Do faturamento à conciliação, entenda como a tecnologia pode tornar processos mais integrados, eficientes e preditivos.
No dia 11 de agosto, a Anahp realizou mais uma edição do Café da Manhã, desta vez em parceria com a MV, uma das maiores healthtechs que atuam em diferentes segmentos da saúde, para discutir o uso da inteligência artificial no ciclo de receita hospitalar.
O encontro abordou aplicações da tecnologia em processos como auditoria, faturamento, contratos, glosas e conciliação. E o foco esteve nas possibilidades de uso de agentes de IA para conectar diferentes etapas do ciclo financeiro e apoiar decisões com base em dados.
Participaram:
- Jeferson Sadocci, diretor corporativo de Mercado e Cliente da MV
- Henrique Antunes, CEO da GIF Healthtech
Principais pontos:
1. Onde começa a transformação do ciclo de receita?
O ciclo de receita ainda reúne diferentes níveis de automação. Há operações baseadas em planilhas e controles manuais, outras que já trabalham com sistemas integrados e regras de negócio e, em um estágio mais avançado, processos automatizados e capazes de gerar análises a partir dos próprios dados.
A inteligência artificial entra nessa evolução como uma nova camada de atuação.
O caminho apresentado no encontro:
Operação manual: Planilhas, controles isolados e tarefas repetitivas.
Semiautomação: Sistemas integrados e regras de negócio, ainda com intervenção humana.
Automação: Processos executados sem intervenção humana em determinadas etapas.
IA operacional: Agentes que analisam informações, identificam situações e apoiam decisões.
A avaliação do nível de maturidade ajuda a definir onde a tecnologia pode produzir resultado e onde ainda existem problemas de processo que precisam ser resolvidos antes.
2. O que a IA consegue encontrar em uma conta?
Um dos exemplos apresentados mostrou como a tecnologia pode cruzar informações que normalmente estão distribuídas entre auditoria, contratos e histórico de glosas.
Um item pode estar corretamente lançado segundo o conhecimento disponível no momento da auditoria e, ainda assim, ter sido objeto de uma glosa anterior ou de uma alteração contratual recente.
A IA consegue recuperar essas informações e sinalizar a divergência.
Dois exemplos discutidos
- Um código que já havia sido glosado anteriormente pode ser substituído por outro com maior aderência ao histórico.
- Um aditivo contratual pode alterar o valor de uma taxa e a IA identificar que o cadastro ainda não foi atualizado.
A análise passa a considerar o histórico da operação, e não somente o conteúdo daquela conta.
3. E se a conta for corrigida antes de chegar ao faturamento?
A chamada esteira inteligente foi apresentada como uma das aplicações possíveis.
O sistema pode estabelecer caminhos diferentes conforme o tipo e a situação da conta. Uma conta com pendência pode permanecer em uma etapa específica até que a checagem seja concluída, em vez de seguir automaticamente para o faturamento.
Outro exemplo é o Conta Limpa, que permite programar revisões automáticas de taxas, diárias e outros lançamentos. Em determinadas situações, a conta pode ser auditada, fechada, enviada para remessa e ter o XML encaminhado sem intervenção manual em cada etapa.
A lógica muda a posição da auditoria dentro do processo. Parte dos problemas passa a ser identificada enquanto a conta ainda está em construção.
4. O que muda na relação com os contratos?
A IA pode acompanhar contratos e aditivos, identificar mudanças e comparar essas informações com os parâmetros utilizados na operação.
Um exemplo apresentado envolveu uma taxa reajustada por um aditivo contratual. O valor correto estava no contrato, mas ainda não havia sido atualizado no sistema. A IA de auditoria identificaria a diferença; a IA de contratos poderia sinalizar a necessidade de atualização conforme a nova vigência.
Também entram nessa análise
- Tabelas de cobrança
- Regras de negócio
- Itens descontinuados
- Codificação
- Valores contratados
- Vigências
- Histórico de alterações
A atualização das bases de cobrança também pode ajudar a antecipar situações que poderiam resultar em glosa.
5. Onde entram os agentes de IA?
A apresentação mostrou diferentes possibilidades de atuação ao longo do ciclo de receita, com agentes especializados em funções específicas.
Entre as aplicações apresentadas estão:
Clínico: lê a documentação clínica — como ficha cirúrgica e evolução do paciente — para apurar corretamente a produção que deve virar receita.
Contratos: acompanha documentos, aditivos, tabelas e vigências, atualizando automaticamente o cadastro quando identifica mudanças.
Auditoria: analisa contas, valores, codificação e regras, sinalizando divergências antes do faturamento.
Caixa: atua na etapa final do processo, cuidando de glosas, recursos (primeiro e segundo) e da conciliação financeira.
A proposta é conectar essas funções para que os dados produzidos em uma etapa alimentem as seguintes. A GIF, que começou como uma solução de faturamento, passou a atuar sobre diferentes etapas do ciclo financeiro.
6. Quanto a automação pode representar para o hospital?
Os estudos apresentados durante o encontro apontaram potencial de 30% a 60% de redução do custo operacional, dependendo do nível de maturidade da instituição e das etapas analisadas. Entre os pontos considerados estão pré-faturamento, elegibilidade, codificação, glosas e conciliação.
Outro ponto discutido foi a necessidade de acompanhar esses ganhos por meio de indicadores. A automação precisa estar sob controle, com dados que permitam entender o que está funcionando e onde estão os desvios.
O resultado, portanto, depende da combinação entre tecnologia, processo e maturidade da instituição.
7. Como decidir onde investir?
Hospitais podem estar em estágios muito diferentes dentro do ciclo de receita. Alguns ainda concentram esforços em tarefas manuais; outros já têm processos automatizados e estão prontos para explorar agentes capazes de gerar análises e antecipar problemas.
Antes de avançar, vale olhar para:
- Nível de automação dos processos
- Qualidade dos dados
- Principais causas de glosa
- Tempo gasto em tarefas manuais
- Integração entre contrato, auditoria e faturamento
- Capacidade de acompanhar indicadores
- Pontos em que a IA pode gerar ganho mensurável
A apresentação também destacou que essas tecnologias podem ser aplicadas a diferentes ambientes de gestão hospitalar, independentemente do sistema utilizado pela instituição.
Perguntas para orientar o processo
- Onde estão hoje os principais gargalos do ciclo de receita?
- Quanto do processo ainda depende de planilhas e tarefas manuais?
- As informações de contrato chegam à operação com rapidez?
- As glosas são analisadas para prevenir novos casos?
- A auditoria consegue acessar o histórico necessário para tomar decisões?
- Quais etapas podem ser automatizadas agora?
- A instituição tem indicadores para medir o resultado da automação?
- O nível de maturidade atual justifica a adoção de agentes de IA?
A discussão mostrou que a inteligência artificial já encontra aplicações concretas no ciclo de receita. O ganho depende da qualidade do processo em que ela será inserida, da integração dos dados e da capacidade de acompanhar os resultados.
Quer saber mais? Assista na íntegra: