Você sabia que fraudes em planos de saúde, mesmo quando parecem apenas casos isolados, impactam diretamente o valor que você paga todo mês? Só em 2022, essas práticas geraram perdas de até R$ 40 bilhões, segundo estudo da Ernst & Young. E o mais preocupante: esse prejuízo é dividido entre todos os beneficiários.

Neste artigo, vamos explicar como essas fraudes acontecem, por que elas afetam o bolso de todos e como o uso inteligente de dados e tecnologia pode ajudar a tornar o sistema de saúde mais justo, eficiente e sustentável.

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O que são as fraudes em planos de saúde?

Fraudes em saúde são práticas irregulares que geram custos indevidos para operadoras e, por consequência, para os usuários. Elas vão desde desperdícios não intencionais até esquemas estruturados com o objetivo de burlar o sistema.

Em 2022, o setor de saúde suplementar perdeu até R$ 40 bilhões em fraudes e desperdícios.
Fonte: Ernst & Young

Por que todos pagam pela fraude em saúde?

Diferente de seguros individuais, como os de veículos, os planos de saúde funcionam com base em precificação coletiva. Isso significa que, quando um grupo comete fraudes ou abusa do sistema, o custo é redistribuído entre todos os beneficiários — inclusive os que usam pouco ou quase nada do plano.

Impactos práticos:

  • Reajustes mais altos nas mensalidades;
  • Redução da qualidade e do acesso aos serviços;
  • Menor sustentabilidade para o setor como um todo.

Quem comete fraudes em saúde?

Hoje, a fraude é sistêmica. Ela pode acontecer em qualquer ponto da cadeia de saúde:

  • Operadoras: responsáveis pelos pagamentos.
  • Prestadores de serviço: clínicas, hospitais, laboratórios.
  • Fornecedores e distribuidores: medicamentos e equipamentos.
  • Pacientes: que fraudam notas ou inventam procedimentos.

Quais são os tipos de fraude em planos de saúde?

A fronteira entre má-fé e uso legítimo pode ser sutil. Por isso, os estudos mais recentes categorizam os casos em três grupos principais:

  1. Desperdício
  • Uso excessivo ou desnecessário, sem intenção dolosa.
    Exemplo: exames repetidos por excesso de cautela.
  1. Abuso
  • Uso exagerado, com indícios de irregularidade.
    Exemplo: reembolsos acima da média com frequência.
  1. Fraude
  • Ato intencional e comprovado de lesar o sistema.
    Exemplo: alteração de nota fiscal para inflar o reembolso.

Quais são os desafios para detectar fraudes nos planos de saúde?

Apesar de frequentes, as fraudes ainda são difíceis de identificar com precisão. Os principais desafios incluem:

  • Escala: milhões de transações por mês.
  • Viés: perfis suspeitos são mais monitorados, enquanto fraudes novas passam despercebidas.
  • Privacidade (LGPD): limita o compartilhamento de dados sensíveis mesmo em suspeitas legítimas.

Como a tecnologia ajuda a combater fraudes em saúde?

A boa notícia é que a tecnologia já oferece caminhos promissores para combater fraudes com mais eficiência. A resposta está em modelos de inteligência artificial, especialmente os de Machine Learning (sistemas capazes de aprender com dados). Eles são mais rápidos, eficientes e adaptáveis que os modelos tradicionais baseados em regras. Com eles, é possível analisar grandes volumes de dados e identificar padrões anômalos com mais agilidade.

Tipos de modelos usados:

  • Supervisionados: aprendem com exemplos rotulados.
  • Não supervisionados: detectam padrões anômalos sem instruções.
  • Semissupervisionados: combinam os dois.

Além disso, modelos descritivos ajudam a entender o que aconteceu no passado, enquanto os preditivos antecipam comportamentos suspeitos antes que o prejuízo aconteça.

Como equilibrar precisão e transparência na IA?

Modelos mais complexos tendem a ser mais eficazes, mas também menos transparentes. No setor de saúde, isso pode gerar desconfiança. Por isso, é essencial que as soluções combinem:

Tecnologia + Governança + Ética

Esse equilíbrio é o que garante que a inovação seja usada de forma justa e segura para todos.

Um sistema mais justo começa com dados inteligentes

Fraudes em saúde não são apenas um problema financeiro — elas comprometem o acesso, a equidade e a confiança no sistema. Com o uso responsável de dados e inteligência artificial, é possível transformar esse cenário: prevenir fraudes, proteger os beneficiários e gerar eficiência real para o setor.

Na Serasa Experian, unimos a maior base de dados da América Latina com tecnologias avançadas de autenticação e prevenção a fraudes para apoiar empresas do setor de saúde na proteção de suas operações e na construção de jornadas digitais mais seguras.

Se sua operadora de saúde busca reduzir riscos, combater fraudes e tomar decisões mais inteligentes com dados, fale com nosso time de especialistas.

Fontes e estudos: