Será que a IA substituirá os codificadores médicos?

Será que a IA substituirá os codificadores médicos?

Resposta curta:
A IA não substituirá completamente os codificadores médicos, mas mudará a forma como o trabalho é feito. Quando a documentação é rotineira e estruturada, a IA pode assumir as etapas repetitivas; quando os casos são complexos, contestados ou auditados, o julgamento humano permanece fundamental. O papel se transforma antes que o número de funcionários desapareça.

Principais conclusões:

Automação de tarefas : a IA assume o trabalho repetitivo de codificação, criando espaço para revisões que exigem maior discernimento e para o tratamento de exceções.

Responsabilidade humana : Os codificadores continuam sendo os responsáveis ​​quando surgem auditorias, recursos, negativas ou questões de conformidade.

Evolução das funções : As funções de codificação tendem a se direcionar para auditoria, CDI (Documentação Clínica Integrada), gestão de negativas, interpretação de políticas e governança.

Gestão de riscos : A codificação mais rápida pode aumentar o risco de não conformidade se a velocidade ultrapassar a supervisão e a revisão humana diminuir.

Resiliência na carreira : Conhecimento das diretrizes, domínio das políticas das operadoras de planos de saúde e capacidade de auditoria continuam sendo habilidades duradouras e muito requisitadas.

Será que a IA substituirá os codificadores médicos? Infográfico.
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Será que a IA vai substituir os codificadores médicos? O que significa "substituir" na prática? 🤔

Quando as pessoas perguntam "A IA substituirá os codificadores médicos?", geralmente se referem a uma destas opções:

  • Redução do número de funcionários - menos programadores necessários no geral.

  • Substituição de tarefas - o trabalho muda, mas os programadores permanecem.

  • Substituir a responsabilidade – a IA toma as decisões finais e os humanos apenas observam.

  • Substituir cargos de nível inicial - primeiro as mudanças no pipeline 😬

Na minha experiência observando equipes adotarem a automação, a maior mudança raramente é o "desaparecimento dos programadores". É mais como:
a codificação rotineira fica mais rápida , os casos extremos se tornam mais frequentes e a auditoria se torna a sombra constante de todos . ( OIG – Diretrizes Gerais do Programa de Conformidade )

A IA é excelente em repetição. Programar não é apenas repetição. Programar é repetição mais julgamento mais conformidade mais peculiaridades do pagador mais resolução do mistério de "por que isso está na nota". 🕵️‍♀️

Sim, a IA pode substituir parte do trabalho. Substituir a profissão por completo é outra história.

O que caracteriza uma boa versão de codificação médica por IA? ✅

Se estivermos falando de uma “boa versão” de IA para codificação médica, não é aquela com o marketing mais chamativo. É aquela que se comporta como um colega de trabalho confiável, que não entra em pânico, não tem alucinações e mostra seu trabalho. ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile (AI 600-1) )

Um bom sistema (ou fluxo de trabalho) de codificação de IA geralmente possui:

  • NLP clínica avançada que lida com anotações desorganizadas (ditados, modelos, texto copiado e colado confuso 🍝)

  • Sugestões de código com justificativa (não apenas o código em si, mas o porquê).

  • Pontuação de confiança com limites que você pode ajustar.

  • Rastreamento de auditoria para conformidade e resposta do pagador ( CMS MLN909160 – Requisitos de documentação de registros médicos )

  • Alinhamento de regras e diretrizes (CID-10-CM, CPT, HCPCS, edições NCCI, políticas de planos de saúde... todo o circo 🎪) ( Diretrizes de Codificação CID-10-CM do CMS para o Ano Fiscal de 2026 , edições NCCI do CMS )

  • Controles com intervenção humana para que os programadores possam aceitar, modificar ou rejeitar ( NIST AI RMF 1.0 )

  • Integração que não atrapalha o dia a dia de ninguém (prontuário eletrônico, codificador, CAC, sistema de faturamento)

Se a ferramenta não consegue se explicar, ela não está substituindo nada de forma segura. Ela só está gerando ansiedade mais rapidamente. ( Perfil de IA Generativa do NIST (AI 600-1) )

Tabela comparativa: principais opções de codificação assistida por IA (e onde elas se encaixam) 📊

A seguir, apresentamos uma tabela comparativa prática de abordagens comuns de codificação assistida por IA. Ela não é perfeitamente organizada... porque a implementação também não é.

