Luisa Fogaça

Especialista mostra como usar inteligência artificial na gestão de receitas ambulatoriais de forma prática, segura e acessível e sair de vez do modo reativo

A inteligência artificial já está mudando a forma como clínicas e laboratórios gerenciam suas receitas, mas a maioria das instituições ainda não sabe por onde começar. No Workshop da Saúde Online do SindHosp, realizado em 24 de fevereiro de 2026, a consultora em transformação digital Vivian Jonke foi direta: existe um dinheiro que some antes mesmo de chegar ao caixa. Não é desvio, não é má gestão óbvia — é o gargalo silencioso do ciclo de faturamento: a glosa que poderia ter sido evitada, o código preenchido errado, o documento que faltou, o prazo de recurso que passou.

Com base em sua experiência clínica e de consultoria, ela estima que até 13% dos custos assistenciais dessas instituições são passíveis de revisão ou contestação — um número que, quando traduzido em reais, representa muito mais do que uma ineficiência administrativa. Representa a diferença entre sustentabilidade e aperto financeiro crônico.

Mediado pela diretora executiva Larissa Eloi, o evento reuniu gestores, faturistas e profissionais de saúde para discutir um movimento que já não é tendência — é necessidade: usar inteligência artificial não como ferramenta isolada, mas como sistema operacional da gestão de receitas.

Inteligência artificial na saúde: copiloto, não substituto

Antes de apresentar qualquer solução, a consultora propôs uma mudança de perspectiva. No contexto do faturamento em saúde, a inteligência artificial não é um robô que decide sozinho. É mais parecida com um analista disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana — capaz de identificar padrões, sinalizar inconsistências e sugerir correções antes que o problema vire glosa, recurso ou prejuízo.

“A decisão final é sempre do colaborador responsável pelo processo. Isso é o que chamamos de human in the loop”, afirmou Jonke.

Essa distinção importa, sobretudo num setor onde o medo de automação ainda carrega o fantasma do desemprego. A mensagem do workshop foi clara: a IA não elimina o profissional de faturamento — ela o libera do trabalho mecânico para que ele pense estrategicamente. O que muda, na prática, é a postura da instituição: de reativa, apagando incêndios depois que a glosa chegou, para preditiva, antecipando o problema antes do envio da conta.

Três formas de a IA entrar no ciclo de receitas

Jonke detalhou três modalidades com aplicação direta no dia a dia de clínicas e laboratórios. A primeira é o machine learning preditivo: modelos treinados com o histórico da própria instituição que calculam a probabilidade de glosa por tipo de procedimento, operadora ou período. Para funcionar, precisam de dados — e é aí que entra um pré-requisito que muitas instituições ainda negligenciam: a cultura de registro. Sem histórico organizado, não há modelo que aprenda.

A segunda modalidade é a IA como leitora e organizadora: sistemas que leem laudos e prontuários desestruturados, reorganizam as informações e verificam se os códigos utilizados estão em conformidade com as tabelas TUSS e CBHPM e com as regras contratuais de cada convênio. É como ter um revisor técnico que nunca se cansa e nunca deixa passar o detalhe.

A terceira é a IA generativa aplicada ao recurso — a mesma tecnologia por trás do ChatGPT, usada para redigir justificativas de contestação de glosas com base no histórico de recursos já aceitos por cada operadora, tornando o processo de contestação mais consistente e menos dependente da memória individual de cada profissional.

“Não existe uma solução única. O mais importante é montar o fluxo de trabalho que se encaixa na realidade de cada serviço”, pontuou a consultora.

Redução de glosas na prática: quatro passos, um problema por vez

Para quem quer sair do lugar sem se perder nas possibilidades que a IA oferece, a consultora propôs um roteiro em quatro etapas — com um princípio central: foque em um problema por vez.

Tudo começa pelo diagnóstico: mapear processos, entender onde a receita se perde e avaliar a qualidade dos dados disponíveis. Em seguida vem o saneamento — organizar o histórico institucional com dados anonimizados, entender as regras contratuais e priorizar os gargalos mais críticos. Com essa base construída, é hora do piloto, que dura de três a quatro meses: escolhe-se um único problema, roda-se o modelo e avalia-se o resultado pelo critério do semáforo que Jonke descreve — verde para escalar, amarelo para refinar, vermelho para voltar e reajustar.

