O setor de saúde suplementar nunca esteve tão competitivo e regulado como vemos atualmente. Gestores de operadoras se veem constantemente na busca por manter a eficiência operacional sem comprometer a sustentabilidade financeira.
A sinistralidade passou a ser o termômetro desse desafio diário. Esse é o indicativo que ajuda a abrir os olhos dos próprios líderes para a necessidade de implementar (ou modificar) as estratégias de gerenciamento.
Continue a leitura para entender a importância de controlar os índices de sinistralidade em planos de saúde. Vamos apresentar como a inteligência de dados e a análise preditiva contribuem para uma gestão de risco proativa e lucrativa.
Índice
A métrica de sinistralidade em planos de saúde representa a relação direta entre o que a operadora arrecada em receitas (por meio de mensalidades) e o que desembolsa em despesas com assistência à saúde dos seus beneficiários.
Basicamente, é o custo assistencial líquido após os pagamentos por consultas, exames, internações e procedimentos.
A sinistralidade indica se há um equilíbrio entre entrada e saída de dinheiro, ou se o “reservatório” está drenando recursos mais rápido do que pode ser reposto.
Quando esse índice está consistentemente alto, sinaliza que os custos com a saúde dos usuários estão comprometendo a viabilidade econômica da operadora, limitando investimentos em qualidade e tecnologia, ameaçando a própria continuidade do serviço.
A pressão por uma carteira mais ampla de coberturas, o envelhecimento da população, o avanço de tecnologias médicas de alto custo e a judicialização de tratamentos criam um ambiente de custos ascendentes e quase incontroláveis pela gestão tradicional.
Uma sinistralidade elevada é o sintoma de problemas estruturais mais profundos:
Muitas organizações ainda operam no modo "apagar incêndios", analisando custos após o fato consumado, sem capacidade de prever ou prevenir eventos de alto impacto financeiro.
A imensa quantidade de informações geradas, desde autorizações de procedimento até históricos de utilização, permanece subutilizada.
Sem uma inteligência de dados estruturada, é impossível identificar padrões, anomalias e oportunidades de otimização.
Processos manuais para análise de contas hospitalares e auditoria de guias são lentos, propensos a erros e incapazes de escalar, permitindo que gastos indevidos e até mesmo fraudes passem despercebidos.
A avaliação meticulosa é fundamental para que qualquer atitude seja seguramente baseada em fatos. Antes de mostrarmos como funciona uma fórmula básica, tenha em mente essas informações.
O cálculo deve ser feito da seguinte forma: Sinistralidade (%) = (Despesas com custos assistenciais / Receitas de contribuições) X 100
O valor resultante é a taxa percentual do plano, que indica quanto do montante arrecadado foi usado para cobrir os serviços.
Fique atento com os resultados!
O segredo está em usar essa métrica como um ponto de partida para uma investigação mais profunda e orientada por dados.
Esse processo exige uma abordagem multifocal, que combina processos sólidos com tecnologia de ponta.
Não trate todos os beneficiários da mesma forma. Utilize a inteligência de dados para segmentar a base em grupos de risco (baixo, médio, alto), baseando-se em critérios como idade, histórico de utilização, presença de doenças crônicas e adesão a programas de prevenção.
A intervenção mais poderosa visa evitar que a doença ocorra. Estabeleça programas de check-ups, incentivo a atividades físicas, cuidados de doenças crônicas (diabetes e hipertensão) e promoção da saúde. Um real investido em prevenção pode economizar dez em tratamento.
Aprimore os processos de auditoria de contas médicas e hospitalares. Ferramentas analíticas podem cruzar dados em tempo real, sinalizando procedimentos sem indicação clínica adequada, duplicidades ou valores fora do padrão do mercado.
Negocie contratos com hospitais, laboratórios e clínicas baseados em indicadores de qualidade e eficiência, e não apenas no preço.
Estabeleça protocolos clínicos compartilhados e incentive a rede a oferecer os melhores desfechos para os pacientes, com o menor custo possível.
Este é o divisor de águas. Utilize algoritmos de machine learning para calcular a probabilidade de um beneficiário gerar um custo elevado no futuro.
Com base nesses scores de risco, é possível direcionar ações proativas de cuidado, evitando internações e complicações.
Ferramentas analíticas cruzam dados em tempo real, sinalizando procedimentos sem indicação clínica adequada, duplicidades ou valores fora do padrão do mercado.
A tecnologia é a maior aliada nesse processo. Para se aprofundar ainda mais no assunto, leia o nosso artigo: como a tecnologia está transformando o combate às fraudes em planos de saúde no Brasil.
A inteligência de dados transforma o combate à sinistralidade de uma arte para uma ciência.
Ao centralizar e analisar informações demográficas, clínicas, financeiras e operacionais, os gestores ganham o poder de:
Identificar sazonalidades de doenças, picos de utilização de serviços específicos e o impacto de novas tecnologias no custo assistencial.
Alocar equipes de auditoria e gestão de cuidado para os casos de maior risco potencial, maximizando o retorno sobre o esforço investido.
Desenvolver planos e programas de saúde customizados para os diferentes perfis da carteira, aumentando a satisfação do cliente e controlando custos.
Para dominar os conceitos por trás dessa transformação, recomendamos a leitura do e-book "Transforme dados em melhores decisões: os 4 tipos de análises e suas aplicações", o qual detalha como a análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva pode ser aplicada no dia a dia.
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