Ferramenta/Abordagem Ideal para o público Preço Por que funciona (e a parte irritante)
CAC com PNL (Codificação Assistida por Computador) Equipes de Gestão de Informação em Saúde (HIM) e de internação hospitalar $$$$ Ótimo para identificar prováveis ​​códigos ICD-10-CM; pode estar consideravelmente errado em certos casos ( AHIMA – Computer-Assisted Coding Toolkit ).
Codificador com sugestões de IA Programadores profissionais que já conhecem as regras $$-$$$ Agiliza as buscas e sugere edições; ainda precisa de melhorias, desculpe 😅
Regras + automação (edições, agrupamentos, verificações) Ciclo de receita + conformidade $$ Identifica erros óbvios; não "compreende" nuances clínicas ( edições CMS NCCI )
Resumos de documentação no estilo LLM Colaboração em CDI + codificação $$ Ajuda a resumir e destacar diagnósticos; pode deixar passar um detalhe importante… como um gato que ignora o próprio nome ( Perfil de IA Generativa do NIST (AI 600-1) )
Captura automática de cobranças + verificadores de sinistros Fluxos de trabalho ambulatoriais/professores $$-$$$$ Ajuda a reduzir as rejeições; às vezes realiza verificações excessivas e diminui a produtividade ( Programa CERT do CMS )
Modelos específicos para cada especialidade (radiologia, patologia, pronto-socorro) Nichos de alto volume $$$$ Melhor precisão em faixas estreitas; fora da faixa, oscila um pouco
Fluxo de trabalho de "codificação em pares" entre humanos e IA Equipes se modernizando sem caos $-$$$ O ponto ideal; requer treinamento + governança ou se desvia ( NIST AI RMF 1.0 )
Tentativas completas de codificação "sem contato" Executivos que adoram dashboards $$$$$ Pode funcionar para casos simples; casos complexos ainda acabam nas mãos de humanos (surpresa!) ( AHIMA – Computer-Assisted Coding Toolkit )

Percebe o padrão? Quanto mais "automatizado" o processo tentar ser, mais governança será necessária para evitar problemas de conformidade que se arrastam lentamente. Que divertido. ( OIG – Diretrizes Gerais do Programa de Conformidade )

Por que a IA é realmente boa em algumas partes da programação 😎

Vamos dar o devido crédito à IA. Há áreas em que ela é realmente forte:

1) Reconhecimento de padrões em escala

Encontros frequentes e de alto volume com documentação consistente? A IA geralmente consegue acertar em cheio:

  • Codificação de diagnóstico de rotina para condições comuns

  • Codificação de procedimentos simples quando a documentação é clara

  • Encontrar evidências de apoio rapidamente (exames laboratoriais, de imagem, listas de problemas)

2) Acelerar a “caçada”

Até mesmo programadores experientes dedicam tempo à busca:

  • Onde está o extrato do fornecedor?

  • Onde está a especificidade?

  • O que sustenta a necessidade médica?

  • Cadê a lateralidade, afinal? 😩

A IA pode destacar trechos relevantes, sinalizar informações faltantes e reduzir a fadiga de rolagem. Não é algo glamoroso, mas é produtividade real.

3) Padrões de prevenção da negação

A IA pode aprender padrões como:

Os programadores já fazem isso mentalmente. A IA apenas faz isso de forma ruidosa e mais rápida.

Por que a IA tem dificuldades com as partes pelas quais os programadores são pagos para lidar? 😬

Agora, vejamos o outro lado da moeda. Os componentes que comprometem a automação geralmente são os mesmos que separam a "entrada de código" da "programação"

Ambiguidade clínica e percepções do profissional de saúde

Os fornecedores escrevem coisas como:

  • “Provável”, “Descartar”, “Suspeitar”, “Não se pode excluir”

  • “histórico de”, “postagem de status”, “resolvido”, “crônico, mas estável”

  • “Provável pneumonia, mas também pode ser insuficiência cardíaca congestiva”

A IA pode interpretar mal a incerteza e transformá-la em certeza. Isso... não é um erro inocente.

