Transformação Digital na Atuária: Como a IA Generativa Revoluciona a Análise de Riscos em Planos de Saúde

Introdução:

A inteligência artificial (IA) está se tornando cada vez mais indispensável em várias áreas, incluindo a Atuária, particularmente no setor de saúde suplementar para operadoras de planos de saúde. Aqui, onde a precisão e eficiência na análise de riscos são vitais, a IA tem um papel crucial. Dentro deste cenário, a IA Generativa destaca-se como uma ferramenta valiosa, capaz de criar dados sintéticos que melhoram a análise e auxiliam na tomada de decisões mais fundamentadas.

A análise de risco assistencial para planos de saúde é um processo complexo que envolve considerações detalhadas sobre custos médicos, tendências de mercado e demanda dos clientes. Tradicionalmente, essa análise é baseada em dados históricos e modelos estatísticos, o que nem sempre reflete com precisão a realidade atual e futura. A complexidade desse processo ressalta a necessidade de abordagens inovadoras, como a IA Generativa, que permitem a criação de dados sintéticos para simular diferentes cenários e enriquecer os modelos de análise de riscos.

Neste artigo, especificamos como a IA Generativa pode ser aplicada para otimizar a precificação de planos de saúde, oferecendo uma visão mais abrangente e precisa dos riscos envolvidos. Com a capacidade de identificar padrões ocultos, simular cenários e personalizar planos, a IA Generativa representa uma oportunidade significativa para as empresas do setor de planos de saúde.

Otimização da Precificação em Planos de Saúde: Como a IA Generativa Redefine a Análise de Riscos

A precificação de planos de saúde é um desafio complexo para as empresas do setor, pois envolve considerações detalhadas sobre riscos, custos médicos e competitividade de mercado. Tradicionalmente, essa análise é baseada em dados históricos e modelos estatísticos, o que nem sempre reflete com precisão a realidade atual e futura. Além disso, a crescente demanda por planos personalizados e a volatilidade do mercado tornam esses modelos ainda mais desafiadores.

A IA Generativa oferece uma abordagem inovadora para esse problema, permitindo a criação de dados sintéticos que representam cenários complexos e variáveis. Esses dados podem ser utilizados para enriquecer os modelos de precificação, fornecendo uma visão mais abrangente e precisa dos riscos envolvidos. Com a IA Generativa, as empresas de planos de saúde podem:

• Identificar padrões ocultos e relações complexas nos dados, melhorando a precisão das previsões de custos médicos e riscos.
• Simular diferentes cenários e ajustar os modelos de precificação com base em novas informações, permitindo uma resposta mais ágil às mudanças no mercado.
• Personalizar planos de saúde com base em perfis individuais, oferecendo uma abordagem mais personalizada e atraente para os clientes.

A implementação da IA Generativa na precificação de planos de saúde pode resultar em ganhos significativos, como uma maior precisão na precificação, redução de custos operacionais e maior competitividade no mercado. Além disso, ao oferecer planos mais personalizados e adaptáveis, as empresas podem melhorar a satisfação do cliente e a fidelidade à marca.

Implementação da IA Generativa na Análise de Riscos

Análise de Risco Tradicional:

A análise de risco tradicional em planos de saúde envolve a utilização de modelos estatísticos e dados históricos para estimar custos médicos, prever demanda por serviços e avaliar a viabilidade financeira dos planos. Essa abordagem é limitada pela capacidade dos modelos em lidar com a complexidade e volatilidade do mercado de saúde, muitas vezes resultando em previsões imprecisas e decisões equivocadas.

