No setor hospitalar, o ciclo de receita é reconhecido como um dos
processos mais delicados e desafiadores. Ele envolve uma série de etapas, desde
os serviços como agendamento, verificação de elegibilidade e autorizações, até
o recebimento dos pagamentos junto às fontes pagadoras e o tratamento de glosas
— faturamentos não recebidos devido a divergências levantadas por operadoras de
planos de saúde ou seguradoras.
Se mal gerenciado, o ciclo de receita compromete tanto as
previsões financeiras quanto a qualidade do atendimento ao paciente, resultando
em retrabalho, ineficiências e perda de receitas.
Diante desse desafio, a boa notícia é que a aplicação de
tecnologias avançadas nos ciclos de receita dos hospitais, especialmente a Inteligência
Artificial Generativa (GenAI), surge como uma solução promissora para enfrentar
essas ineficiências, otimizar as demandas operacionais e integrar informações,
tornando o processo mais eficiente e menos suscetível a erros.
Segundo dados da Deloitte, consultoria de negócios e gestão de
riscos, o uso de tecnologia baseada em Inteligência Artificial pode reduzir de
41% a 50% do tempo que os profissionais dedicam ao ciclo de receita. Isso
significa que a digitalização de todo o processo, a integração com operadoras e
a utilização de sistemas modernos e inteligentes são passos fundamentais nessa
jornada.
Contudo, para que essa aplicação seja eficaz, é essencial
identificar as etapas críticas e as principais dificuldades do ciclo. O
cadastro e a parametrização de contratos, por exemplo, são alguns dos
principais desafios enfrentados pelas unidades de saúde.
Isso porque, a dependência de recursos manuais, combinada com o
trâmite de alterações contratuais e processuais por meio de e-mails e outros
canais, cria um cenário propenso a erros e inconsistências, dificultando a
execução de um atendimento eficiente em processos como elegibilidade,
autorização e codificação de materiais e procedimentos, aumentando a
probabilidade de futuras glosas.
Além disso, a alta taxa de rotatividade de colaboradores
administrativos, como recepcionistas e faturistas, acentua ainda mais o
problema, dificultando a formação de uma equipe bem treinada e familiarizada
com os processos, o que aumenta a chance de erros. Assim, em vez de focar no
atendimento ao paciente, as equipes frequentemente se veem lutando contra a
burocracia, o que, por sua vez, compromete a experiência do paciente.
Outro desafio significativo aparece na fase de pré-faturamento.
Nessa etapa, os processos manuais de conferência de documentação, autorização e
análise de itens faltantes se tornam um fardo para os profissionais e para a
instituição. Além de consumir tempo valioso, essas práticas são propensas a
erros que podem resultar em glosas — uma verdadeira dor de cabeça para qualquer
hospital.
Vale ressaltar que o tempo entre a ocorrência da falha operacional
e a sua detecção, que muitas vezes ocorre apenas quando a glosa é contestada, é
um obstáculo que, por exemplo, alonga o ciclo de ações do método PDCA, método
interativo de gestão bastante utilizada para melhoria contínua de processos e
que envolve as etapas de planejar, executar, checar e agir.
Nesse sentido, a aplicação da IA Generativa permite a criação de
Agentes de IA que colaboram para transformar todo o ciclo de receita. Esses
agentes possibilitam a digitalização de todo o processo, a integração com
sistemas e operadoras, a automação de decisões e o rastreamento de todo o
ciclo.
Um deles é o Agente de Contratos, que consome informações não
estruturadas, como contratos, e-mails e sites, consolidando as informações e as
disponibilizando diretamente no ponto de atendimento ao paciente, como guichês
ou aplicativos. Isso garante que os pontos de contato com o paciente sempre
contem com dados atualizados sobre a cobertura dos pacientes e os procedimentos
em diferentes etapas do atendimento, desde o pré-serviço até o faturamento.
Essa prática pode evitar glosas decorrentes de erros de
preenchimento, mitigando o retrabalho necessário para a conferência de
informações inconsistentes, além de permitir que a operação mantenha sua
eficiência, mesmo diante da possível rotatividade da equipe no setor.
Outro agente de IA que atua no ciclo de receita é o Agente de
Contas, que automatiza a identificação de erros nas contas dos pacientes. Isso
direciona os esforços das equipes para as contas de maior risco, reduzindo
erros humanos e fornecendo dados importantes para as equipes de pré-faturamento
e faturamento.
A construção de processos menos dependentes de conhecimento tácito
também é um imperativo para essas instituições. Assim, a chave para a
transformação está na adoção de tecnologias que promovam a eficiência e
integrem os diversos componentes do ciclo de receita, garantindo que o foco
permaneça na excelência e na precisão do atendimento ao paciente.
Em um cenário em que cada minuto conta e onde a rotatividade de
profissionais é alta, transformar o ciclo de receita nos hospitais não é apenas
uma questão de otimização operacional, mas um passo fundamental para garantir a
sustentabilidade financeira e a qualidade dos serviços prestados. Isso
significa que a implementação de soluções tecnológicas não deve ser vista
apenas como uma tendência, mas uma saída real e eficiente para um sistema de
saúde continuamente pressionado a expandir suas capacidades e a enfrentar
custos crescentes de uma população em envelhecimento com demandas prolongadas.
Gabriel Bueno - head de Produtização da A3Data, consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial, parceira Advanced da AWS (Amazon Web Services).
A3Data
Para mais informações, acesse.
Nenhum comentário:
Postar um comentário