Fraudes no setor de saúde: desafios e soluções

Com prejuízos financeiros alarmantes, que representam um prejuízo anual de cerca de R$34 bilhões, a fraude no setor de saúde brasileiro consome mais de 10% das receitas das operadoras de saúde suplementar no país, segundo relatório do IESS (Instituto de Estudos de Saúde Suplementar), de 2023. O cenário se tornou uma das principais causas de perdas para as operadoras de saúde. Ícaro Marcelino, head de Produtos e especialista em IA, da SantoDigital, consultoria de negócios para tecnologia especializada em serviços de computação em nuvem, destaca a gravidade: “A fraude na saúde é um problema multifacetado, que vai desde o mau uso do plano até esquemas complexos envolvendo múltiplos agentes. Seus impactos são sentidos por toda a cadeia, culminando em custos mais altos para os beneficiários.”

A complexidade do problema é agravada pela lentidão na adoção de tecnologia e pela persistência de processos administrativos manuais. “A modernização precisa ocorrer em toda a cadeia para ser eficaz. Processos como validação de carteirinha e faturamento de contas médicas ainda são extremamente manuais, o que dificulta a detecção de irregularidades e a automação em larga escala”, afirma Ícaro. As fraudes mais comuns incluem o reembolso assistido, o fracionamento de recibos, o reembolso duplicado e a alteração de procedimentos para justificar coberturas indevidas.

IA anti fraudes

Diante dessa situação desafiadora, a tecnologia emerge como um antídoto fundamental. Confira algumas inovações que potencializam o sucesso dos negócios ao evitar perdas por fraude:

Uso de Inteligência Artificial (IA): eficácia na detecção de fraudes, aprendendo padrões e identificando anomalias.
Ferramentas de bloqueio: situações óbvias, como o uso de uma carteirinha vencida ou um CRM inativo, podem ser bloqueadas instantaneamente.
Visão computacional e OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres): tecnologias que extraem informações de documentos (guias, laudos) de forma automática, reduzindo o trabalho manual e erros humanos.
Reconhecimento facial: utilizado para garantir que é o próprio beneficiário quem está solicitando o reembolso, por exemplo.
Cooperação setorial: criação de “deny lists” (listas de negação) compartilhadas entre operadoras para identificar fraudadores conhecidos.
Nesse contexto, já há disponível no mercado a tecnologia que utiliza IA para automatizar a análise de documentos na área da saúde. Na prática, a ferramenta recebe documentos em diversos formatos, valida sua autenticidade, extrai campos relevantes e retorna os dados de forma estruturada, pronta para integração com outros sistemas.

“Esse tipo de inovação é desenvolvida para combater a raiz do problema, automatizando processos que hoje são manuais e vulneráveis”, explica Ícaro. “Com ela, as operadoras podem otimizar a análise de guias e laudos, reduzir erros humanos e, o mais importante, identificar e prevenir fraudes de forma proativa.”