O objetivo principal é realizar uma engenharia reversa do algoritmo de classificação atual, com as seguintes finalidades:
- Compreender em profundidade as regras e lógicas utilizadas pelo algoritmo para categorizar os procedimentos.
- Identificar oportunidades de melhoria, tanto na lógica de classificação quanto na incorporação de novas regras de negócio.
- Propor e implementar evoluções que ampliem a capacidade analítica da base de dados, tornando-a mais robusta para uso em estudos, auditorias, gestão assistencial e tomada de decisão.
- Essa iniciativa visa transformar o modelo atual em uma solução mais transparente, flexível e adaptável às necessidades específicas da área de saúde suplementar, promovendo maior valor agregado à informação consolidada.

Após qualquer negativa, seguimos três fluxos:
1) Carta de negativa – documento legal enviado ao cliente;
2) Reanálise da ouvidoria – quando o cliente apresenta novos elementos;
3) Consenso médico – tentativa de acordo com o médico solicitante, evitando judicialização (realizado por whatsapp e em alguns casos, ligação).

A proposta é que a Inteligência Artificial absorva esse ciclo, apoiando desde a triagem até a revisão da negativa, com foco em:
a) Automação e padronização (decisão rápida e consistente);
b) Apoio técnico-jurídico (justificativas claras, alinhadas à lei e guidelines);
c) Eficiência e experiência (menos retrabalho, mais agilidade e transparência).

O objetivo é transformar a análise de negativas em um processo inteligente, ágil e seguro, reduzindo riscos e elevando a satisfação de clientes e médicos.

Triagem automática de exames:
A IA realiza uma análise preliminar dos exames, classificando-os como normais ou suspeitos.
Exames com achados críticos são priorizados para avaliação médica, reduzindo o tempo de resposta em casos urgentes.
Essa triagem automatizada contribui para reduzir filas e otimizar o fluxo de trabalho em serviços de radiologia.

Detecção precoce:
Os algoritmos são treinados para identificar alterações mínimas, como: micro lesões pulmonares que podem indicar doenças respiratórias em estágio inicial e sangramentos cerebrais discretos, que exigem intervenção imediata.
Essa capacidade de detecção precoce aumenta a acurácia diagnóstica e pode salvar vidas ao antecipar condutas clínicas.

Melhoria de imagem:
A IA pode corrigir artefatos e ruídos presentes nas imagens, especialmente em exames realizados com equipamentos de menor resolução. Também é possível otimizar o contraste e a nitidez, facilitando a interpretação por parte dos médicos.
Isso permite padronizar a qualidade dos exames, mesmo em ambientes com infraestrutura limitada.

Automação de laudos:
A IA pode gerar laudos preliminares, com descrição dos achados e sugestões diagnósticas.
Essa automação reduz a carga burocrática sobre os radiologistas, liberando tempo para decisões clínicas mais complexas.
Os laudos gerados podem ser validados e ajustados pelo médico, mantendo o controle e a responsabilidade profissional.

O objetivo principal é aumentar a eficiência, precisão e agilidade no processo diagnóstico, promovendo melhores desfechos clínicos e otimização dos recursos médicos.

Objetivo Principal
Antecipar o risco de evasão de beneficiários, permitindo ações preventivas e personalizadas que aumentem a retenção, melhorem a experiência do cliente e reduzam impactos financeiros e reputacionais para a operadora.

- Abordagem Analítica
A solução se baseia na integração de múltiplas fontes de dados assistenciais, financeiros e de relacionamento, com foco em identificar sinais de insatisfação e comportamento de risco. Entre os principais indicadores utilizados estão:
- Histórico de Reclamações:
Frequência, tipo e gravidade das reclamações registradas pelo beneficiário.
Tempo de resposta e resolução dos casos.
- Análise de Sentimento
Avaliação qualitativa dos comentários e interações do beneficiário com canais de atendimento.
Uso de processamento de linguagem natural (PLN) para identificar emoções negativas, frustração ou descontentamento.
- Resultado de NPS (Net Promoter Score)
Classificação do beneficiário como detrator, neutro ou promotor.
Evolução do NPS ao longo do tempo e correlação com eventos assistenciais.
- Negativas de Serviço
Registro de procedimentos, exames ou internações negadas, independentemente do motivo.
Impacto dessas negativas na percepção de valor e confiança na operadora.
- Contexto Assistencial e Financeiro
Volume e tipo de utilização dos serviços de saúde.
Custo assistencial versus retorno percebido pelo beneficiário.
Alterações no perfil de uso que indiquem insatisfação ou desengajamento.

Resultados Esperados:
Mapeamento contínuo de contratos em risco, com alertas em tempo real.
Segmentação de beneficiários por nível de risco e perfil de insatisfação.
Subsídio para ações de retenção personalizadas, como contato proativo, revisão de cobertura, ou melhoria no atendimento.
Redução da taxa de evasão e aumento da fidelização.

Contexto da Análise
A complexidade da carteira de clientes e os custos assistenciais associados ao contrato já indicam oportunidades relevantes de otimização. No entanto, o reajuste ideal precisa ser cuidadosamente calibrado para equilibrar sustentabilidade financeira e retenção de beneficiários.

Fatores Considerados:
- Complexidade Assistencial
Perfil epidemiológico dos beneficiários.
Frequência e tipo de utilização dos serviços.
Incidência de eventos de alto custo.
- Custo do Contrato
Evolução dos custos médicos e hospitalares.
Comparativo com benchmarks de mercado.
Eficiência operacional e sinistralidade.
- Impacto Econômico no Cliente
Capacidade de pagamento dos beneficiários.
Sensibilidade ao preço e risco de evasão.
Percepção de valor versus custo.
- Posicionamento Competitivo
Comparação com contratos similares em termos de cobertura, preço e satisfação.
Avaliação de NPS, reclamações e sentimento do cliente.

Objetivo da Modelagem
Determinar o % que o contrato precisaria ser reajustado para:
Manter-se competitivo frente aos demais produtos da carteira.
Preservar a margem financeira sem comprometer a retenção.
Evitar ruptura contratual por insatisfação com o custo-benefício.

Abordagem Recomendada
Construção de um modelo preditivo de impacto do reajuste sobre a evasão e a rentabilidade.
Simulações de cenários com diferentes percentuais de reajuste.
Identificação de faixa ótima de reajuste, que maximize o equilíbrio entre resultado financeiro e satisfação do cliente.