A expectativa sobre a inteligência artificial na saúde sempre foi pautada pela promessa de redução de desperdícios e automação administrativa. No entanto, um novo relatório da PwC revela uma realidade distinta: a tecnologia tem sido utilizada para elevar o valor das contas médicas. Segundo a consultoria, a IA figura como um dos cinco principais vetores que pressionam os custos de saúde a subir até 9% em 2027, mantendo o patamar de alta mais elevado desde o período de 2010 a 2011.
O mecanismo central dessa distorção reside na automação de notas clínicas. Ferramentas de IA agora documentam detalhes minuciosos de diagnósticos que, anteriormente, passariam despercebidos por médicos sobrecarregados. Ao capturar essas nuances, o software permite que hospitais atribuam códigos de faturamento mais complexos e, consequentemente, mais caros, justificando pagamentos maiores por parte das seguradoras, mesmo que o tratamento oferecido ao paciente permaneça inalterado.
Otimização de faturamento e a inflação médica
A aplicação técnica da IA na codificação médica exemplifica o chamado "upcoding", um fenômeno onde a precisão documental é usada como alavanca financeira. Uma análise da Blue Cross Blue Shield ilustra o impacto prático dessa mudança: em maternidades, o código para anemia pós-hemorrágica aguda saltou de 4% para 12,3% dos registros entre 2022 e 2025. Notavelmente, a frequência de transfusões de sangue — tratamento padrão para a condição — não acompanhou esse crescimento.
Auditorias posteriores revelaram que menos de 20% dos casos codificados como de alta severidade atendiam aos critérios clínicos necessários. A correlação entre a adoção de IA para faturamento e o aumento da "intensidade de codificação" sugere que as instituições estão utilizando a tecnologia para maximizar receitas. Em um recorte, essa prática adicionou 22 milhões de dólares aos gastos com maternidade no período de três anos estudado pela seguradora.
Incentivos comerciais e o papel da IA
É fundamental analisar os incentivos que moldam a adoção dessas ferramentas. Embora a IA seja frequentemente apresentada como uma solução para a eficiência operacional, o setor de saúde opera sob uma lógica de mercado onde a maximização do reembolso é uma prioridade estratégica. Executivos do setor de seguros observam que as instituições tendem a adaptar a tecnologia para atender aos seus próprios interesses financeiros, transformando a eficiência em uma ferramenta de otimização de receita.
Vale notar que a IA não é a única responsável pela inflação nos custos de saúde. Fatores tradicionais, como o aumento dos custos com mão de obra e insumos, ainda exercem uma pressão maior sobre o sistema. A IA, portanto, atua como um acelerador de ineficiências pré-existentes, tornando o processo de cobrança mais sofisticado e, para o consumidor final, mais oneroso.
Implicações para o sistema de saúde
As implicações dessa tendência são profundas para reguladores e pagadores. Se a tecnologia de IA continuar a ser usada para inflar custos de forma granular, as seguradoras podem ser forçadas a endurecer as auditorias, criando um ciclo de atrito e burocracia que pode, ironicamente, elevar ainda mais as despesas operacionais. Para o ecossistema brasileiro, o desafio é semelhante: a digitalização dos prontuários e a automação de faturamento são inevitáveis, mas exigem governança rigorosa para evitar que o ganho de produtividade seja capturado apenas pelo aumento das margens hospitalares.
O debate sobre o futuro da IA na saúde precisa, portanto, migrar da promessa tecnológica para a análise de incentivos. A tecnologia tem o potencial de reduzir custos a longo prazo ao diagnosticar doenças precocemente, mas sem um alinhamento claro entre as metas de eficiência clínica e o modelo de remuneração, o resultado imediato pode ser o oposto do esperado pelo paciente.
O horizonte da tecnologia na saúde
O que permanece em aberto é se o mercado conseguirá equilibrar a balança entre a automação de diagnósticos e a ética no faturamento. A capacidade de processamento de dados da IA é um ativo valioso, mas sua aplicação atual levanta questões sobre quem realmente se beneficia da eficiência prometida.
A observação dos próximos ciclos de custos será crucial para entender se esse comportamento é uma fase de transição ou uma nova norma estrutural. A transparência no uso desses algoritmos pode ser o próximo campo de batalha regulatório.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
