Governança de IA: Um Desafio Estratégico na Saúde Suplementar

O envelhecimento da carteira dos planos de saúde tem aumentado a demanda por exames, internações e tratamentos de maior complexidade, pressionando as operadoras a ganhar eficiência sem comprometer a segurança assistencial. De acordo com dados da Nota de Acompanhamento de Beneficiários (NAB) nº 118, do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), o número de beneficiários com 59 anos ou mais cresceu 3,1% em 12 meses e chegou a 8,71 milhões em abril de 2026.

Nesse cenário, o uso da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de produtividade e segurança já é consenso entre operadoras e prestadores. A discussão que ganha força agora não é mais se a tecnologia será aplicada, mas como garantir que decisões baseadas em dados sejam transparentes, auditáveis e confiáveis diante do paciente e do regulador.

Por Que a Governança de IA é Importante

A governança de IA é fundamental para garantir a segurança e a eficiência das decisões baseadas em dados. Segundo o CEO da Maida.health, André Machado Jr., a eficiência da IA depende diretamente da qualidade da governança construída ao seu redor. “Segurança e eficiência não competem. Na saúde, elas precisam nascer juntas. Só somos eficientes quando protegemos os dados do paciente e apoiamos o profissional com informação qualificada para a tomada de decisão”, afirmou.

Quatro princípios são fundamentais para modelos de IA na saúde: supervisão humana, validação técnica, auditabilidade e segurança dos dados. Na prática, isso significa que toda decisão apoiada pela tecnologia deve permitir identificar quais informações foram utilizadas, quais protocolos orientaram a análise e quem validou o processo.

Resultados na Operação

A aplicação prática desse modelo já produz resultados mensuráveis. Um motor de regras desenvolvido pela Maida.health para automatizar processos de regulação médica e processamento de contas analisou, de janeiro a maio de 2026, 3,3 milhões de solicitações de exames, consultas, internações e outros procedimentos em um dos clientes da healthtech, automatizando 95,1% das respostas.

Para Machado Jr., a Inteligência Artificial deve assumir as atividades repetitivas e de grande volume de processamento, liberando médicos e especialistas para concentrar sua atuação nos casos que exigem análises mais qualificadas. “Não treinamos a Inteligência Artificial para substituir o conhecimento clínico. Treinamos a tecnologia para ampliar a capacidade dos especialistas, tornando as decisões mais rápidas, consistentes e seguras”, disse.

• Supervisão humana: garantir que as decisões sejam validadas por profissionais qualificados.
• Validação técnica: garantir que as decisões sejam baseadas em dados precisos e confiáveis.
• Auditabilidade: garantir que as decisões sejam transparentes e possam ser auditadas.
• Segurança dos dados: garantir que os dados sejam protegidos e seguros.

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