Gestão

Como reduzir a sinistralidade na operadora de saúde com a tecnologia

Por Robô Laura - 20 de janeiro de 2022

O índice de sinistralidade nas operadoras de saúde foi de 75% a 82% no primeiro trimestre de 2021, segundo a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS)

A alta sinistralidade é uma questão importante para as operadoras de saúde. Por esse motivo, as ações preventivas são uma ótima estratégia para garantir o controle das despesas. Isso porque a taxa ou índice de sinistralidade está associado ao custo operacional que a operadora de saúde tem com os atendimentos e exames de beneficiários.

Quer entender como reduzir a sinistralidade na operadora de saúde e quais tecnologias contribuem para esse resultado? Acompanhe a seguir!

Sinistralidade e gestão de custos assistenciais

Contar com uma boa gestão dos custos assistenciais é fundamental para prevenir a sinistralidade. Mas afinal, como fazer isso? 

A resposta é simples: dispor de uma solução tecnológica é uma ótima estratégia para contribuir com o desempenho das operadoras de saúde. Existem tecnologias que podem facilitar a gestão e tornar mais eficientes as áreas de administração, atendimento ao beneficiário, departamento financeiro, entre outros setores.

Inclusive, a infraestrutura tecnológica é um dos critérios para acreditação de boas práticas em Atenção à Saúde de Operadoras de Planos Privados de Assistência à Saúde (PCBP), pela ANS (compreende às resoluções normativas 440 e 452). O programa visa a melhoria da gestão de saúde e no atendimento aos beneficiários, bem como na tomada de decisões mais precisas nas rotinas das operadoras de saúde. 

Saiba mais sobre a RN 440 – Boas práticas de atenção à saúde

Sinistralidade dos planos de saúde: como calcular

Para chegar ao valor ideal dos preços cobrados pelos planos de saúde, é possível realizar o cálculo de sinistralidade para definir o reajuste. Imagine o seguinte contexto: uma empresa paga o prêmio de R$ 150.000 ao ano pelos planos de seus colaboradores à operadora de saúde contratada.

Durante esse mesmo período, os colaboradores beneficiários do plano empresarial gastaram R$ 210.000 com consultas, exames, internações e demais serviços previstos em contrato. A partir dessas informações, podemos realizar o seguinte cálculo: R$ 210.000 / R$ 150.000 = 1,4. 

Para encontrar o valor percentual, multiplicamos o resultado por 100, que é igual a 140%, que é a taxa de sinistralidade. Com esse dado, as operadoras conseguem analisar os custos assistenciais por parte de seus beneficiários e conseguem definir a mensalidade a ser cobrada.

Tecnologias para reduzir a sinistralidade das operadoras

Por meio de softwares e ferramentas de gestão especializadas, é possível reduzir a taxa de sinistralidade em operadoras de saúde, otimizar operações e diminuir a possibilidade de erros nos processos, os quais podem ocasionar gastos desnecessários. 

Conheça, a seguir, algumas opções de tecnologias que podem ser utilizadas na estratégia da empresa.

Assistente Virtual (IA) para programas de atenção primária à saúde

A assistente virtual integrada à inteligência artificial consegue interagir com uma grande quantidade de usuários, respondendo dúvidas comuns sobre os serviços, doenças, sintomas, procedimentos e onde buscar atendimento, por exemplo. 

Nos programas de atenção primária à saúde, a assistente virtual é uma estratégia para otimizar o atendimento ao beneficiário, permitindo realizar todo o processo desde a triagem/pré-anamnese até o encaminhamento para o especialista de forma automatizada. 

Dessa forma, a operadora de saúde evita sobrecarga de ligações para a central e garante que a consulta seja realizada com o profissional correto para cada necessidade. Essas interações geram dados que ficam armazenados e podem apoiar a tomada de decisão dos líderes, bem como o planejamento estratégico e ainda gerar insights para aperfeiçoar a promoção da saúde. 

Leia também: Inteligência Artificial na saúde: conheça 7 benefícios

Gestão de dados para mapeamento de perfil epidemiológico e estratificação de risco

A gestão de dados eficiente é uma aliada no mapeamento de perfil epidemiológico e na estratificação de risco. Isso porque os processos internos ficam muito mais transparentes e menos burocráticos. Dessa maneira, é possível conhecer a fundo a carteira de beneficiários propondo ações de promoção à saúde específica para cada perfil e grupo.

O mapeamento de perfil epidemiológico permite reunir dados sobre a saúde de determinado grupo de pessoas, histórico de saúde, doenças genéticas e crônicas, entre outros, os quais contribuem para identificar as ações necessárias para este grupo. 

As tecnologias de gestão de dados, além de coletar as informações de maneira automatizada, facilitam a análise do histórico de saúde dos beneficiários por meio de dashboards de análise que possibilitam filtros e correlações entre as informações, seja por idade, sexo, endereço, doenças, etc, tornando o processo menos burocrático. 

Leia também: Tecnologias para o mapeamento do perfil epidemiológico da carteira de beneficiários

Inteligência Artificial para coordenação do cuidado dos pacientes que precisam de acompanhamento

A inteligência artificial otimiza a coordenação do cuidado dos pacientes que precisam de acompanhamento médico antes, durante e depois do atendimento presencial. É por meio da tecnologia que a operadora de saúde garante que o seu beneficiário tenha um atendimento de qualidade no conforto de casa e tenha um acompanhamento constante.

Nesse caso, pode ser utilizado a assistente virtual para que o usuário inclua informações sobre sintomas e histórico de saúde que podem auxiliar no diagnóstico antecipado e prevenção de evolução da doença. Em casos de piora clínica identificada pela tecnologia, o time assistencial é alertado para que possa fazer o atendimento humano necessário

Leia também: Conheça as vantagens da tecnologia para apoiar a coordenação do cuidado

Machine Learning para análise preditiva

O Machine Learning é uma metodologia utilizada para analisar um grande volume de dados, algoritmos e estatísticas. A tecnologia foi desenvolvida para identificar padrões de comportamento. Por exemplo, uma empresa está gerando despesas muito elevadas com determinada doença. 

O software que utiliza a Machine Learning consegue minerar os registros de dados do hospital, do consultório, do profissional e dos registros sobre o paciente. Com essas informações, a operadora de saúde toma medidas eficazes para diminuir a sinistralidade, como identificar inconsistências e criar campanhas preventivas para determinado grupo. 

Tem dúvidas sobre tecnologias para operadoras de saúde? Entre em contato com a gente

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