Nuances das diretrizes (e caos nas políticas das operadoras de planos de saúde)

A codificação não se resume a "descrever o que aconteceu clinicamente". Ela envolve:

A IA pode aprender padrões, com certeza. Mas quando um pagador muda uma regra, os humanos se ajustam intencionalmente. A IA se ajusta com confusão e confiança. Essa é uma combinação ruim.

O problema da “frase que falta”

Uma única linha pode influenciar a seleção do código, o DRG, a classificação de risco HCC ou o nível de E/M. A IA pode não perceber isso ou, pior, inferir. E inferir em codificação é como construir uma ponte de gelatina. Parece perfeito até você pisar nela.

Então… a IA vai substituir os codificadores médicos? O resultado mais realista 🧩

Voltando à questão central: a IA substituirá os codificadores médicos?
Minha melhor resposta, baseada em princípios sólidos, é: a IA primeiro substitui partes do trabalho, depois reformula as funções e só reduz o número de funcionários onde as organizações optam por não reinvestir o tempo economizado.

Tradução:

  • Algumas organizações usarão IA para aumentar a produtividade sem demissões.

  • Alguns usarão isso para reduzir custos (e lidar com as consequências posteriormente).

  • Alguns farão uma combinação, dependendo das linhas de serviço

Mas eis a questão que as pessoas não percebem: se a IA aumenta a velocidade, também pode aumentar o risco. Esse risco impulsiona a demanda por:

Então, a substituição não é uma linha reta. É mais como uma esteira de sandálias. Progresso… mas um pouco instável. 😅

O que muda primeiro: internação vs. atendimento ambulatorial vs. honorários profissionais 🏥

Nem todo o trabalho de programação é afetado da mesma forma. Algumas áreas são mais fáceis de automatizar porque a documentação e as regras são mais estruturadas.

Atendimento ambulatorial e profissional

Geralmente observa-se uma automação mais rápida porque:

  • alto volume

  • modelos repetíveis

  • fluxos de dados mais estruturados

  • Facilita a aplicação de edições baseadas em regras + sugestões de IA ( edições CMS NCCI )

Mas a complexidade da avaliação e gestão (E/M), da tomada de decisões médicas e da fiscalização por parte das seguradoras ainda mantém os seres humanos muito relevantes. ( CMS MLN006764 – Serviços de Avaliação e Gestão )

Internação

A codificação de pacientes internados apresenta grande variabilidade:

A IA pode ajudar, mas o atendimento hospitalar "sem contato" tende a ser mais um sonho do que uma realidade para muitos hospitais.

Faixas especiais

Radiologia e patologia podem obter ganhos significativos com a elaboração de laudos estruturados. No pronto-socorro, a situação pode ser mista: prontuários rápidos e padronizados, mas a realidade é desorganizada.

O campo de batalha oculto: conformidade, auditorias e responsabilidade 🧾

É aqui que a função "substituir" começa a apresentar problemas.

Mesmo quando a IA sugere códigos, a responsabilidade ainda recai sobre alguém específico:

As equipes de compliance geralmente desejam:

A IA pode dar suporte a isso, mas somente se o fluxo de trabalho for construído para preservar as evidências e reduzir a aceitação cega. ( NIST AI RMF 1.0 )

Sendo um pouco direto: se o seu fluxo de trabalho de IA incentiva a aprovação automática, você não está economizando dinheiro. Está se metendo em encrenca. Com juros. 😬 ( GAO-19-277 , Programa CMS CERT )

Como se manter relevante: o conjunto de habilidades de programação "à prova de IA" 💪🧠

Se você é um programador médico lendo isso com aquela sensação de aperto no peito, aqui vai uma boa notícia: você pode se posicionar para a parte do trabalho que a IA não pode assumir com segurança.

Habilidades que se mantêm relevantes ao longo do tempo (mesmo em um ambiente com forte presença de IA):

Se a IA é uma calculadora, você não se torna obsoleto por fazer cálculos melhores. Você se torna mais valioso ao saber quando a calculadora está errada e por quê.

