milhares de casos que precisam ser analisados detalhadamente para encontrar a oportunidade de impugnação e defesa. 

É necessário avaliar, por exemplo, se o procedimento faz parte do rol de cobertura do plano, se o beneficiário está em período de carência, se está inadimplente ou se o procedimento condiz com o histórico de solicitações do usuário.

Isso demanda a atenção exclusiva de um time robusto, o que impacta diretamente no valor investido para a operação. Ao eliminar as tarefas manuais e simplificar os fluxos de trabalho através de data analytics, as organizações podem alocar seus recursos em outras áreas, concentrando os esforços no aprimoramento das defesas. 

Além disso, a análise de dados também pode ajudar a agilizar os ciclos das ABIs, e identificar ineficiências ou falhas operacionais que podem ocorrer quando os analistas lidam manualmente com uma quantidade tão grande de informações. 

Fraudes e desvios

Outro problema enfrentado no processo de ressarcimento ao SUS são as fraudes e desvios de recursos. Somando prejuízos milionários às operadoras, esse tem sido um dos grandes agravantes da crise nos planos de saúde. 

Fracionamento de recibos, disparidade nos valores de consulta e superfaturamento de remédios e equipamentos médicos: irregularidades como essas muitas vezes passam despercebidas quando o processo de análise não é automatizado. 

A questão é tão urgente para o setor que, no início de 2023, a FenaSaúde – Federação Nacional de Saúde Suplementar lançou uma campanha para educar e combater os golpes financeiros na área. A “Saúde Sem Fraude” fala sobre as táticas mais comuns, como identificar o risco nas solicitações e quais são os impactos que esses desvios causam em toda saúde pública e privada. 

“O crescimento expressivo das fraudes durante a pandemia foi o principal motivador para o lançamento da campanha. O aumento de custos na saúde suplementar tem razões estruturais já bastante conhecidas. Nessa conjuntura, o crescimento das fraudes torna esse cenário ainda mais desafiador”, explica Vera Valente, diretora-executiva da FenaSaúde.

Em uma nova tática envolvendo reembolsos, clínicas e laboratórios estão aplicando golpes utilizando os dados dos beneficiários para criar contas bancárias falsas. Segundo informações divulgadas pelo Estadão, em um dos casos investigados no esquema, um grupo prestador de serviços de saúde chegou a solicitar o reembolso de R$17,4 milhões para uma única operadora, entre 2019 e 2023. 

A fraude só foi detectada porque os dados referentes às solicitações apontaram o comportamento atípico. As solicitações eram repetidas, os valores eram sempre os maiores da tabela contratual e a instituição financeira de reembolso era a mesma. 

O uso do data analytics no ressarcimento ao SUS

Como indicamos ao longo do texto, a inteligência de dados chega como um forte aliado para enfrentar os desafios no processo de ressarcimento ao SUS. 

A tecnologia permite a análise minuciosa das informações, identificando padrões, tendências e comportamentos suspeitos em cada solicitação. Utilizando inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina (AutoML), os planos podem cruzar informações entre os atendimentos, pagamentos e beneficiários, indicando se existe alguma irregularidade ou prática fraudulenta que pode ser contestada. 

“Nós capturamos os dados das ABIs e processamos um conjunto de regras de modelo para ver qual é a probabilidade do plano ter que pagar aquele caso ou não. Montamos a defesa para cada paciente e devolvemos essa informação para o SUS. Dentro dessa automatização, conseguimos aumentar as taxas de deferimentos, diminuindo a quantidade de impugnações”, explica Rafaela Helbing, nossa CEO. 

Hapvida: resultados positivos desde a primeira ABI

Para ilustrar os impactos do uso de data analytics na automatização do ressarcimento ao SUS, trouxemos mais informações sobre o trabalho que desempenhamos com a Hapvida há mais de um ano. 

A empresa é atualmente a maior operadora de saúde do Brasil e está no mercado há mais de 40 anos. São 16,1 milhões de beneficiários, entre as áreas de saúde e odontologia. 

Antes de firmar sua parceria com a Data Rudder, a Hapvida executava o RESUS manualmente. A análise demandava uma equipe com dez analistas e um médico auditor. Para concluir a avaliação dos documentos, eram necessárias 780 horas, cerca de nove dias de trabalho de cada profissional. Além disso, o processo de digitação das defesas levava em média 540 horas. 

Depois que o ressarcimento ao SUS passou a ser automatizado através do DeLorean, nossa plataforma de analytics, a operadora reduziu seus custos operacionais em 90%. Atualmente, a atividade toda é comandada por apenas um analista e um médico auditor, que agora avalia apenas uma pequena porcentagem dos atendimentos. 

O tempo de conclusão também reduziu drasticamente. Com o uso de dados, a leitura completa é feita em apenas 2 horas e a digitação das defesas em 30 minutos. 

Mais importante ainda são os resultados financeiros que a automatização do RESUS ofereceu para a Hapvida. Na última ABI que a operadora conduziu manualmente, sem o apoio da inteligência de dados para análise dos casos, a taxa de deferimento foi de 12% e o valor aprovado foi de R$454 mil. 

Já na primeira ABI realizada em parceria com a Data Rudder, a empresa conseguiu deferir 45% das impugnações, gerando uma economia de R$2,5 milhões para o plano de saúde. Valor 5,5 vezes maior que o anterior. 

DeLorean para saúde

Para colocar em prática a automatização do ressarcimento ao SUS e ter mais agilidade e precisão para processar as solicitações, é preciso ter uma plataforma especializada no assunto. O DeLorean oferece quatro módulos de análise, que contribuem não só para o RESUS, mas para toda operação dos planos de saúde. 

Além de simplificar a avaliação e defesa das ABIs, nossa solução oferece também mecanismos de prevenção à fraude. Através dos dados históricos das contas médicas, o sistema consegue definir modelos de análise baseados em padrões. Com isso, o DeLorean identifica movimentos atípicos nos atendimentos e evita prejuízos financeiros para as operadoras. 

Em outros módulos, a plataforma explora a inteligência de dados para ajudar os planos de saúde a aprimorarem a experiência do beneficiário. Utilizando modelos preditivos, conseguimos indicar quais são os grupos de usuários propensos ao cancelamento com até três meses de antecedência. Os algoritmos de recomendação trazem também oportunidades para personalizar o contato com o beneficiário, indicando possibilidades de cross sell e up sell para os grupos ideais. 

Entre em contato com a nossa equipe e agende uma demonstração. Invista no DeLorean para automatizar o processo de ressarcimento ao SUS e trazer insights relevantes para toda operação.