Aplicações da IA Generativa na Análise de Riscos:

A IA Generativa oferece uma abordagem inovadora para a análise de riscos em planos de saúde, substituindo ou complementando os métodos tradicionais em várias áreas:

1. Geração de Dados Sintéticos: A IA Generativa pode gerar dados sintéticos que representam diferentes cenários de saúde, permitindo simular o impacto de mudanças nas políticas de saúde ou no perfil dos segurados.
2. Personalização de Planos de Saúde: Utilizando a IA Generativa, as empresas podem criar modelos de análise de riscos mais precisos e personalizados, considerando as características individuais dos segurados e as tendências de saúde.
3. Previsão de Tendências Futuras: A capacidade da IA Generativa em identificar padrões ocultos nos dados permite prever tendências futuras com maior precisão, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.
4. Melhoria da Precificação: Ao incorporar dados gerados pela IA Generativa, as empresas podem aprimorar seus modelos de precificação, levando em consideração uma gama mais ampla de variáveis e cenários possíveis.

A seguir, apresentaremos um caso de uso prático para demonstrar como a IA Generativa pode ser aplicada na prática.

Caso de Uso da IA Generativa na Análise de Riscos em Planos de Saúde

Para ilustrar a aplicação prática da IA Generativa na análise de riscos em planos de saúde, consideremos o seguinte cenário hipotético:

Uma seguradora de planos de saúde deseja aprimorar sua análise de riscos para oferecer planos mais personalizados e competitivos. Tradicionalmente, a seguradora utiliza modelos estatísticos para precificar seus planos e estimar os custos médicos. No entanto, esses modelos são limitados em sua capacidade de considerar a complexidade e a variabilidade do mercado de saúde.

Implementação da IA Generativa:

A seguradora decide implementar a IA Generativa para melhorar sua análise de riscos. Através da IA Generativa, a seguradora pode:

1. Geração de Dados Sintéticos: Utilizando dados históricos e informações demográficas dos segurados, a IA Generativa gera dados sintéticos que representam diferentes cenários de saúde, como doenças de alto risco ou mudanças nas políticas de saúde.
2. Personalização de Planos: Com base nos dados gerados pela IA Generativa, a seguradora pode criar planos de saúde mais personalizados, considerando as necessidades individuais dos segurados e as tendências de saúde específicas de cada região.
3. Simulação de Cenários: A IA Generativa permite que a seguradora simule diferentes cenários de mercado, como mudanças na legislação de saúde ou variações na demanda por serviços médicos, ajudando a antecipar e planejar estrategicamente suas ações.
4. Melhoria da Precificação: Ao incorporar os dados gerados pela IA Generativa em seus modelos de precificação, a seguradora pode aprimorar a precisão de suas estimativas de custos médicos e, consequentemente, a precificação de seus planos.

Nota! Neste exemplo utilizamos a geração de dados sintéticos apenas para ilustrar a possibilidade de uso. As mesmas análises podem ser feitas com dados reais obtidos de fontes confiáveis como a ANA fontes internas.

Benefícios da Implementação:

Com a implementação da IA Generativa, a seguradora pode obter uma análise de riscos mais precisa e abrangente, resultando em planos de saúde mais competitivos, personalizados e adaptados às necessidades de seus segurados. Além disso, a capacidade de simular cenários futuros e antecipar tendências de mercado permite que a seguradora tome decisões mais informadas e estratégicas.

Aplicação prática usando Python:

Para ilustrar ainda mais como podemos utilizar IA vamos ver um exemplo simples utilizando a linguagem Python e algumas bibliotecas para trabalhar com massa de dados e aprendizado de máquina. 

Código:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder


# Definir categorias de risco
categorias = ['Baixo', 'Médio', 'Alto']
qtd_beneficiarios = 500


# Simular dados sintéticos
idades = np.random.randint(18, 75, qtd_beneficiarios)
rotina = np.random.choice(['Sedentário', 'Moderado', 'Ativo'], qtd_beneficiarios)
historico_doenca = np.random.choice(['Nenhum', 'Hipertensão', 'Diabetes', 'Outro'], qtd_beneficiarios)


