MODE do SNS: IA contra desperdício na saúde

Em 2025, o Serviço Nacional de Saúde já tem 96% dos processos desmaterializados e um nível de erro residual estimado em 0,8% na conferência de faturação. Mesmo assim, todos sabemos que ainda há desperdício, faturação indevida e ineficiências difíceis de detetar só com equipas humanas.

É aqui que entra o MODE – Modelo de Acompanhamento do Desperdício, uma nova solução de Inteligência Artificial na saúde em Portugal desenvolvida pela SPMS. O objetivo é direto: reduzir desperdício, proteger recursos públicos e apoiar decisões mais rápidas e mais justas no SNS.

Neste artigo da série “IA na Saúde em Portugal: Inovação Clínica”, vou mostrar o que torna o MODE diferente de um simples sistema de controlo, porque é relevante para hospitais, administrações e profissionais de saúde, e como pode abrir caminho a um verdadeiro Sistema Nacional de Prevenção de Desperdício.

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O que é o MODE e porque interessa ao SNS

O MODE é uma solução de IA que analisa a prescrição, a prestação de cuidados e a faturação no SNS para detetar padrões de risco e comportamentos atípicos. Não é só uma ferramenta de auditoria; é um modelo de acompanhamento contínuo.

Criado pelo Centro de Controlo e Monitorização do SNS (CCMSNS), em parceria com a Direção de Gestão Corporativa, Conformidade, Auditoria e Antifraude (DGCAF), e financiado pelo PRR, o MODE junta regras de negócio bem conhecidas com algoritmos de aprendizagem automática.

Em termos práticos, isto significa que:

• Analisa automaticamente grandes volumes de dados do SNS;
• Sinaliza situações suspeitas ou incomuns (por ex.: padrões de prescrição fora da norma, faturações incoerentes, atos clínicos repetidos sem fundamento aparente);
• Alimenta dashboards interativos que ajudam equipas a ver, priorizar e tratar os casos.

No contexto da gestão hospitalar em Portugal, o MODE torna-se uma peça importante na transição de uma lógica reativa (corrigir depois) para uma lógica preventiva (detetar e evitar antes que o problema exploda).

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IA na conferência e faturação: como funciona na prática

O MODE usa sobretudo machine learning não supervisionado. Isto é crítico em saúde e combate à fraude: nem sempre existe um histórico completo de casos “etiquetados” como fraude ou inconformidade para treinar o sistema.

O que faz o machine learning não supervisionado

Neste tipo de IA:

• O sistema não recebe exemplos pré-definidos de fraude;
• Em vez disso, analisa os dados e aprende sozinho quais são os padrões “normais”;
• Tudo o que se afasta muito desse padrão é classificado como comportamento atípico.

Na área da faturação em saúde, isto pode significar:

• Detetar um prestador com volume de atos muito acima da média em determinados códigos;
• Perceber prescrições de medicamentos de alto custo que não batem certo com perfis clínicos usuais;
• Sinalizar combinações de procedimentos raras, mas com forte impacto financeiro.

A grande vantagem? Não depende de já conhecermos o truque. O sistema descobre novas formas de desperdício ou abuso que ainda não tinham sido catalogadas.

Dashboards, registo e rastreabilidade

Os resultados deste processamento não ficam escondidos num relatório técnico. São convertidos em dashboards interativos, com visualizações claras e filtros para diferentes equipas:

• Equipas de auditoria podem ver casos por risco financeiro estimado;
• Gestores hospitalares podem acompanhar tendências por serviço ou especialidade;
• Equipas de conformidade podem registar, classificar e encaminhar cada caso.

A plataforma inclui ainda funcionalidades para:

• Registo estruturado de cada caso detetado;
• Triagem (por gravidade, impacto, urgência);
• Encaminhamento seguro entre serviços e níveis hierárquicos;
• Rastreabilidade completa: quem viu, quem analisou, que decisão foi tomada, com que fundamentação.

Isto torna o MODE mais do que IA: é também um workflow de conferência e antifraude com memória institucional.

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“Human-in-the-loop”: IA que não substitui clínicos nem gestores

Há um ponto essencial nesta solução: o MODE foi desenhado assumindo “human-in-the-loop”. Ou seja, a IA faz o trabalho pesado de análise, mas as decisões críticas continuam nas mãos das pessoas.

Porque é que isto é tão importante

Em saúde, especialmente num sistema público como o SNS, não basta que uma IA seja “estatisticamente certa”. É preciso:

• Contexto clínico (que o algoritmo não vê);
• Conhecimento organizacional (por exemplo, particularidades de um hospital ou região);
• Julgamento ético e legal, alinhado com normas e regulamentos.

O MODE assume isto desde o início. Os modelos sinalizam riscos; as equipas técnicas validam, interpretam e ajustam.

Benefícios práticos para equipas

Do lado das equipas de auditoria, gestão ou faturação, o MODE traz ganhos em três frentes:

• Produtividade: o sistema pré-filtra milhares de linhas de dados e destaca onde faz sentido olhar primeiro;
• Tempo de análise: reduz o tempo entre o ato e a deteção do problema, encurtando ciclos de correção e recuperação de valores;
• Qualidade das decisões: decisões baseadas em dados, com histórico, explicações e rastreabilidade.

Na prática, a IA não tira trabalho. Liberta as pessoas da tarefa repetitiva e cansativa de “procurar agulhas em palheiros de dados” e deixa-as focar-se naquilo que nenhum modelo consegue fazer bem sozinho: interpretar, decidir e negociar.

