Imagine chegar a um hospital onde os exames são analisados em segundos, os diagnósticos são mais precisos e o tratamento é totalmente personalizado. Esse cenário já é realidade, fruto do avanço da inteligência artificial na saúde.
Hoje, a experiência médica ganha o reforço de algoritmos capazes de identificar padrões invisíveis ao olho humano, prever riscos e apoiar decisões clínicas com precisão.
Com essa tecnologia na saúde, os processos realizados no setor se tornam mais eficientes, diminuindo os custos da operação de clínicas, hospitais e consultórios.
Deseja saber mais sobre a atuação, as novidades e os conceitos da IA na saúde? Então, acompanhe esse artigo!
Por que a inteligência artificial tem se tornado tão essencial para a saúde?
O uso de tecnologia na medicina não é uma novidade, mas alguns fatores contribuíram para o crescimento acelerado da digitalização e do uso de inteligência artificial (IA) na saúde.
Além dos avanços rápidos desse recurso, a demanda por atendimentos mais eficientes e cenários como a pandemia de COVID-19 impulsionaram esse processo, tornando a IA uma necessidade estratégica para as instituições de saúde.
A inteligência artificial permitiu lidar com a complexidade dos cuidados médicos, oferecer um atendimento mais acessível e otimizar a tomada de decisões diante de uma doença até então desconhecida.
Foi nesse período que soluções como a telemedicina e o monitoramento remoto ganharam destaque.
Um grande exemplo de uso de inteligência artificial na saúde durante a pandemia é o sistema Medcon, desenvolvido pelo Departamento de Ciência da Computação da UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais).
O sistema foi desenvolvido para acompanhar pacientes com COVID-19 de forma remota, auxiliando no tratamento a distância e evitando a sobrecarga dos hospitais.
Além disso, a plataforma Flux-Covid, integrada ao Medcon, utiliza IA para calcular índices de risco e prever o agravamento da doença, o que permitiu intervenções mais rápidas no momento da pandemia.
Quais os benefícios da inteligência artificial na saúde?
Assim como em outros setores, a inteligência artificial na medicina busca facilitar os processos do cotidiano. Essa eficiência é usada em processos técnicos, logísticos e de desenvolvimento de novas tecnologias que apliquem a IA.
Desse modo, a tecnologia na saúde tem objetivos que visam transformar os processos e procedimentos, indo desde a indústria médica até o histórico de diagnósticos de cada paciente.
Veja os benefícios dessas aplicações que já podem ser notados no setor:
- Notificações instantâneas: alertas automáticos sobre alterações no estado de saúde de um paciente agilizam o atendimento em emergências;
- Diagnósticos mais rápidos e precisos: algoritmos identificam padrões e antecipam doenças, inclusive aquelas mais difíceis de detectar em exames iniciais;
- Avanços em tratamentos e descobertas: análises genômicas e big data impulsionam pesquisas e terapias mais eficazes no tratamento de doenças como o câncer;
- Bases de dados completas e integradas: sistemas conectados oferecem uma visão ampla e atualizada, garantindo interoperabilidade entre diferentes plataformas de saúde;
- Procura inteligente de sintomas: softwares cruzam informações com históricos de pacientes e casos anteriores para sugerir possíveis diagnósticos, reduzindo erros e tempo de espera.
Como a inteligência artificial é usada na área da saúde?
A inteligência artificial funciona como um “cérebro digital”: ela utiliza um agrupamento de tecnologias que permite que um sistema consiga aprender conceitos.
Para que isso aconteça, os sistemas são abastecidos por uma grande quantidade de dados, possibilitando o aprendizado e a ampliação dos seus conhecimentos e capacidades.
Na prática, a IA na saúde funciona a partir de tecnologias e processos como:
- Análise de dados médicos: os dados são a base para o funcionamento da IA. Os sistemas cruzam históricos de pacientes, exames laboratoriais e registros hospitalares para identificar padrões e prever riscos;
- Aprendizado de máquina (machine learning): essa é a tecnologia responsável por permitir que sistemas “aprendam” com novas informações, o que garante maior precisão nas aplicações de inteligência artificial;
- Deep learning: redes neurais profundas, que conseguem processar imagens de exames, como tomografias e ressonâncias, para detectar anomalias invisíveis ao olho humano;
- Visão computacional: usada para interpretar imagens médicas e apoiar desde a análise de exames oftalmológicos até o diagnóstico precoce de câncer;
- Processamento de linguagem natural (NLP): possibilita que sistemas compreendam relatórios médicos, laudos e até conversas com pacientes, agilizando registros e triagens.
Combinadas, essas tecnologias têm tornado a medicina cada vez mais personalizada, preventiva e conectada.
10 aplicações práticas da IA na saúde
A inteligência artificial na área da saúde deixou de ser uma tendência distante e se tornou parte do dia a dia de hospitais, clínicas e profissionais da medicina.
