IA e transparência no preço de medicamentos em 2025

Em 12/2025, a Casa Branca voltou a apertar o cerco sobre preço de medicamentos. Segundo reportagens do setor, mais farmacêuticas devem assinar acordos com a administração Trump para reduzir preços e aumentar investimento doméstico em troca de benefícios regulatórios (como análises aceleradas) e de evitar tarifas. O detalhe que muda tudo: os termos dos acordos anteriores não foram divulgados, o que torna difícil medir impacto real — para pacientes, para pagadores e para quem investe em P&D.

Esse tipo de negociação “a portas fechadas” cria um paradoxo: a política promete previsibilidade e alívio no custo, mas o mercado fica com pouca visibilidade sobre o que está, de facto, a ser negociado. E é aqui que, na série “IA na Saúde e Biotecnologia”, eu faço uma aposta clara: se a próxima fase da política de preço de medicamentos quiser funcionar, vai precisar de dados melhores e de IA aplicada à transparência, auditoria e previsão de custos.

Acordos de preço: o que está em jogo quando os termos são privados

A resposta direta: quando os termos não são públicos, a política perde capacidade de prova — e sem prova não há aprendizagem, nem correção de rota.

A lógica dos acordos descritos é relativamente simples: o governo pressiona por reduções de preço e compromissos de investimento local; as empresas recebem contrapartidas como menor risco comercial (tarifas) e vantagens regulatórias. Só que, sem detalhes, ficamos sem saber:

• Quais medicamentos entram no pacote (marca, classe terapêutica, concorrência por genéricos/biossimilares)
• Qual métrica de preço é usada (preço de lista vs. preço líquido após descontos e rebates)
• Qual o horizonte temporal (redução imediata, escalonada, condicionada a volume)
• Quais obrigações de investimento (CAPEX, emprego, transferência de tecnologia, manufatura)
• Quais “gatilhos” (penalidades por incumprimento; revisões periódicas)

O risco real: reduzir preço “visível” e manter custo “invisível”

A parte controversa é esta: em mercados com intermediação complexa (distribuição, seguros, PBMs, descontos condicionados), baixar o preço de lista pode não significar baixar o preço efetivo para o sistema — e muito menos para o doente no balcão.

Se o acordo só mexe numa parte do iceberg, o resultado pode ser politicamente bom e economicamente fraco. A diferença entre “parece que baixou” e “baixou mesmo” é onde modelos analíticos e IA ajudam a separar ruído de efeito.

Onde a IA entra: do “acho” ao “consigo prever e auditar”

A resposta direta: IA aplicada a dados de preço, demanda e regulamentação permite prever impacto e monitorizar cumprimento com muito mais rigor do que relatórios manuais.

Quando falamos de IA em saúde e biotecnologia, muita gente pensa apenas em diagnóstico por imagem ou descoberta de fármacos. Só que a área de IA para economia da saúde (health economics) e precificação está a amadurecer rápido — e tende a ganhar tração sempre que a política muda o tabuleiro.

1) Modelos de previsão de custos e impacto orçamental

Se o governo anuncia acordos para baixar preços, pagadores e hospitais precisam responder à pergunta prática: quanto vou economizar e quando?

Um pipeline de IA bem desenhado pode:

• Prever procura por medicamento por região, faixa etária e perfil clínico
• Simular impacto de reduções de preço por produto em múltiplos cenários
• Estimar substituição terapêutica (troca entre marcas, genéricos, biossimilares)
• Calcular impacto em desfechos (ex.: melhor adesão porque o co-pagamento caiu)

Na prática, muitas organizações começam com modelos “clássicos” (regressão, séries temporais) e evoluem para ML (gradient boosting, modelos hierárquicos, redes temporais) quando têm volume e qualidade de dados.

2) Transparência: IA como “auditor” do que foi prometido

Quando termos são privados, a transparência pode vir por outro caminho: monitorização indireta por sinais de mercado.

Exemplos do que dá para acompanhar com dados e IA:

• Mudanças no preço líquido estimado (com base em claims, faturação e mix de pagadores)
• Efeito em acesso (tempo até disponibilidade, cobertura, autorizações prévias)
• Mudança no volume dispensado após redução anunciada
• Padrões de exceções (picos de negativas, restrições por indicação)

Uma frase que eu repetiria num slide para comité executivo: “Sem monitorização contínua, acordo de preço vira peça de marketing.”

