{"id":31022,"date":"2026-07-31T00:00:00","date_gmt":"2026-07-31T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/angelboss.com.br\/2026\/07\/31\/334903-ia-acelera-entrada-de-pacientes-em-linhas-de-cuidado\/"},"modified":"2026-07-31T00:00:00","modified_gmt":"2026-07-31T00:00:00","slug":"334903-ia-acelera-entrada-de-pacientes-em-linhas-de-cuidado","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/angelboss.com.br\/en\/2026\/07\/31\/334903-ia-acelera-entrada-de-pacientes-em-linhas-de-cuidado\/","title":{"rendered":"IA acelera entrada de pacientes em linhas de cuidado"},"content":{"rendered":"

A Unimed Tubarão, cooperativa médica do sul de Santa Catarina, passou a utilizar inteligência artificial em parceria com a level<\/a>, empresa brasileira especializada em organização de dados para decisões de negócios em saúde. A solução automatiza a análise de grandes volumes de informações, reduzindo o tempo necessário para identificar e incluir pacientes em programas assistenciais.<\/p>\n

A tecnologia diminuiu de 100 para 10 dias o período de identificação, representando uma redução de 90%. A partir da análise de uma base com mais de 50 mil beneficiários, foram identificados 4.775 pacientes elegíveis para acompanhamento, dos quais 543 apresentavam maior risco clínico. Essa agilidade permite que pacientes que antes aguardavam semanas ou meses recebam acompanhamento em intervalo significativamente menor.<\/p>\n

A ferramenta cruza informações de diferentes bases para gerar indicadores de elegibilidade e priorizar a inclusão em linhas de cuidado. "Antes o trabalho era manual e levava até três meses para identificar beneficiário prioritário. Hoje o sistema localiza o paciente, permitindo foco no cuidado", afirmou Jane Marilusa Silva, enfermeira coordenadora do setor Viver Bem da Unimed Tubarão.<\/p>\n

Segundo Mariana Gaspers, CEO da level, "a identificação precoce de pacientes constitui estratégia de gestão que possibilita intervenções antes do agravamento de doenças, reduzindo internações e procedimentos de alta complexidade". Ela destacou, ainda, que a rapidez na localização de pacientes aumenta as chances de intervenção precoce, melhora a experiência assistencial e diminui a probabilidade de eventos de maior custo.<\/p>\n

O avanço ocorre em um contexto de pressão crescente sobre os custos da saúde suplementar. O Índice de Variação de Custos Médico-Hospitalares (VCMH<\/a>), calculado pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), tem registrado crescimento acima da inflação geral, reforçando o desafio de equilibrar qualidade assistencial e sustentabilidade financeira.<\/p>\n

A level estima que a identificação mais rápida dos pacientes possa gerar economia potencial de aproximadamente R$ 8 milhões, ao reduzir procedimentos, intervenções e sinistros decorrentes do acompanhamento precoce.<\/p>\n

Dados da consultoria Grand View Research<\/a> apontam que o mercado global de inteligência artificial aplicada à saúde deverá superar US$ 187 bilhões até 2030, impulsionado pela busca por maior eficiência operacional, gestão de riscos clínicos e sustentabilidade financeira.<\/p>\n

Para a Unimed Tubarão, os resultados reforçam a estratégia baseada em inovação, eficiência operacional e foco na experiência dos beneficiários, demonstrando como o uso de dados e inteligência artificial pode ampliar a prevenção e apoiar a sustentabilidade das operadoras de saúde.<\/p>\n

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