Para entender como essa tecnologia pode ser integrada no setor, destacamos 10 aplicações práticas que mostram como a IA está transformando diagnósticos, tratamentos e a gestão médica.
Vem conhecer essas soluções.
1. Diagnóstico por imagem
A inteligência artificial auxilia na análise de imagens e consegue processar rapidamente radiografias, tomografias e ressonâncias.
Isso aumenta a precisão diagnóstica, além de reduzir o tempo entre a realização do exame e a definição do tratamento mais adequado.
2. Chatbots para triagem
Os chatbots baseados em IA conseguem realizar um atendimento inicial com o paciente e, a partir disso, ajudam na classificação de risco e no encaminhamento correto.
Para se ter uma ideia da aplicação desse tipo de solução, basta avaliar um dado da pesquisa “Panorama IA nas empresas brasileiras”, da TOTVS.
Segundo o estudo, o atendimento por chatbots e assistentes virtuais aparece entre as principais ferramentas de IA utilizadas por empresas brasileiras, sendo utilizado por 20% dos entrevistados — incluindo instituições de saúde.
3. Prontuários eletrônicos inteligentes
Com a inteligência artificial na saúde, os prontuários eletrônicos vão além de uma fonte de dados e passam a gerar insights valiosos para médicos e instituições de saúde.
Ferramentas de IA permitem cruzar informações clínicas, sugerem diagnósticos prováveis e alertam sobre interações medicamentosas, trazendo mais agilidade e segurança ao atendimento.
4. Monitoramento remoto
Com o apoio de dispositivos vestíveis (wearables), os sistemas de IA conseguem captar dados em tempo real e acompanhar pacientes à distância.
Dessa forma, a equipe médica pode identificar alterações críticas com agilidade, prever agravamentos e fazer intervenções rápidas.
Isso contribui diretamente para uma atuação mais preventiva e, consequentemente, para a redução da sobrecarga dos hospitais.
5. Descoberta de medicamentos
Como explicamos, a inteligência artificial acessa um grande volume de dados para aprender e aprimorar suas habilidades. É a partir dessas informações que a tecnologia consegue identificar novas oportunidades de tratamento e medicamentos.
A IA faz a análise de milhões de combinações químicas em pouco tempo, o que acelera a pesquisa e o desenvolvimento de novos fármacos.
Esse recurso foi essencial no combate à COVID-19, quando soluções tecnológicas ajudaram a identificar moléculas promissoras em tempo recorde — o que ajudou no desenvolvimento da vacina.
6. Cirurgias robóticas
A inteligência artificial na saúde também contribui para os avanços no campo cirúrgico. Ela é peça fundamental para o uso de robôs em cirurgias.
Na prática, a IA apoia procedimentos de alta complexidade com robôs que oferecem maior precisão e reduzem riscos. Isso tende a gerar recuperações mais rápidas, com menores taxas de complicações.
7. Predição de epidemias
Ao cruzar dados clínicos, ambientais e sociais, a IA consegue prever surtos e auxiliar autoridades de saúde na atuação preventiva.
Além de auxiliar na antecipação de cenários, a tecnologia também facilita a tomada de decisões e a estruturação de planos de ação mais eficientes.
8. Gestão hospitalar inteligente
Sistemas para hospitais integrados à inteligência artificial na saúde otimizam processos administrativos, como agendamento de consultas, controle de estoque e dimensionamento de equipes.
Isso reduz custos e melhora a eficiência da gestão hospitalar, o que reflete diretamente na jornada do paciente.
9. Genômica
A IA interpreta rapidamente sequências genéticas, permitindo diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados.
Isso facilita a identificação de doenças raras e auxilia no desenvolvimento de novos tratamentos.
10. Reabilitação
A inteligência artificial na saúde também auxilia na reabilitação de pacientes a partir do desenvolvimento de dispositivos e programas personalizados.
Com a IA, é possível acompanhar a evolução de cada paciente, avaliar dados com maior precisão e ajustar os protocolos de acordo com os resultados obtidos.
Em um vídeo especial sobre a inteligência artificial na saúde pública, o Dr. Drauzio Varella traz exemplos de aplicações em hospitais brasileiros, como o Hospital Geral do Grajaú e o HCor, em São Paulo.
Essas iniciativas vão desde a digitalização de instituições de saúde até a otimização de diagnósticos e prescrição de medicamentos.
Principais tendências da inteligência artificial na saúde
Ao mesmo tempo que a IA já está integrada ao setor da saúde, ainda há muito a ser explorado. A tendência é que novas soluções, avanços em pesquisa e desenvolvimento tragam transformações ainda mais profundas nos próximos anos.
Algumas já estão em andamento, como a medicina preventiva, que usa dados para prever riscos e agir antes que a doença se manifeste.
