Hospitais brasileiros perdem receita todos os dias por subcodificação de diagnósticos e procedimentos. Não por má-fé — por sobrecarga, por processo e por sistemas que não leem o prontuário. O DRG correto está escrito na evolução médica. A iHealth extrai esse dado, codifica automaticamente e sinaliza as divergências antes da submissão à operadora.
Mais precisão de faturamento. Menos glosas. Conformidade assistencial em escala — sem depender de revisão manual linha a linha.
Em um hospital de médio porte, uma diferença de 10 a 15% na precisão da codificação DRG pode representar milhões de reais em receita não reconhecida por ano. E a maior parte dessa perda não aparece em nenhum relatório — porque o dado que justificaria o código mais complexo está escrito em texto livre no prontuário, invisível para o sistema de faturamento.
O processo atual depende de equipes de auditoria que revisam contas manualmente — um trabalho lento, caro e escalável apenas até um certo ponto. Ao mesmo tempo, operadoras e planos de saúde têm suas próprias equipes de auditoria, treinadas para identificar inconformidades e glosar contas. O hospital entra nessa disputa em desvantagem quando sua codificação não reflete a complexidade real do caso.
A iHealth equilibra esse jogo. Com NLP clínico que lê o prontuário inteiro — não apenas os campos estruturados — e modelos de IA treinados para identificar o DRG correto e as inconformidades antes da submissão.
Nossa IA lê a evolução médica, as notas de enfermagem, os laudos e os registros de procedimentos — e identifica automaticamente os diagnósticos e procedimentos relevantes para a codificação DRG correta. Comorbidades, complicações e procedimentos secundários que normalmente ficam de fora da codificação manual passam a ser capturados sistematicamente. O resultado: DRG mais preciso, que reflete a complexidade real do caso e maximiza a receita reconhecida.
Antes de a conta ser submetida à operadora, nossa plataforma identifica automaticamente as inconformidades mais comuns que geram glosa — divergência entre diagnóstico e procedimento, ausência de documentação clínica que justifique determinado código, inconsistências entre data de evolução e data de procedimento, e uso de códigos incompatíveis entre si. Alertas automáticos para a equipe de faturamento com a documentação de suporte já localizada no prontuário.
Revisão automatizada de contas hospitalares antes da submissão — com scoring de risco de glosa por conta e por tipo de inconformidade. Priorização inteligente da revisão humana: a equipe de auditoria foca nos casos de maior impacto financeiro e maior probabilidade de contestação, enquanto os casos de baixo risco seguem o fluxo normal. Eficiência operacional sem abrir mão do controle.
Para contas já glosadas, a iHealth localiza automaticamente no prontuário a documentação clínica que sustenta a contestação — evoluções, prescrições, laudos e notas que comprovam a pertinência do código contestado. Pacote documental estruturado para o processo de recurso, com rastreabilidade completa. Aumento da taxa de reversão de glosas sem ampliar a equipe de auditoria.
Painel de controle com visibilidade em tempo real do desempenho do faturamento: volume de contas por status, taxa de glosa por operadora e por tipo de inconformidade, impacto financeiro acumulado e benchmarking com a rede de hospitais parceiros da iHealth. Identificação de padrões de glosa recorrentes e alertas para ajuste de processos internos.
Além do faturamento, a auditoria da iHealth identifica inconsistências clínicas que podem representar riscos assistenciais ou regulatórios — prescrições sem evolução clínica correspondente, procedimentos sem indicação documentada e registros incompletos que poderiam comprometer acreditações hospitalares. Governança clínica e financeira integradas em uma única plataforma.
A iHealth é proprietária da sua infraestrutura de dados. Não intermediamos dados de outras fontes — geramos, estruturamos e mantemos a nossa própria base clínica longitudinal, com controle total sobre qualidade, rastreabilidade e conformidade regulatória.
Nosso motor de NLP não é uma ferramenta genérica adaptada ao português. Foi construído do zero para o vocabulário, as abreviações e as estruturas narrativas do português médico brasileiro — com precisão clínica validada por especialistas.
40+ hospitais em todas as 5 regiões do Brasil — não apenas São Paulo e Rio. Isso significa representatividade epidemiológica real da população brasileira, com diversidade geográfica, demográfica e de padrão de tratamento.
Arquitetura LGPD-first com anonimização na origem, hashing irreversível, lineage completo e bases legais documentadas. Outputs prontos para submissão regulatória em CONITEC, ANVISA, FDA e EMA.
Nós temos a base. Temos a metodologia. E temos os parceiros hospitalares para suportar o seu projeto — do desenho ao resultado.
