IA nos planos de saúde: como algoritmos decidem (e negam) cobertura

IA nos planos de saúde: como algoritmos decidem (e negam) cobertura Enquanto operadoras registram lucros recordes, sistemas automatizados de triagem podem responder por parte significativa das negativas de cobertura no país A inteligência artificial (IA) consolidou-se como uma ferramenta estratégica no mercado de saúde suplementar.

Operadoras de planos de saúde implementaram sistemas automatizados para analisar pedidos de cobertura com a promessa de aumentar a eficiência, reduzir custos e acelerar processos. No entanto, essa transformação tecnológica traz impactos profundos que afetam diretamente o acesso dos pacientes a tratamentos essenciais. Do ponto de vista corporativo, a automação oferece ganhos significativos de escala.

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Sistemas baseados em algoritmos processam milhares de solicitações em tempo real, eliminando gargalos administrativos da revisão manual. Investigações internacionais servem de alerta para a dimensão dessa velocidade. Nos Estados Unidos, dados indicaram que a operadora Cigna negou mais de 300 mil pedidos em apenas dois meses, com cada análise levando, em média, 1,2 segundos.

Em termos comparativos, uma auditoria médica tradicional demanda entre 5 e 15 minutos por caso. A IA permite mapear padrões de sinistralidade com precisão, aplicando critérios de triagem que muitas vezes resultam em negativas em massa, sob a justificativa de “incompatibilidade técnica” entre o diagnóstico e o procedimento solicitado. Um reflexo relevante dessa sistemática é que 80,8% das reclamações na ANS envolvem negativa de cobertura. Leia também: Sarampo volta a São Paulo: região metropolitana soma cinco casos em duas semanas

Em março de 2026, a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) divulgou os dados alarmantes do setor. Em relação ao de 2024, o lucro líquido teve um aumento de 120,6%, passando para R$ 24,4 bilhões no ano seguinte. Em contrapartida, o índice de sinistralidade (percentual da receita utilizado para cobrir despesas assistenciais) reduziu 2,1 pontos percentuais.

Em junho de 2026, novos números foram publicados pela ANS e refletem um mercado vantajoso, acumulando um lucro líquido, do primeiro trimestre de 2026, no patamar de R$ 6.3 bilhões. Quando o algoritmo ignora as particularidades do paciente Outro ponto importante é que os algoritmos eliminam a subjetividade humana, desconsiderando faixa etária, tratamentos prévios e resposta clínica, análise pormenorizada para abordagem distinta, em razão de comorbidades do paciente.

Enquanto a auditoria médica tradicional avalia as particularidades do prontuário, a IA atua de forma binária e padronizada. O resultado é a desconsideração de prescrições médicas legítimas que fogem ao padrão estatístico programado no sistema. A Organização Mundial da Saúde (OMS) já alertou para o risco do “etarismo algorítmico”, em que sistemas são programados para priorizar o custo-benefício de tratamentos voltados a pacientes mais jovens, restringindo terapias complexas para a população idosa.

Da mesma forma, patologias com diagnósticos historicamente subnotificados ou tratamentos específicos de saúde da mulher correm o risco de sofrer maiores taxas de rejeição automatizada. A delegação de decisões de cobertura a sistemas automatizados altera a relação médico-paciente e afasta a dimensão humanitária do ato médico. A concessão ou recusa de um tratamento deixa de basear-se no prognóstico de saúde e passa a seguir uma lógica de otimização de fluxo financeiro. Mais de saude

O panorama jurídico e regulatório no Brasil O uso de inteligência artificial na saúde suplementar opera em um ambiente de intensa evolução jurisprudencial e normativa no país. O ordenamento jurídico brasileiro dispõe de mecanismos que limitam o poder de decisão exclusivo das máquinas.

O Conselho Federal de Medicina regulamentou de forma direta a governança e o uso da inteligência artificial na prática médica. A Resolução CFM nº 2.454/2026 estabelece balizas claras: Fica expressamente proibida a emissão de pareceres de negativa de cobertura assistencial de forma 100% automatizada por sistemas de inteligência artificial. Leia também: Caneta emagrecedora da Eurofarma: saiba como adquirir por metade do preço

Toda decisão de recusa deve obrigatoriamente passar pela revisão, análise crítica e assinatura de um médico auditor responsável. Essa norma visa garantir que o julgamento clínico humano prevaleça sobre os critérios estritamente estatísticos das ferramentas tecnológicas. + O que dizem as leis

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD— Lei nº 13.709/18) assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados que afetem seus interesses. Isso se soma ao artigo 51 do Código de Defesa do Consumidor (CDC), que nulifica cláusulas contratuais que coloquem o consumidor em desvantagem exagerada ou que infrinjam o princípio da boa-fé. O Superior Tribunal de Justiça (STJ) mantém o entendimento consolidado de que a recusa injustificada de cobertura de tratamento médico por parte do plano de saúde configura conduta abusiva.

Para coibir abusos e garantir a segurança jurídica no setor, a atuação da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) e dos órgãos de defesa do consumidor deve convergir para transparência. O beneficiário precisa ser informado sobre a ferramenta no processamento de sua solicitação, bem como receber uma resposta com fundamentação clara, técnica sobre o motivo da recusa. A busca por eficiência e redução de custos operacionais encontra limite intransponível na preservação da vida e no cumprimento dos contratos de assistência à saúde.

O controle judicial e a fiscalização regulatória rigorosa mostram-se indispensáveis para reequilibrar a relação de consumo, assegurando que as inovações tecnológicas sirvam como ferramentas de aprimoramento da gestão e do suporte clínico, e nunca como mecanismos automatizados de exclusão assistencial.

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