Como as organizações devem implementar IA sem deixar todo mundo infeliz 😵💫

Se você está na liderança, aqui estão alguns padrões de implementação que considero mais eficazes:

1) Comece com “auxiliar”, não com “substituir”

Use IA para:

  • priorização de gráficos

  • evidências surgindo

  • Sugestões de código com pontuações de confiança

  • Roteamento de fluxo de trabalho baseado na complexidade

2) Construa ciclos de feedback de verdade

Se os programadores corrigirem a saída da IA, registre isso:

  • Que tipo de erro?

  • por que isso aconteceu

  • Que documentação desencadeou isso?

  • com que frequência se repete

Caso contrário, a ferramenta nunca melhora e todos simplesmente ficam melhores em ignorá-la.

3) Segmentar o trabalho por complexidade

Um fluxo de trabalho prático:

  • baixa complexidade - mais automação

  • Complexidade média - fluxo de trabalho em dupla (programador + IA)

  • Alta complexidade - primeiro o programador especialista, depois a IA (sim, depois)

4) Meça os resultados corretos

Não apenas produtividade. Também:

  • taxas de rejeição

  • conclusões da auditoria

  • taxas de tombamento

  • volume de consultas e qualidade de resposta

  • Satisfação do programador (sério) ( Programa CERT do CMS )

Se a produtividade aumenta e as negativas também... isso não é uma vitória. É um problema atraente.

Como será o futuro (sem o drama da ficção científica) 🔮

Não vamos fingir que nada vai mudar. Vai sim. Mas a narrativa do "fim dos programadores" é simplista demais.

Mais provavelmente:

  • menos funções puramente de entrada de código

  • mais funções híbridas (codificação + auditoria + análise + conformidade)

  • Equipes de programação se tornam equipes de qualidade de dados

  • A integridade da documentação torna-se ainda mais importante

  • A IA torna-se um colega de trabalho padrão que você supervisiona, quer queira quer não ( NIST AI RMF 1.0 , OIG – Orientações Gerais do Programa de Conformidade )

Sim, alguns empregos serão reduzidos em certos setores. Isso é fato. Mas a área da saúde adora regulamentação, variabilidade, exceções e burocracia. A IA consegue lidar com muita coisa... mas a área da saúde tem um talento especial para inventar novas complexidades, como se fosse um hobby.

Aterrissando o avião: a IA substituirá os codificadores médicos? 🧡

Vamos pousar este avião.

A IA substituirá os codificadores médicos? Não da forma definitiva e perfeita que alguns imaginam, como em um filme de ficção científica. A IA certamente reduzirá tarefas repetitivas, acelerará a codificação de rotina e pressionará as organizações a reorganizarem suas equipes. Também criará maior necessidade de supervisão, auditoria, defesa contra irregularidades, estratégias de contestação de negativas e trabalho de integridade da documentação. ( AHIMA – Computer-Assisted Coding Toolkit , OIG – General Compliance Program Guidance )

Resumo rápido 🧾

Além disso, para ser sincero… se a IA algum dia realmente “substituir” a programação por completo, será porque a documentação se tornou perfeita. E essa é a coisa mais irrealista que eu disse hoje 😂 ( CMS MLN909160 – Requisitos de Documentação de Prontuários Médicos )

Perguntas frequentes

Será que a IA substituirá completamente os codificadores médicos nos próximos anos?

É improvável que a IA substitua completamente os codificadores médicos em curto prazo. A maioria das implementações no mundo real se concentra em auxiliar tarefas rotineiras e de alto volume, em vez de eliminar a função por completo. A codificação ainda exige discernimento, interpretação de diretrizes e conhecimento das normas de conformidade. Na prática, a IA muda a forma como os codificadores trabalham, mais do que a própria necessidade deles.

Como a IA é usada atualmente nos fluxos de trabalho de codificação médica?

A IA é comumente usada para sugerir códigos, exibir documentação relevante, sinalizar falta de especificidade e priorizar prontuários por complexidade. Muitos sistemas operam em um modelo com intervenção humana, no qual os codificadores revisam, ajustam ou rejeitam as sugestões da IA. Isso aumenta a velocidade sem transferir a responsabilidade. A supervisão continua sendo essencial para a conformidade e a precisão.