Outro exemplo é a integração com wearables e dispositivos IoMT (Internet das Coisas Médicas), que permitem o acompanhamento contínuo da saúde do paciente — e deve evoluir cada vez mais conforme novos dispositivos são criados.
Além dessas, outras novidades têm despontado como protagonistas entre as principais tendências na saúde, como:
- IA explicável (XAI): conjunto de processos que permitem a geração de explicações mais claras pela IA, o que garante maior transparência nos algoritmos e permite que médicos entendam como a tecnologia chegou a determinado resultado;
- Digital twin (gêmeo digital): como o nome sugere, essa ferramenta replica um objeto físico. Na saúde, permite a criação de modelos virtuais de órgãos ou pacientes para simular tratamentos antes de aplicá-los;
- IA generativa: capaz de criar conteúdos novos, incluindo imagens e textos. Pode ser usada para criar simulações de moléculas, acelerar pesquisas clínicas e desenvolver novas terapias de forma inovadora;
- Machine learning avançado: sistemas cada vez mais autônomos e capazes de lidar com dados complexos em tempo real, ampliando a precisão de diagnósticos;
- Nanorrobôs: robôs microscópicos programados para atuar dentro do corpo humano, com potencial para diagnósticos e tratamentos altamente precisos.
Quais os desafios da inteligência artificial na saúde?
Os impactos da inteligência artificial na saúde podem ser muito positivos, mas ainda existem alguns desafios a serem superados.
São fatores que envolvem desde aspectos técnicos até questões éticas, que precisam de uma atenção especial para garantir uma implementação segura e eficiente da tecnologia.
Entre esses desafios, vale destacar:
- Adoção pelos profissionais de saúde: muitos médicos e equipes ainda têm resistência em confiar nos sistemas de inteligência artificial, o que demanda investimento em capacitação para desmistificar questões e facilitar o processo de transição;
- Ética: o uso da IA em diagnósticos e tratamentos levanta dilemas sobre até que ponto as decisões podem ser automatizadas sem substituir a capacidade de julgamento humano ou prejudicar a relação médico-paciente;
- Custo: tecnologias avançadas ainda podem exigir investimentos elevados em infraestrutura e treinamento, o que pode limitar a implementação em clínicas e hospitais menores;
- Privacidade de dados: como a inteligência artificial depende de dados para aprender, a proteção de informações sensíveis dos pacientes é um ponto crítico;
- Regulamentação: ainda faltam normas claras e universais sobre o uso da IA na saúde, o que dificulta a estruturação de processos mais padronizados e seguros.
Em entrevista ao podcast Antes Tech do que Nunca, Rogerio Pires, diretor de produtos de saúde da TOTVS, reforça que o potencial de otimização trazido pelas tecnologias compensam os desafios e o investimento.
“Se você avaliar o quanto a tecnologia pode ajudar, o investimento é ínfimo em cima dos ganhos que se pode ter com o melhor cuidado e atendimento ao paciente”, afirma.
“A partir do momento que eu trabalho com um modelo preventivo, focado no acompanhamento do paciente, posso antever [doenças] e meu custo pode se reduzir”, complementa Rogerio.
Quer conferir o episódio completo sobre transformação digital na saúde? Aproveite para ouvir clicando no player:
Sistemas da TOTVS para saúde
O uso de inteligência artificial na saúde só alcança seu potencial quando integrado a soluções de gestão robustas, pensadas especificamente para a área de medicina.
Esse é o papel dos sistemas da TOTVS para saúde, pensados para apoiar hospitais, clínicas e laboratórios em seus maiores desafios: aumentar a eficiência operacional, reduzir desperdícios e garantir qualidade no atendimento.
Com funcionalidades que vão desde o atendimento até o faturamento e o monitoramento de indicadores de desempenho, as soluções possibilitam uma gestão integrada, processos mais ágeis e decisões baseadas em dados confiáveis.
Conheça os sistemas da TOTVS para saúde e transforme a gestão da sua instituição com apoio da tecnologia!
Conclusão
A inteligência artificial na saúde ajuda a transformar a maneira como hospitais, clínicas e médicos cuidam de pessoas.
Ela já está presente em diagnósticos mais rápidos, no acompanhamento remoto de pacientes, na gestão hospitalar inteligente e até na personalização de tratamentos, mas ainda tem muito potencial para trazer novas soluções.
Neste conteúdo, entendemos como a IA funciona e quais suas principais aplicações na saúde, além de conferir tendências e desafios da tecnologia.
O grande objetivo é construir um futuro em que a tecnologia seja aliada do cuidado. Mas, para isso, ainda é necessário avançar em quesitos como regulamentação e segurança de dados.
Para acompanhar essa movimentação e manter a competitividade no mercado, confira também nosso conteúdo sobre como implementar inteligência artificial, com dicas que vão ajudar a integrar a tecnologia à sua rotina operacional.
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