O envelhecimento da carteira dos planos de saúde tem elevado a demanda por exames, internações e tratamentos de maior complexidade, pressionando as operadoras a ganhar eficiência sem comprometer a segurança assistencial. Dados da Nota de Acompanhamento de Beneficiários (NAB) nº 118, do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), mostram que 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, ritmo superior ao das demais faixas etárias da carteira médico-hospitalar, que reuniu 52,96 milhões de vínculos no período.

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 isso importa

Foi em torno dessa pauta que o tema “A governança da Inteligência Artificial” ocupou espaço no AI Summit Brasil Healthcare, realizado no Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (InRad). No painel “Dados, LGPD, Cybersegurança e Risco Corporativo: O Que o Board Precisa Saber”, o CEO da Maida.health, André Machado Jr., defendeu que 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 o executivo.

Quatro princípios para modelos de IA na saúde

Segundo Machado Jr., modelos de IA voltados à saúde precisam operar sob quatro princípios: 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.

“Na saúde, nós não governamos algoritmos. Governamos decisões que impactam pessoas”, resumiu.

A lógica de supervisão dialoga com o que outros executivos do setor têm defendido publicamente. Executivos do Sistema Unimed e da healthtech Alice já apontaram que a implementação de IA em operadoras demanda governança sólida e letramento digital das equipes, enquanto especialistas em direito da saúde reforçam que o uso da tecnologia precisa estar amparado por compliance junto à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e por mecanismos que evitem vieses algorítmicos.

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. Apenas 4,9% dos pedidos precisaram ser encaminhados para avaliação de equipe técnica especializada.

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.

O peso da fraude e o que esperar

A governança também é apontada como ferramenta para reduzir desperdícios estruturais do setor. Segundo o IESS, as perdas com fraudes na saúde suplementar chegaram a R$ 34 bilhões em 2022 — um dos fatores que pressiona a sinistralidade das operadoras e, por consequência, o reajuste de mensalidades repassado aos beneficiários.

Para Machado Jr., mecanismos como rastreabilidade das decisões, monitoramento contínuo e controle do uso dos dados tendem a ganhar relevância à medida que a IA se consolida na rotina das operadoras. “No futuro, não serão as empresas que mais usam Inteligência Artificial que terão vantagem competitiva. Serão aquelas que conseguirem governá-la melhor”, concluiu o executivo.

A Maida.health é uma healthtech brasileira integrante do ecossistema MV, especializada em gestão da saúde suplementar por meio de tecnologia, dados e Inteligência Artificial. A empresa afirma impactar mais de 9 milhões de vidas e gerenciar cerca de R$ 8 bilhões em faturamento sob regulação.*