Com 2,4 milhões de pessoas diagnosticadas com Transtorno do Espectro Autista (TEA) no Brasil, hospitais e operadoras de saúde enfrentam o desafio de estruturar modelos de acompanhamento. A busca por maior visibilidade da jornada desses pacientes impulsiona o uso de tecnologias de análise de dados na saúde suplementar.
A necessidade de modelos mais estruturados de coordenação do cuidado acompanha uma tendência ampla no setor. Segundo levantamento da MarketsandMarkets, o mercado global de healthcare analytics movimentou mais de US$ 55,5 bilhões em 2025, motivado pela demanda por ferramentas que apoiem decisões clínicas e aumentem a eficiência na gestão de recursos de saúde.
Mariana Gaspers, CEO e cofundadora da level, empresa de infraestrutura de maturidade financeira baseada em dados na saúde, explica que o problema central não é o custo, mas a falta de estrutura para acompanhar os pacientes ao longo da jornada. A empresa aplica inteligência analítica para identificar e estratificar pacientes com TEA, visando transformar dados dispersos em ações coordenadas.
A abordagem da level integra-se aos sistemas existentes para classificar pacientes conforme o nível de suporte necessário. Gaspers avalia que modelos estruturados contribuem para maior previsibilidade assistencial. Segundo estimativas internas da companhia, essa gestão pode reduzir em até 30% custos associados a eventos assistenciais evitáveis em organizações de médio porte.
