3,1 mil
itens ativos no pipeline preditivo
Solução de Machine Learning nativa em Snowflake para predição e priorização de glosas em contas médicas, permitindo que times de auditoria foquem nos itens de maior risco financeiro antes do pagamento.
Big Numbers
60% redução
no tempo do ciclo de auditoria
< 3 meses
de payback
Contexto e Desafio
Operadoras de saúde processam centenas de guias por dia, com auditoria manual e sem priorização de risco. Itens de alto valor glosáveis passam despercebidos, e o histórico de glosas fica disperso, sem uso analítico ou preditivo.
Solução
Modelo de Machine Learning treinado com o histórico de glosas (código, prestador, frequência, tipo de guia e contexto clínico)
Score de probabilidade de glosa (0–100%) por item de conta
Ranking de priorização automático para os auditores
Dashboards de análise por prestador, beneficiário e procedimento
Chat com os dados via IA generativa (linguagem natural) para consultas rápidas
Resultados
Ciclo de auditoria até 60% mais rápido
Glosas de alto valor capturadas antes do pagamento
Zero itens críticos fora do radar da auditoria
Modelo em produção, atualizado continuamente com novos dados
Case realizado pela Bedata.ai. A Bedata.ai e a Objective uniram forças para entregar ao mercado soluções completas em tecnologia, impulsionando os negócios dos nossos clientes.
