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:

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.
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.
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.
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:

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.
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.
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.
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:

Simulação de Dados Sintéticos: São gerados dados sintéticos representando características dos beneficiários, como idade, rotina de atividades e histórico de doenças.
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.
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).
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.
Previsão das Categorias de Risco: O modelo treinado é utilizado para prever a categoria de risco para os dados de teste.
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.