Strategies for pricing supplementary health plans in Brazil navigating complexities and enhancing accessibility

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dc.contributor.advisorMastella, Mauropt_BR
dc.contributor.authorSilva, Fernanda Beatriz Junges dapt_BR
dc.contributor.departmentPrograma de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúdept_BR
dc.date.accessioned2025-07-16T17:51:50Z
dc.date.available2025-07-16T17:51:50Z
dc.date.date-insert2025-07-16
dc.date.issued2025-06-11
dc.descriptionDissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.pt_BR
dc.description.abstractIntrodução: O mercado de planos de saúde suplementar no Brasil é complexo devido a mudanças populacionais, regulamentação e dificuldades fiscais. Embora o Sistema Único de Saúde (SUS) forneça cuidados fundamentais, a crescente demanda por planos de saúde privados reflete lacunas na acessibilidade e na capacidade de pagamento. A sustentabilidade financeira foi uma preocupação fundamental, uma vez que o número de Operadoras de Planos de Saúde diminuiu de 2.037 para 696 entre 2000 e 2022. O cálculo atuarial é central para a gestão do risco de subscrição e da viabilidade a longo prazo. Os avanços na modelagem preditiva apresentam benefícios potenciais em termos de melhoria da política de preços, alcançando um equilíbrio entre sustentabilidade e acessibilidade. Objetivos: Este estudo teve como objetivo analisar a eficácia de uma metodologia de precificação de planos de saúde suplementar e desenvolver um protótipo para sua implementação. Especificamente, buscou (I) identificar metodologias de precificação prevalentes por meio de uma revisão integrativa, (II) avaliar a sensibilidade da metodologia selecionada em múltiplos cenários e (III) desenvolver um protótipo em conformidade com as regulamentações da ANS. Métodos: Uma revisão sistemática da literatura identificou metodologias-chave e variáveis preditivas na previsão de custos de planos de saúde. Com base nesses achados, um protótipo foi desenvolvido integrando análise de dados históricos e regressão linear múltipla. O desempenho do modelo foi validado por meio de um estudo de caso, testando diferentes margens de segurança para avaliar sua eficácia na previsão de taxas de sinistralidade e custos de planos de saúde. Resultados: O protótipo demonstrou fortes capacidades preditivas, particularmente com dados históricos recentes e uma margem de segurança de 99%, melhorando a precisão da precificação para planos corporativos. No entanto, a incorporação de dados mais antigos reduziu a precisão devido à dinâmica do mercado e à inflação médica. O Plano Corporativo Regional apresentou a maior taxa de sucesso preditivo (88% dos cenários atingindo a taxa de sinistralidade alvo), enquanto o Plano Corporativo Nacional exibiu maior variabilidade de custos, exigindo refinamento. Conclusões: O estudo apresenta um modelo de precificação atuarial que aprimora a sustentabilidade financeira em planos de saúde suplementar. Os resultados indicam que uma abordagem atuarial estruturada melhora a previsibilidade de custos, auxiliando as operadoras a manter o equilíbrio financeiro. Pesquisas futuras devem explorar modelos híbridos combinando técnicas estatísticas com aprendizado de máquina e desenvolver ferramentas de apoio à decisão para uma gestão mais eficaz de planos de saúde.pt_BR
dc.description.abstract-enIntroduction: Brazil's supplementary health insurance market is complicated by population changes, regulation, and fiscal difficulties. Although the Unified Health System (SUS) provides fundamental care, growing demand for private health plans reflects gaps in accessibility and affordability. Financial sustainability was a key concern as the number of Health Plan Operators decreased from 2,037 to 696 from 2000 to 2022. Actuarial calculation is central to the management of underwriting risk and long-run viability. Predictive modeling advancements hold potential benefits in terms of improving price policy, striking a balance between sustainability and affordability. Objectives: This study aimed to analyze the efficacy of a supplementary health plan pricing methodology and develop a prototype for its implementation. Specifically, it sought to (I) identify prevalent pricing methodologies through an integrative review, (II) assess the sensitivity of the selected methodology across multiple scenarios and (III) develop a prototype in accordance with ANS regulations. Methods: A systematic literature review identified key methodologies and predictive variables in health plan cost forecasting. Based on these findings, a prototype was developed integrating historical data analysis and multiple linear regression. The model’s performance was validated through a case study, testing different safety margins to evaluate its effectiveness in predicting loss ratios and health plan costs. Results: The prototype demonstrated strong predictive capabilities, particularly with recent historical data and a 99% safety margin, improving pricing accuracy for corporate plans. However, incorporating older data reduced accuracy due to market dynamics and medical inflation. The Regional Corporate Plan showed the highest predictive success rate (88% of scenarios meeting the target loss ratio), while the National Corporate Plan exhibited greater cost variability, requiring refinement. Conclusions: The study presents an actuarial pricing model that enhances financial sustainability in supplementary health plans. Results indicate that a structured actuarial approach improves cost predictability, helping operators maintain financial balance. Future research should explore hybrid models combining statistical techniques with machine learning and develop decision-support tools for more effective health plan management.en
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/3341
dc.language.isoen_USen
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Readerpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
dc.subjectAnálise Atuarialpt_BR
dc.subjectRisco Atuarialpt_BR
dc.subjectPrecificação de Planos de Saúdept_BR
dc.subjectSustentabilidade Financeirapt_BR
dc.subjectModelagem Preditivapt_BR
dc.subjectSaúde Suplementarpt_BR
dc.subject[en] Actuarial Analysisen
dc.subject[en] Actuarial Risken
dc.subject[en] Health Plan Pricingen
dc.subject[en] Predictive Modelingen
dc.subject[en] Financial Sustainabilityen
dc.subject[en] Supplemental Healthen
dc.titleStrategies for pricing supplementary health plans in Brazil navigating complexities and enhancing accessibilitypt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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