Quando o semáforo abre, chega a expansão para outros setores e processos. E se não abrir, volta-se para a etapa anterior sem drama. A dinâmica, segundo a consultora, é justamente essa: um processo que permite avanços e recuos conforme a maturidade de cada instituição.

“Apaixone-se pelo problema, não pela solução. Quem se fixa em uma solução única perde muitas outras possibilidades”, alertou.

ROI e expectativas reais no ciclo de faturamento

Quanto tempo leva para o investimento se pagar? É a pergunta que nenhum gestor consegue deixar de fazer — e Jonke a respondeu com os números que tem acompanhado em sua atuação como consultora: tempo médio de payback entre 12 e 18 meses, redução de até 35% nas rejeições de contas na primeira passagem e projeção de 16% de queda nos custos com auditoria precoce. Os primeiros sinais de melhoria, segundo ela, aparecem a partir de seis meses.

Entre os cases apresentados durante o workshop estavam a Rede Mater Dei, que reduziu em dois terços o tempo de autorizações via arquitetura multiagente; a Unimed Criciúma, com auditoria automatizada de 500 prontuários por dia e redução de desperdício da ordem de R$ 10 milhões; e o Hospital Divina Providência, de Porto Alegre (RS), com 50% de redução na triagem manual de glosas administrativas.

Os exemplos vêm todos de hospitais — uma limitação que a própria consultora reconheceu. Cases específicos de clínicas e laboratórios ainda são escassos na literatura, mas a expectativa é que o próximo curso já produza os seus.

Vale a ressalva de Larissa Eloi: o tempo de retorno varia conforme a maturidade de cada instituição. “Respeitem o ambiente de trabalho de cada instituição. Nossa comunidade está muito ansiosa por produtividade, mas não podemos sangrar as equipes.”

Gestão de mudança em saúde: as equipes de faturamento no centro da transformação

A tecnologia mais sofisticada falha se as pessoas que precisam usá-la resistem a ela. Esse foi um dos pontos mais humanos do workshop — e Jonke e Larissa Eloi foram convergentes: o primeiro passo para reduzir a resistência à mudança é desmistificar, e o segundo é mostrar benefícios concretos e cotidianos.

“Quando os profissionais entendem que vão conseguir encerrar o dia sem horas extras para dar conta do volume, eles entendem o benefício real”, disse Jonke.

Além do domínio técnico das ferramentas, o que as equipes precisam desenvolver são as chamadas soft skills — criatividade, colaboração, disposição para compartilhar conhecimento dentro do próprio time. A consultora lembrou de um caso emblemático: analistas que mantinham listas de códigos em cadernos pessoais, ao lado do computador, sem compartilhar com os colegas. “Esse é o tipo de comportamento que não pode acontecer mais daqui para frente, senão todo mundo sai perdendo”, disse.

O risco oposto também existe. No último ano, grandes empresas enxugaram equipes com base em ganhos de produtividade projetados pela IA e perderam o controle operacional. “Isso compromete o acordo de nível de serviço (SLA), prejudica a entrega e danifica a marca. O operacional humano não é dispensável — é estrutural.”

O futuro que já chegou — e o que ainda falta amadurecer

O workshop fechou com uma reflexão que resume bem o momento: a inteligência artificial na gestão de receitas em saúde não é mais tendência — é necessidade competitiva. As instituições que ainda não começaram não estão aguardando o momento certo. Estão ficando para trás.

A pressa, porém, tem seus riscos. A maturidade de dados, a capacitação das equipes e o respeito ao ritmo de cada instituição não são obstáculos a contornar — são condições para que a transformação seja real e duradoura. Implementar bem leva mais tempo do que implementar rápido, mas os resultados são mais difíceis de desfazer.

A IA pode ser o copiloto que o faturamento em saúde nunca teve. Desde que o humano, como lembrou Jonke, continue no comando. Para quem quer dar o próximo passo, o SindHosp abre em março o curso Receita Inteligente em Saúde com IA: do pré-faturamento à gestão de glosas, com Vivian Jonke — quatro aulas práticas nos dias 17 e 31 de março e 7 e 14 de abril de 2026. Inscrições abertas, aqui.