Quais partes da codificação médica são mais fáceis de automatizar com IA?

A IA apresenta melhor desempenho em situações repetitivas e bem documentadas, como consultas ambulatoriais de rotina ou relatórios especializados estruturados. Cenários de alto volume, baseados em modelos consistentes, são mais fáceis de automatizar. A busca por códigos, o destaque de evidências e a detecção de padrões básicos de negativas tendem a ser casos de uso importantes. O julgamento clínico complexo continua sendo um desafio.

Por que a IA tem dificuldades com registros médicos complexos ou ambíguos?

A documentação clínica frequentemente contém incertezas, diagnósticos conflitantes e linguagem imprecisa. A IA pode interpretar erroneamente qualificadores como "possível" ou "descartar" como condições confirmadas. Também pode ignorar uma única frase crucial que altera a sequência ou a gravidade dos sintomas. Essas nuances são essenciais para a codificação em conformidade com as normas e são difíceis de automatizar com segurança.

Será que a IA reduzirá o número de vagas de nível básico em codificação médica?

Cargos de nível inicial podem ser os primeiros a sentir a pressão, à medida que o trabalho rotineiro se torna mais automatizado. Algumas organizações podem reduzir as contratações, enquanto outras realocam programadores juniores para funções de suporte à auditoria ou qualidade. O impacto varia de acordo com a organização e a linha de serviço. As trajetórias de carreira podem se moldar e se reconfigurar, em vez de desaparecerem completamente.

Como a IA afeta a conformidade e o risco de auditoria na codificação médica?

A IA pode aumentar tanto a velocidade quanto o risco quando a governança é frágil. A codificação mais rápida, sem processos de revisão robustos, pode elevar as taxas de rejeição ou a exposição a auditorias. As equipes de compliance ainda precisam de justificativas rastreáveis ​​e decisões defensáveis. A revisão humana, as trilhas de auditoria e a responsabilização clara continuam sendo salvaguardas essenciais.

Quais habilidades ajudam os codificadores médicos a se manterem valiosos em um ambiente com auxílio de IA?

Habilidades relacionadas à auditoria, interpretação de diretrizes, análise de políticas de convênios e gestão de negativas tendem a ser bem valorizadas ao longo do tempo. Codificadores que entendem o porquê de um código estar correto, e não apenas qual código selecionar, são mais difíceis de substituir. Conhecimento especializado e colaboração com CDI (Documentação Clínica Integrada) também agregam valor. Muitas funções estão se voltando para a qualidade e a governança.

A codificação médica "sem contato" é realista para a maioria das organizações?

A codificação sem intervenção humana pode funcionar para casos simples e específicos com documentação clara. No entanto, para atendimentos complexos de pacientes internados ou com múltiplas condições, ela geralmente se mostra insuficiente. A maioria das organizações obtém melhores resultados com fluxos de trabalho híbridos. A automação completa, por sua vez, costuma aumentar a necessidade de auditorias e correções posteriores, em vez de eliminar o trabalho.

Referências

  1. Escritório do Inspetor Geral (OIG), Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA - Orientações Gerais sobre o Programa de Conformidade - oig.hhs.gov

  2. Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) - Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF 1.0) - nist.gov

  3. Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) - Perfil de IA Generativa (NIST AI 600-1) - nist.gov

  4. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Requisitos de Documentação de Registros Médicos (MLN909160) - cms.gov

  5. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Diretrizes de Codificação ICD-10-CM para o Ano Fiscal de 2026 - cms.gov

  6. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Iniciativa Nacional de Codificação Correta (NCCI) - cms.gov

  7. Associação Americana de Gestão de Informações de Saúde (AHIMA) - Kit de Ferramentas de Codificação Assistida por Computador - ahima.org

  8. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Programa Abrangente de Teste de Taxa de Erro (CERT) - cms.gov

  9. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Serviços de Avaliação e Gestão (MLN006764) - cms.gov

  10. Escritório de Responsabilidade Governamental dos EUA (GAO) - GAO-19-277 - gao.gov

  11. Centros de Serviços de Medicare e Medicaid (CMS) - Ajuste de Risco - cms.gov

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