IA nos planos de saúde: como algoritmos decidem (e negam) cobertura

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Enquanto operadoras registram lucros recordes, sistemas automatizados de triagem podem responder por parte significativa das negativas de cobertura no país

A inteligência artificial (IA) consolidou-se como uma ferramenta estratégica no mercado de saúde suplementar.

Operadoras de planos de saúde implementaram sistemas automatizados para analisar pedidos de cobertura com a promessa de aumentar a eficiência, reduzir custos e acelerar processos.

No entanto, essa transformação tecnológica traz impactos profundos que afetam diretamente o acesso dos pacientes a tratamentos essenciais.

Do ponto de vista corporativo, a automação oferece ganhos significativos de escala. Sistemas baseados em algoritmos processam milhares de solicitações em tempo real, eliminando gargalos administrativos da revisão manual.

Investigações internacionais servem de alerta para a dimensão dessa velocidade. Nos Estados Unidos, dados indicaram que a operadora Cigna negou mais de 300 mil pedidos em apenas dois meses, com cada análise levando, em média, 1,2 segundos. Em termos comparativos, uma auditoria médica tradicional demanda entre 5 e 15 minutos por caso.

A IA permite mapear padrões de sinistralidade com precisão, aplicando critérios de triagem que muitas vezes resultam em negativas em massa, sob a justificativa de “incompatibilidade técnica” entre o diagnóstico e o procedimento solicitado.

Um reflexo relevante dessa sistemática é que 80,8% das reclamações na ANS envolvem negativa de cobertura.

Em março de 2026, a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) divulgou os dados alarmantes do setor. Em relação ao de 2024, o lucro líquido teve um aumento de 120,6%, passando para R$ 24,4 bilhões no ano seguinte. Em contrapartida, o índice de sinistralidade (percentual da receita utilizado para cobrir despesas assistenciais) reduziu 2,1 pontos percentuais.

Em junho de 2026, novos números foram publicados pela ANS e refletem um mercado vantajoso, acumulando um lucro líquido, do primeiro trimestre de 2026, no patamar de R$ 6.3 bilhões.

Quando o algoritmo ignora as particularidades do paciente

Outro ponto importante é que os algoritmos eliminam a subjetividade humana, desconsiderando faixa etária, tratamentos prévios e resposta clínica, análise pormenorizada para abordagem distinta, em razão de comorbidades do paciente.

Enquanto a auditoria médica tradicional avalia as particularidades do prontuário, a IA atua de forma binária e padronizada . O resultado é a desconsideração de prescrições médicas legítimas que fogem ao padrão estatístico programado no sistema.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) já alertou para o risco do “etarismo algorítmico” , em que sistemas são programados para priorizar o custo-benefício de tratamentos voltados a pacientes mais jovens, restringindo terapias complexas para a população idosa.

Da mesma forma, patologias com diagnósticos historicamente subnotificados ou tratamentos específicos de saúde da mulher correm o risco de sofrer maiores taxas de rejeição automatizada.

A delegação de decisões de cobertura a sistemas automatizados altera a relação médico-paciente e afasta a dimensão humanitária do ato médico. A concessão ou recusa de um tratamento deixa de basear-se no prognóstico de saúde e passa a seguir uma lógica de otimização de fluxo financeiro.

O panorama jurídico e regulatório no Brasil

O uso de inteligência artificial na saúde suplementar opera em um ambiente de intensa evolução jurisprudencial e normativa no país. O ordenamento jurídico brasileiro dispõe de mecanismos que limitam o poder de decisão exclusivo das máquinas.

O Conselho Federal de Medicina regulamentou de forma direta a governança e o uso da inteligência artificial na prática médica. A Resolução CFM nº 2.454/2026 estabelece balizas claras:

Fica expressamente proibida a emissão de pareceres de negativa de cobertura assistencial de forma 100% automatizada por sistemas de inteligência artificial. Toda decisão de recusa deve obrigatoriamente passar pela revisão, análise crítica e assinatura de um médico auditor responsável.

Essa norma visa garantir que o julgamento clínico humano prevaleça sobre os critérios estritamente estatísticos das ferramentas tecnológicas.

+Leia também: IA na medicina: saiba o que pode (e o que não pode) segundo nova resolução do CFM

O que dizem as leis

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD — Lei nº 13.709/18) assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados que afetem seus interesses.

Isso se soma ao artigo 51 do Código de Defesa do Consumidor (CDC) , que nulifica cláusulas contratuais que coloquem o consumidor em desvantagem exagerada ou que infrinjam o princípio da boa-fé.

O Superior Tribunal de Justiça (STJ) mantém o entendimento consolidado de que a recusa injustificada de cobertura de tratamento médico por parte do plano de saúde configura conduta abusiva.

Para coibir abusos e garantir a segurança jurídica no setor, a atuação da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) e dos órgãos de defesa do consumidor deve convergir para transparência. O beneficiário precisa ser informado sobre a ferramenta no processamento de sua solicitação, bem como receber uma resposta com fundamentação clara, técnica sobre o motivo da recusa.

A busca por eficiência e redução de custos operacionais encontra limite intransponível na preservação da vida e no cumprimento dos contratos de assistência à saúde.

O controle judicial e a fiscalização regulatória rigorosa mostram-se indispensáveis para reequilibrar a relação de consumo, assegurando que as inovações tecnológicas sirvam como ferramentas de aprimoramento da gestão e do suporte clínico, e nunca como mecanismos automatizados de exclusão assistencial.

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