A busca por um sistema de saúde mais sustentável e centrado no paciente exige mudanças estruturais na forma de como os serviços são organizados, avaliados e remunerados.

Nesse contexto, dois elementos vêm ganhando protagonismo: o modelo de classificação por DRG (Diagnosis Related Groups) e a aplicação de inteligência artificial (IA) na codificação clínica.

DRG: uma ferramenta estratégica para avaliar desempenho e orientar o cuidado

Antes de avançarmos para a combinação poderosa entre as duas ferramentas, vale uma breve contextualização. Utilizado em sistemas de saúde ao redor do mundo, o DRG permite agrupar pacientes com mesmo diagnóstico, porém com características clínicas diferentes, avaliando variáveis como tempo de permanência, custos, complexidade e desfechos assistenciais.

Isso viabiliza análises comparativas e o acompanhamento de desempenho de maneira padronizada — apoiando, ao mesmo tempo, decisões clínicas, planejamento institucional e novos modelos de pagamento. Ao organizar e qualificar essas informações, o DRG fortalece a gestão por valor, pois permite contratos que consideram não apenas o volume de atendimentos, mas também a qualidade e a eficiência do cuidado prestado pelas equipes clínicas.

O desafio da codificação manual

Apesar da relevância do DRG, sua aplicação plena depende de uma etapa muitas vezes negligenciada: a codificação clínica. Esse processo, que consiste em traduzir informações dos prontuários em códigos padronizados, é crucial para alimentar bases analíticas e garantir rastreabilidade.

Porém, quando feito manualmente, o hospital acaba realocando profissionais de enfermagem da assistência para este trabalho burocrático. Além disso, o trabalho manual é custoso, suscetível a erros e moroso, o que pode comprometer a eficiência do hospital e, principalmente, a adequada avaliação do desempenho da instituição e a aplicação de modelos de remuneração.

IA como aliada na qualificação dos dados

É aí que entra a inteligência artificial. Especialmente por meio de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), que vêm sendo aplicadas com sucesso à codificação clínica. Plataformas baseadas em IA conseguem interpretar registros médicos, identificar diagnósticos e procedimentos relevantes, sugerir códigos com base em protocolos e estruturar essas informações.

Essa automação reduz significativamente o esforço manual, aumenta a acurácia e torna os dados mais consistentes e auditáveis — elementos essenciais para adoção de contratos mais inteligentes, voltados à geração de valor.

Resultados reais: quando DRG e IA trabalham juntos

Mas, isso não fica somente na teoria. Os resultados aparecem na prática e hospitais que combinam codificação automatizada com modelos DRG relatam ganhos expressivos:

• Redução de até 90% no esforço manual na codificação
• Compatibilidade de 98% com codificações feitas por especialistas humanos
• Aumento de até 35% na produtividade das equipes de codificação
• Redução de até 20% nas glosas hospitalares

Esses indicadores demonstram o potencial da tecnologia não apenas para aliviar o trabalho operacional, mas para promover ganhos concretos em eficiência, previsibilidade financeira e qualidade assistencial.

Uma solução integrada já disponível no Brasil

Para viabilizar essa combinação no contexto brasileiro, a 2iM integrou à sua plataforma ao iCoder, uma tecnologia avançada de automação de codificação baseada em IA, desenvolvida pela iHealth. A integração da tecnologia à Plataforma 2iM™ permite organizar dados clínico-financeiros de maneira extremamente mais rápida, facilitando a adoção de modelos de pagamento baseados em valor e a construção de indicadores assistenciais mais precisos. Juntas elas permitem organizar dados clínicos e financeiros de forma rápida e confiável — facilitando a adoção de modelos de remuneração baseados em valor e a construção de indicadores de desempenho mais sólidos.

A solução já está disponível para hospitais de todo o país, com suporte técnico e analítico da 2iM para implementação, integração e evolução contínua.