Não existe transformação digital na saúde sem dados e governança

Por Mario Oliveira

Na saúde, o desafio da transformação digital é especialmente complexo porque o problema não é a falta de informação, mas o excesso de informação fragmentada. O dado existe, mas está espalhado entre hospitais, laboratórios, clínicas, operadoras, farmácias, setor público e setor privado, em bases estruturadas e não estruturadas que raramente se conversam.

Para as operadoras de saúde esse assunto é de extrema importância. De acordo com uma análise da McKinsey, para cada US$ 10 bilhões em receita das operadoras, as soluções de IA podem economizar de US$ 150 milhões a US$ 300 milhões em custos administrativos, de US$ 380 milhões a US$ 970 milhões em custos médicos e aumentar a receita em US$ 260 milhões a US$ 1,24 bilhão.

Mas para obter ROI significativo, a transformação digital na saúde não começa com IA, automação ou “um agente”. Começa com três perguntas simples:

• Qual problema precisamos resolver?
• Qual objetivo de negócio isso resolve (exemplo: custo, tempo, risco ou qualidade)?
• Qual métrica vai provar que houve melhora?

Na saúde a conversa sobre dados costuma começar tarde demais e no lugar errado.

Estruturação de dados não é apenas “organizar o banco de dados”. É definir como o dado nasce na ponta, quem preenche, em qual contexto, com quais campos mínimos, quais validações acontecem na origem, como as exceções são tratadas e em que momento a informação está pronta para apoiar uma decisão. Isso importa porque a McKinsey estima que prontuários eletrônicos acurados, prescrições digitais e sistemas interoperáveis podem gerar até 15% de ganho de eficiência nos sistemas de saúde até 2030. No Canadá, estimativas citadas pela consultoria apontaram economia anual de cerca de CA$ 4 bilhões com interoperabilidade plena.

É por isso que o começo certo é estrutural.

Primeiro, é preciso identificar uma dor operacional concreta: cadastro incompleto, divergência entre sistemas, validação documental lenta, conciliação falha ou aprovações sem rastreabilidade.

Depois, traduzir essa dor em objetivo de negócio: reduzir tempo de ciclo, custo por transação, risco de auditoria, exceções e retrabalho.

E, antes de falar em ferramentas, definir as métricas: SLA, taxa de retrabalho, divergência cadastral, tempo do ciclo ponta a ponta e custo por processo.

Só depois entram as decisões técnicas: informações obrigatórias, regras contra duplicidade, validações na origem, padronização de entradas e saídas, integrações prioritárias e automações proporcionais ao problema. Governança, aqui, não é burocracia. É trilho. É o que impede que a operação dependa de memória, improviso e boa vontade.

O ganho estrutural do investimento em orquestração de dados e governança já se comprova em diferentes contextos da saúde.

A eficiência não nasce da adoção isolada de uma tecnologia, mas da capacidade de organizar o dado desde a origem, conectar sistemas, padronizar regras de execução e estabelecer governança sobre o processo inteiro, em uma esteira única de automação.

Portanto, começando pela IA a tendência é a automatizar a exceção. Começando pela dor, objetivo, métrica e dado estruturado, a tendência é criar base para escalar. Na saúde e em diversos outros setores com ampla quantidade de dados, essa é a diferença entre digitalizar o caos e transformar, de fato, a operação.

*Mario Oliveira é Head de Customer Success & Revenue na Lecom.