# Calcular o risco com base nos dados sintéticos
risco = np.zeros(qtd_beneficiarios, dtype=int)
risco[(idades >= 50) & (rotina != 'Ativo') & ((historico_doenca == 'Hipertensão') | (historico_doenca == 'Diabetes'))] = 2
risco[((idades >= 40) & (idades < 50)) | (rotina == 'Moderado') | ((historico_doenca == 'Hipertensão') & (rotina != 'Ativo'))] = 2
risco[((idades >= 30) & (idades < 40)) | (rotina == 'Moderado') | (historico_doenca != 'Nenhum')] = 1



# Transformar variáveis categóricas em numéricas
rotina_encoded = np.array(pd.get_dummies(rotina, drop_first=True))
historico_doenca_encoded = np.array(pd.get_dummies(historico_doenca, drop_first=True))


# Combinação das features numéricas e categóricas
X = np.column_stack((idades, rotina_encoded, historico_doenca_encoded))
y = risco


# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)


# Treinar um modelo de árvore de decisão
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)


# Prever as categorias de risco para os dados de teste
y_pred = model.predict(X_test)


# Gerar gráfico de barras
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist([y_test, y_pred], bins=np.arange(4)-0.5, rwidth=0.8, color=['skyblue', 'orange'], label=['Real', 'Previsto'], edgecolor='black')
plt.xticks(range(3), categorias)
plt.xlabel('Categoria de Risco')
plt.ylabel('Número de Beneficiários')
plt.title('Distribuição de Categorias de Risco entre Beneficiários do Plano de Saúde')
plt.legend()
plt.savefig('distribuicao_risco.png')
plt.show()

Neste exemplo executamos os seguintes passos:

1. Simulação de Dados Sintéticos: São gerados dados sintéticos representando características dos beneficiários, como idade, rotina de atividades e histórico de doenças.
2. Cálculo do Risco: Com base nos dados sintéticos, é calculada a categoria de risco para cada beneficiário. Neste exemplo, são consideradas três categorias de risco: Baixo, Médio e Alto.
3. Transformação das Variáveis Categóricas: As variáveis categóricas (rotina e histórico de doenças) são convertidas em variáveis numéricas utilizando a técnica de codificação one-hot (dummy encoding).
4. Treinamento do Modelo: Um modelo de árvore de decisão é treinado utilizando as características dos beneficiários (idade, rotina e histórico de doenças) como entrada e a categoria de risco como saída.
5. Previsão das Categorias de Risco: O modelo treinado é utilizado para prever a categoria de risco para os dados de teste.
6. Visualização dos Resultados: É gerado um gráfico de barras mostrando a distribuição das categorias de risco reais e previstas entre os beneficiários do plano de saúde.

Resultado da simulação:

Como vimos, a aplicação da inteligência artificial generativa na área atuarial apresenta um grande potencial para aprimorar as análises de riscos e a tomada de decisões estratégicas. A capacidade de gerar dados sintéticos realistas personalizados ou trabalhar com grandes massas de dados permite uma análise mais abrangente e precisa, possibilitando identificar padrões e tendências que poderiam passar despercebidos em análises tradicionais.

Através da utilização de técnicas de aprendizado de máquina, como o exemplo da árvore de decisão apresentado neste artigo, é possível classificar os beneficiários em diferentes categorias de risco de forma automatizada e eficiente. Isso proporciona às empresas de plano de saúde uma visão mais clara e detalhada do perfil de seus beneficiários, permitindo a implementação de estratégias mais direcionadas e personalizadas para atender às necessidades específicas de cada grupo. Dessa forma, a inteligência artificial generativa se mostra como uma ferramenta poderosa e inovadora para aprimorar a gestão de riscos e a qualidade dos serviços oferecidos pelas empresas de plano de saúde.

Em suma, a aplicação da inteligência artificial generativa na área de saúde suplementar pode trazer benefícios significativos, contribuindo para uma gestão mais eficiente e uma melhor experiência para os beneficiários, ao mesmo tempo em que possibilita uma análise mais profunda e abrangente dos riscos envolvidos.

Autor: Vanderlândio Z. Rocha,

Analista de banco de dados.