3) Conformidade regulatória e “policy ops” com IA

Política pública cria obrigações, e obrigações criam risco operacional. IA pode apoiar equipas jurídicas, de compliance e de acesso ao mercado a:

• Classificar e resumir alterações regulatórias
• Mapear exigências por medicamento/portefólio
• Monitorizar prazos e evidências necessárias
• Criar “alertas” quando um indicador se afasta do prometido

Em 2025, isso já não é “futurismo”. É engenharia de processos aplicada a um ambiente com mais pressão política e menos tolerância a desvios.

IA também tem limites: sem dados certos, a previsão é fantasia

A resposta direta: IA não compensa dados fracos; ela amplifica o que recebe.

Se os acordos e os preços efetivos continuam opacos, a qualidade de qualquer modelo cai. Para que IA ajude de verdade na transparência do preço de medicamentos, três pilares precisam existir:

Dados (o básico bem feito)

• Dados de claims (quando possível), faturação e consumo
• Integração com variáveis de contexto: concorrência, patentes, genéricos, sazonalidade
• Definições consistentes: preço de lista vs. líquido; por unidade vs. tratamento completo

Governança (quem responde pelo quê)

• Dono do dado e catálogo de métricas
• Regras de acesso e auditoria
• Trilha de decisão (por que um número foi usado numa reunião com regulador)

Explicabilidade (para não virar “caixa-preta”)

Modelos que influenciam decisões de política e orçamento precisam de explicações claras:

• Quais variáveis pesaram mais
• Qual a incerteza (intervalos, cenários)
• Como o modelo se comporta quando o mercado muda

Se a organização não consegue explicar o resultado, ela vai desconfiar do resultado — e vai voltar para o Excel no momento crítico.

Um roteiro prático para equipas de фарма, hospitais e healthtechs

A resposta direta: comece pequeno com um caso de uso que gere evidência e depois escale.

Para quem quer transformar este “clima político” em vantagem operacional, aqui vai um roteiro que tenho visto funcionar:

1) Escolha um recorte com impacto claro

Exemplos:

• Uma classe terapêutica de alto custo (oncologia, autoimunes, doenças raras)
• Medicamentos com grande variação regional de acesso
• Produtos em transição para genéricos/biossimilares

2) Defina 5 métricas que não dão margem a truques

Sugestão de conjunto mínimo:

1. Preço líquido estimado por tratamento
2. Custo do doente (co-pagamento médio)
3. Tempo até acesso (dias para cobertura/dispensa)
4. Taxa de adesão (quando houver proxy confiável)
5. Impacto orçamental trimestral

3) Construa um “painel de transparência” com alertas

Um dashboard bem feito, com alertas automáticos, muda o jogo porque:

• evita surpresa de fim de trimestre
• cria narrativa baseada em dados
• permite renegociar com evidência, não com opinião

4) Traga compliance e jurídico para o início

Quando o assunto é política de preços e contrapartidas regulatórias, não dá para “consertar” depois. Modelos, dados e comunicações precisam nascer com guardrails.

O que estes acordos sinalizam para a biotecnologia e a inovação

A resposta direta: o pêndulo está a ir para “preço sob escrutínio” — e isso vai pressionar P&D a provar valor mais cedo.

Se a pressão por preços menores se intensifica, biotechs e фарма vão ter de:

• desenhar ensaios com endpoints que suportem valor econômico, não só eficácia clínica
• usar dados do mundo real para complementar evidência
• acelerar decisões internas com IA na pesquisa farmacêutica (seleção de alvos, desenho de protocolos, triagem de pacientes)

Repare no encadeamento: política de preço influencia estratégia de portefólio, que influencia prioridades de dados, que influencia onde a IA entra primeiro.

E há uma consequência incômoda: se os incentivos forem mal calibrados (ex.: acelerar revisão em troca de cortes de preço sem transparência), pode haver distorções. Por isso eu defendo que IA deve ser usada tanto para eficiência quanto para escrutínio.

Próximos passos: como transformar pressão política em inteligência

A mensagem prática é simples: acordos de preço sem transparência geram manchete; transparência com IA gera gestão.

Se você atua em фарма, hospital, operadora ou healthtech, este é um bom momento para:

• mapear onde estão os seus “pontos cegos” de preço e acesso
• criar uma camada analítica que estime preço líquido, adesão e impacto orçamental
• estruturar governança para que modelos sejam auditáveis e úteis em negociação

Na série IA na Saúde e Biotecnologia, eu volto sempre ao mesmo ponto: IA não é um departamento — é uma forma de tomar decisões sob incerteza, com rastreabilidade. E 2026 deve começar com mais pressão por preços, mais política e menos paciência para explicações vagas.

A pergunta que fica para a sua equipa é direta: quando o próximo acordo ou regra mudar o mercado, você vai reagir em modo crise — ou já vai ter um sistema que prevê, monitora e explica o impacto nos seus pacientes e no seu caixa?