Com 2,4 milhões de pessoas diagnosticadas com Transtorno do Espectro Autista (TEA) no Brasil, segundo dados do Censo 2022 divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em 2025, hospitais e operadoras de saúde podem estar diante do desafio de estruturar modelos de acompanhamento capazes de oferecer maior previsibilidade assistencial e operacional para uma demanda que cresce em volume e complexidade.
Segundo Mariana Gaspers, CEO e cofundadora da level, empresa de infraestrutura de maturidade financeira baseada em dados na saúde, a busca por maior visibilidade sobre a jornada desses pacientes e por modelos mais estruturados de coordenação do cuidado acompanha uma tendência mais ampla da saúde suplementar.
A percepção da executiva está ancorada em uma análise ampla de mercado. De acordo com levantamento da MarketsandMarkets, o mercado global de healthcare analytics movimentou mais de US$ 55,5 bilhões em 2025, impulsionado principalmente pela demanda de hospitais e operadoras por ferramentas capazes de apoiar decisões clínicas, ampliar a coordenação do cuidado e aumentar a eficiência na gestão dos recursos de saúde.
É nesse contexto que tecnologias voltadas à integração e análise de dados clínicos podem ganhar espaço como instrumentos de apoio à tomada de decisão e à organização de linhas de cuidado para condições que exigem acompanhamento contínuo e multidisciplinar. A level, por exemplo, vem aplicando uma abordagem baseada em inteligência analítica para apoiar a identificação, estratificação e acompanhamento de pacientes com TEA, contribuindo para ampliar a visibilidade sobre a jornada assistencial e apoiar a organização do cuidado.
O trabalho se concentra em um desafio ainda pouco estruturado no sistema de saúde, conforme aponta a empresa: a dificuldade de consolidar informações sobre a jornada dos pacientes com TEA e transformar esses dados em ações coordenadas de acompanhamento e cuidado.
"O desafio do TEA hoje não é o custo em si, mas a falta de estrutura para acompanhar esses pacientes ao longo da jornada", diz Mariana.
A executiva conta que, atualmente, grande parte desses pacientes já está registrada em prontuários, laudos ou históricos de atendimento, mas sem uma leitura consolidada que permita identificar o nível de suporte necessário e organizar o cuidado ao longo do tempo. Na prática, isso dificulta o acompanhamento contínuo e a atuação preventiva das equipes, limitando o potencial de intervenções precoces e coordenadas e refletindo tanto na qualidade do atendimento clínico quanto na gestão financeira do sistema como um todo.
"Quando você não consegue enxergar quem são esses pacientes e qual o nível de suporte de cada um, o sistema acaba reagindo apenas quando a demanda já chegou a um estágio mais complexo, acarretando consequências que extrapolam a capacidade de conduta adequada para cada caso, tanto do ponto de vista operacional quanto assistencial", explica.
Na prática, a abordagem adotada pela empresa integra-se aos sistemas já utilizados por hospitais e operadoras para analisar dados estruturados e não estruturados, permitindo identificar pacientes com TEA e apoiar sua classificação conforme o nível de suporte necessário. A partir dessa estratificação, ferramentas analíticas podem apoiar a organização de fluxos de acompanhamento, a identificação de riscos de descontinuidade do cuidado e a priorização de casos pelas equipes assistenciais, com o objetivo de promover maior consistência ao longo da jornada do paciente.
Mariana avalia que modelos estruturados de gestão tendem a contribuir para maior previsibilidade assistencial e melhor utilização dos recursos disponíveis, especialmente em condições que demandam acompanhamento contínuo e articulação entre diferentes profissionais de saúde. "Quando você organiza o cuidado com base em dados, consegue melhorar o desfecho clínico e, ao mesmo tempo, usar melhor os recursos do sistema", reforça Gaspers.
Segundo estimativas internas da level, baseadas em análises realizadas pela companhia, modelos estruturados de acompanhamento e coordenação do cuidado para pacientes com Transtorno do Espectro Autista (TEA) podem representar oportunidades de otimização assistencial e financeira para operadoras de saúde.
"Em organizações de médio porte, a adoção desse tipo de abordagem tem potencial para reduzir em até 30% custos associados a eventos assistenciais evitáveis, além de contribuir para a organização da jornada de cuidado. As análises da companhia indicam que ganhos relacionados à redução de ocorrências assistenciais e à diminuição de demandas judiciais podem alcançar cifras entre R$ 5 milhões e R$ 7 milhões por ano, com potencial adicional de R$ 1,5 milhão a R$ 4 milhões vinculado à redução da judicialização, dependendo das características da carteira de beneficiários e do modelo assistencial adotado", afirma Mariana.
A executiva acrescenta que o debate sobre modelos estruturados de gestão do TEA tem ganhado relevância à medida que hospitais e operadoras buscam equilibrar sustentabilidade financeira, qualidade assistencial e previsibilidade operacional.
"O uso de dados e inteligência analítica tende a ocupar papel cada vez mais relevante nesse processo, especialmente em linhas de cuidado que exigem acompanhamento contínuo e multidisciplinar. Acompanhando o dia a dia do time de saúde, percebemos que a organização das informações clínicas pode apoiar intervenções mais tempestivas e contribuir para jornadas assistenciais mais consistentes", ressalta.
Na avaliação de Mariana, o desafio é transformar dados dispersos em informações que possam apoiar decisões mais coordenadas ao longo da jornada assistencial, contribuindo para um cuidado mais organizado e contínuo.
"Trata-se de uma discussão que envolve não apenas tecnologia, mas também gestão, coordenação do cuidado e organização dos fluxos assistenciais", conclui.
