O desafio de encontrar soluções sobre como gastar menos no plano de saúde se tornou contínuo para as empresas.
Visto como um diferencial até mesmo para contratar novos talentos, o plano de saúde passou a ser um benefício corporativo quase obrigatório. Entretanto, é muito importante saber administrá-lo para evitar impactos negativos na gestão.
Nesse sentido, o uso de soluções em health analytics tem se mostrado bastante eficaz. Por meio da tecnologia é possível automatizar a leitura de dados para alcançar relatórios mais assertivos.
Diferente de análises manuais que podem gerar erros humanos, as tecnologias com machine learning e inteligência artificial precisam de apenas alguns cliques para indicar oportunidades de reduzir custos sem que isso impacte a qualidade do benefício.
A seguir, veremos como as soluções de health analytics podem ajudar as empresas que buscam soluções sobre como gastar menos no plano de saúde.
Como o health analytics ajuda a gastar menos no plano de saúde?
Health analytics é o uso da tecnologia para coletar os dados gerados por usuários do plano de saúde.
De consultas clínicas às cirurgias, os dados gerados ajudam os gestores a perceber níveis de utilização e custos.
Por meio de uma plataforma de health analytics, é possível, por exemplo, identificar grupos de doentes crônicos para fazer os devidos acompanhamentos para reduzir as chances de complicações que podem levar às internações e intervenções.
Como resultado, além de cuidar melhor de seus colaboradores ou usuários do plano, os gestores conseguem ampliar sua visão sobre utilizações e custos, o que resulta na redução de sinistralidade.
– Sinistralidade: é o uso do plano de saúde acima dos limites pré-estabelecidos em contrato, o que gera maiores custos.
5 Dicas para gastar menos no plano de saúde corporativo usando health analytics
Entre tantas ações que as plataformas de health analytics oferecem, listamos 5 que, a curto prazo, ajudam sobre como gastar menos no plano de saúde:
1. Conheça os perfis dos usuários
Como mencionamos anteriormente, é essencial conhecer os grupos de usuários, seja qual for o tamanho da população.
Identificando esses grupos, é possível acompanhar as principais necessidades na utilização do plano para que sejam desenvolvidos programas de saúde que viabilizem ações de atenção primária.
Com o uso de health analytics, é facilmente possível filtrar informações relevantes, como:
- Gênero dos usuários
- Média de idade
- Idade mediana
- Pessoas com histórico familiar de câncer
- Mulheres em idade fértil
- Idosos acima de 60 anos
- Doentes crônicos
- E outros grupos ainda mais específicos
Quanto mais esmiuçadas as informações, maiores são as chances de prever quais serão os serviços mais procurados e com, isso, antecipar acompanhamentos que garantem maior efetividade nos cuidados.
2. Identifique os high users
High users são as pessoas com grande assiduidade no uso do plano de saúde. Esse uso frequente pode ser decorrente de uma série de fatores, como questões físicas, psicológicas, agravamento de problemas crônicos e internações.
Entretanto, não raras são as situações em que os high users são pessoas que fazem o mal uso do plano de saúde. O não comparecimento em consultas e o uso desnecessário dos pronto-socorro são exemplos dessa má utilização.
Ou seja, ao identificar os high users é possível entender quais têm sido as necessidades dessas pessoas e quais grupos é possível orientar para um uso mais sustentável do plano de saúde. Ações como essas trazem resultados já a curto prazo para uma gestão mais eficiente.
3. Analise o sinistro por ocorrências
Os relatórios de health analytics são amplamente detalhados para as mais diferentes necessidades.
Com eles é possível, inclusive, perceber a frequência de utilização e custo médio de serviços prestados em clínicas e redes hospitalares:
- Exames eletivos
- Internação
- Terapias simples
- Terapias complexas
- Serviços ambulatoriais
- Uso do pronto-socorro
- Entre outros
Os relatórios são gerados em poucos cliques e permitem uma análise esmiuçada sobre os principais fatores de alto impacto na sinistralidade.
4. Visualize cada sinistro detalhadamente
Entenda o plano de saúde como um cartão de débito. Cada vez que ele é utilizado, um determinado valor é debitado na conta. A esse débito, dá-se o nome de sinistro.
Quando o sinistro ultrapassa o limite contratado, ocorre a sinistralidade, que traz como consequência custos mais altos para a empresa.
Para entender as origens da sinistralidade, analise as seguintes informações:
- Faixas etárias com maior sinistro médio
- Histórico do sinistro ao longo dos últimos meses
- Variação do sinistro per capita
- Sinistro médio por tipo de serviço
- Comparação de uso entre titulares e dependentes
- Possíveis cenários para cada grupo de usuários
Com esses dados gerados em um relatório de health analytics, fica possível antecipar ações que mitigam o impacto da sinistralidade.
· Confira também: 5 dicas para identificar as causas da sinistralidade no plano de saúde.
5. Como gastar menos no plano de saúde: analise a efetividade das campanhas de saúde
Campanhas de saúde têm o intuito de conscientizar e educar sua população sobre como utilizar corretamente o plano de saúde, além de alertar para doenças de alta prevalência.
Uma campanha de saúde bem-sucedida pode impactar profundamente os usuários sobre como adotar hábitos saudáveis e a importância de check-ups preventivos, resultando em melhor retorno sobre o investimento (ROI).
➡ Com a inteligência do Zetta.360, é possível saber o ROI de uma campanha de saúde antes mesmo de colocá-la no ar, gerando maior efetividade.
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Com tecnologia própria e equipe altamente especializada em tecnologia e saúde, a Zetta oferece soluções inteligentes que melhoram o uso do plano de saúde, gerando mais valor aos colaboradores e otimizando os custos para empresas, operadoras, corretoras e redes hospitalares.
Para isso, utiliza 698 indicadores e mais de 240 fontes de dados de saúde que oferecem máxima eficiência tecnológica e estratégica, além de consultoria altamente especializada em saúde.
Não à toa, a Zetta reúne cases importantes para o sistema de saúde, como quando conseguiu identificar 113% na variação do custo médico entre duas redes hospitalares que oneravam os custos de uma operadora. É um ótimo exemplo sobre como o health analytics atua na prática.