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Rumo a um Sistema Nacional de Prevenção de Desperdício

O MODE está, neste momento, em fase de treino e calibração com dados reais. A SPMS aponta para concluir a validação estatística e operacional em 2025, para depois avançar para utilização plena em 2026 e expansão a novas áreas de conferência.

Porque é que isto muda o jogo da sustentabilidade

Quando já temos:

• 96% de processos desmaterializados;
• Erro residual estimado em 0,8%;

a tentação é achar que “já está bom”. Mas quem trabalha em gestão hospitalar sabe que:

• Pequenas percentagens representam milhões de euros num sistema de dimensão nacional;
• Muito desperdício não aparece como “erro” evidente, mas sim como padrões sistemáticos difíceis de ver a olho nu;
• A pressão sobre o orçamento da saúde, com envelhecimento da população e aumento de doenças crónicas, torna cada euro essencial.

O MODE não é só mais uma camada de controlo. É o embrião de um Sistema Nacional de Prevenção de Desperdício com base em IA, alinhado com a visão da série “IA na Saúde em Portugal: Inovação Clínica”:

• Usar dados e algoritmos para proteger a sustentabilidade financeira;
• Permitir que recursos poupados sejam investidos em inovação clínica, telemedicina, diagnóstico por imagem avançado e medicina personalizada;
• Criar uma cultura em que integridade financeira é vista como parte da qualidade de cuidados.

Reconhecimento internacional e ética na IA

Esta abordagem já começou a ser notada lá fora. No final da fase de desenvolvimento técnico, o MODE foi apresentado na 75.ª Sessão do Comité Regional da OMS para a Europa, em outubro de 2025, como exemplo de aplicação ética e estruturada de IA na Administração Pública em saúde.

Este ponto é crucial: o MODE foi construído para ser ético, auditável e alinhado com as normas de proteção de dados. Em tempos de desconfiança em relação à IA, isto não é detalhe. É a diferença entre uma solução que ganha tração política e social e outra que morre na praia.

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O que isto significa para hospitais, profissionais e decisores

O impacto do MODE não é abstrato. Há consequências muito concretas para vários perfis dentro do sistema de saúde português.

Para administrações hospitalares e ARS / ULS

• Melhor controlo orçamental: previsibilidade maior no impacto financeiro de determinadas práticas ou contratos;
• Ferramenta de apoio à negociação com prestadores, fornecedores e parceiros, com base em dados reais e padrões históricos;
• Redução de risco reputacional associado a casos mediáticos de fraude ou uso indevido de fundos públicos.

Para equipas de faturação e auditoria

• Prioridade clara: focam-se onde o risco é mais alto, em vez de analisarem tudo por amostragem cega;
• Processo mais estruturado e documentado, facilitando auditorias internas e externas;
• Capacidade de aprender com os casos anteriores, ajustando regras e parâmetros dos modelos em conjunto com as equipas técnicas da SPMS.

Para profissionais de saúde

Mesmo não estando na linha da conferência de faturação, médicos, enfermeiros e outros profissionais sentem o impacto de duas formas:

• Menos pressão difusa e generalizada (“cortem custos a todo o lado”) e mais intervenções cirúrgicas onde realmente há desperdício;
• Melhor utilização de recursos pode traduzir-se em mais capacidade para inovação clínica: novos equipamentos de diagnóstico, mais tempo para telemedicina, investimento em formação e equipas.

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Como preparar a sua organização para soluções de IA como o MODE

Quem quer tirar partido desta nova geração de IA na saúde em Portugal não pode apenas “esperar que a ferramenta chegue”. Há trabalho de preparação que faz toda a diferença.

Alguns passos práticos:

1. Qualidade dos dados
   Rever processos de registo e codificação. IA poderosa em cima de dados fracos produz alarmes errados e desconfiança.

2. Governança e ética
   Definir quem valida, decide, documenta e responde por decisões apoiadas por IA. O MODE já é auditável, mas a organização tem de acompanhar.

3. Capacitação de equipas
   Formar equipas não para “serem data scientists”, mas para interpretar dashboards, questionar resultados e alimentar o ciclo de melhoria contínua.

4. Integração com a estratégia clínica
   Ligar o combate ao desperdício à estratégia de inovação clínica e digital: menos fuga de recursos significa mais margem para investir em telemedicina, diagnósticos avançados e medicina personalizada.

Pela minha experiência, os projetos de IA que funcionam melhor no setor da saúde são os que assumem desde o início que isto é mudança organizacional, não só tecnologia.

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IA, sustentabilidade e inovação clínica: o que vem a seguir

O MODE mostra um caminho claro: usar inteligência artificial para proteger o orçamento, reforçar a confiança no sistema e libertar recursos para inovação clínica. Faz parte de uma tendência mais ampla em Portugal, onde a IA já começa a estar presente em diagnóstico por imagem, triagem clínica, apoio à decisão e telemedicina.

Este tipo de projetos prova que a IA na saúde não é só sobre algoritmos sofisticados em blocos operatórios ou laboratórios de investigação. Também é sobre fazer melhor gestão do que já temos, garantir que cada euro investido no SNS chega mesmo ao doente.

Para quem lidera unidades de saúde, trabalha em gestão hospitalar ou está envolvido em transformação digital, a pergunta agora não é se a IA vai entrar nos processos financeiros e de controlo do SNS. A questão é como é que cada organização se vai posicionar para tirar o máximo valor dessa mudança.

Se o MODE cumprir o seu plano — validação em 2025, utilização plena em 2026 e expansão progressiva — é bem provável que, dentro de poucos anos, falar de IA na saúde em Portugal signifique tanto pensar em diagnóstico avançado como em integridade financeira e sustentabilidade do SNS.

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