Por Erika Fuga*
Recentemente, a Febraban (Federação Brasileira de Bancos) comemorou os resultados do Open Finance, que acaba de completar quatro anos de operação. O tom da celebração não foi à toa: o modelo brasileiro já é considerado o maior do mundo em termos de escopo de dados e volume de chamadas.
Os números falam por si. Segundo a entidade, os consentimentos registrados saltaram de 43 milhões em janeiro de 2024 para 62 milhões em janeiro de 2025 — um crescimento de 44%. Hoje, são mais de 2,3 bilhões de comunicações bem-sucedidas por semana.
Além de permitir o surgimento de novos produtos, como a portabilidade de crédito, esse movimento está formando uma base de dados robusta que impulsiona diferentes aplicações de Inteligência Artificial no setor financeiro.
Comparado ao avanço do Open Finance, o estágio atual do Open Health ainda é embrionário. A diferença entre os projetos é evidente e poderia, inclusive, causar certa frustração no ecossistema da saúde.
Mas há um alento importante: a IA já está sendo aplicada no setor de saúde — independentemente do Open Health — e vem viabilizando mudanças significativas e urgentes.
É fato que o Open Health será uma ferramenta poderosa. Compartilhar dados é fundamental para alcançar a excelência no atendimento em saúde. No entanto, mesmo que o modelo estivesse 100% operacional hoje, não seria necessário (nem recomendável) aguardar seus efeitos para começar a colher os frutos da IA.
A boa notícia é que o setor está se movendo. Na assistência médica, há um verdadeiro boom de aplicações de IA com foco em decisões mais precisas, ágeis e seguras.
Em áreas como radiologia e patologia, por exemplo, a IA já é uma realidade. Sempre que há padrão e histórico, os algoritmos conseguem oferecer apoio altamente preciso aos médicos, aumentando a acurácia dos diagnósticos.
A IA também avança com força em pesquisa, cirurgia robótica e genômica, onde sua capacidade de processamento viabiliza mapeamentos e diagnósticos complexos com velocidade impressionante.
Na gestão dos sistemas de saúde, a IA começa a se destacar especialmente na mitigação de riscos, fraudes e abusos. O cruzamento de dados, como imagens de documentos médicos e fiscais, já permite identificar reembolsos indevidos ou cobranças por procedimentos não realizados.
Além disso, os modelos de IA estão ajudando os gestores a tomarem decisões mais embasadas, com análises profundas de comportamento e jornadas dos beneficiários.
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As operadoras e empresas de saúde estão lidando com volumes imensos de dados — autorizações, faturas, prestadores — tudo isso limitado por custos administrativos.
A IA surge como um aliado poderoso para reduzir despesas, estabilizar operações e, de quebra, oferecer uma jornada mais fluida e eficiente ao beneficiário.
Hoje já existem ferramentas de autorização automatizadas, com uso de LLMs (Large Language Models) que analisam pedidos médicos, os confrontam com diretrizes técnicas e apoiam decisões clínicas com precisão, reduzindo erros e desperdícios.
Não é preciso — e nem recomendável — esperar o avanço do Open Health para colher os benefícios da IA. As soluções já estão disponíveis, são de fácil integração, testáveis, e já entregam retornos financeiros e benefícios reais ao usuário final.
Mãos à obra.
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