IA em saúde vai transformar tudo?

Marco Bego
3 de out.
4 min de leitura

Já se tornou lugar-comum falar que IA em saúde vai transformar tudo. Mas nem toda transformação é progresso, se estiver mal regulada, descoordenada ou sem um modelo de negócio sustentável. Ultimamente, o que mais está chamando atenção no cenário global são iniciativas que unem interoperabilidade de dados, regulação de IA robusta e modelos de pagamento orientados por valor — e esse trio tem potencial para definir quem vai surfar a onda da inovação e quem vai ficar carregando a prancha quebrada.

Nos Estados Unidos, o CMS deu um passo largo. Em 30 de julho de 2025, anunciou, junto ao governo, uma iniciativa de ecossistema tecnológico de saúde (“health tech ecosystem”) que envolveu grandes empresas de tecnologia, operadoras, provedores de EHRs (prontuários eletrônicos) e plataformas de software. Houve compromisso voluntário de mais de 60 organizações para aderir ao novo Interoperability Framework. Dentro dele, estão componentes práticos: uso de APIs padronizadas baseadas em FHIR para compartilhamento de dados, diretórios nacionais de provedores, identidade digital segura, cartões digitais de seguro, além de apps mais amigáveis ao usuário para facilitar o engajamento do paciente.

Simultaneamente, entra em cena uma regulação mais forte para IA. A lei final HTI-1 exige que tecnologias de suporte à decisão que dependem de IA tenham transparência, mitigação de vieses, segurança, auditoria, rastreabilidade e explicabilidade — não só nos laboratórios, mas no mundo real, quando usadas em pacientes.

Também nas regulações estaduais dos EUA há mais de 250 projetos de lei ligados à IA em saúde, cobrindo temas como transparência, privacidade, uso por pagadores, decisões automatizadas, uso clínico e supervisão regulatória.

Por sua vez, modelos de negócio estão se adaptando: empresas de tecnologia da saúde sabem que simplesmente entregar IA não basta. Precisam provar impacto clínico, eficiência, redução de custos, melhoria de experiência. Quem pagar por valor (operadoras de saúde, governos) já começa a exigir métricas e resultados reais — menos biometria de vaidade, mais desfechos de saúde, menos cirurgias desnecessárias, menos hospitalizações evitáveis.

Impacto clínico, regulatório e econômico no Brasil

No Brasil, o sistema de saúde (público e privado) está diante de uma encruzilhada. Temos oportunidades históricas de saltar etapas, adotando tecnologias modernas, mas também riscos reais de repetir erros alheios.

Clinicamente, interoperabilidade real permitiria que diagnósticos de imagem, laudos, histórico clínico de doenças crônicas, dados genômicos, exames laboratoriais se comunicassem automaticamente. Isso melhora decisões, reduz duplicação de exames, acelera diagnósticos críticos (por exemplo, em radiologia). Em IA, modelos treinados em dados nacionais têm mais chance de servir melhor nossa população — reduzir vieses geográficos, raciais, socioeconômicos.

Regulatoriamente, o Brasil precisa avançar: Anvisa, Ministério da Saúde e outras instâncias regulatórias terão de definir regras claras para IA — exigindo explicabilidade, auditoria, privacidade, responsabilidade civil. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) já dá base, mas não resolve todos os pontos de IA, não regula plenamente transparência algorítmica, ou as implicações de uso automatizado em decisões clínicas ou administrativas.

E no lado econômico e de negócio, quem quiser inovar tem que mostrar não só tecnologia legal, mas impacto financeiro mensurável. Sistemas de saúde brasileiros operam com orçamentos apertados; adotar IA ou plataformas interoperáveis só se houver retorno claro em eficiência ou redução de custo. Modelos de pagamento baseados em valor, contratos em que se paga por qualidade, prevenção, desfechos, em vez de volume de procedimentos, serão chave. Operadoras privadas, hospitais de grande porte, redes clínicas, poderiam testar modelos capitados, ou parcerias público-privadas para infraestrutura de dados.

Modelos de pagamento possíveis e cenários

Vejo três modelos que podem viabilizar esse futuro no Brasil:

Pagamento por desfechos: operadoras ou o SUS poderiam pagar hospitais ou prestadores conforme redução de readmissões, melhora de controle de doenças crônicas, ou aderência de pacientes a tratamentos apoiados por IA.
Contratos mistos ou capitados: um valor fixo + variável conforme performance, que incentiva evitar redundâncias, duplicação de exames, utilizar IA para antecipar complicações.
Compartilhamento de risco e benefício com tecnologia: contratos em que fornecedores de IA ou plataformas de interoperabilidade participam dos ganhos que produzem — ou seja, se economizam recursos, parte da economia é revertida para quem desenvolveu ou implementou.

Também é essencial que haja mecanismos de monitoramento e auditoria contínua, métricas definidas com participação de médicos, pacientes, especialistas de ética, para garantir que IA não discrimine nem gere danos.

Visão de futuro

Imagino o Brasil num horizonte de 5-10 anos com hospitais integrados digitalmente, pacientes que carregam sua história clínica em apps ou identidades digitais seguras, IA aplicada para detecção precoce de risco, cooperação entre operadoras, startups e governo para coletar dados seguros, interoperáveis e bem governados.

Vejo operadoras de saúde exigindo certificações de IA e interoperabilidade – talvez reguladas por Anvisa ou agência específica – e hospitais digitais conectados não só localmente, mas nacionais e internacionais, também para pesquisa e inovação.

Vejo modelos de negócio onde AI não é vendido como feature isolada, mas como componente de redes de cuidado: diagnóstico assistido por IA + monitoramento contínuo + intervenções precoces + feedback clínico = valor real para pacientes e para sistema.

Se jogarmos certo, Brasil pode liderar uma onda latino-americana de saúde digital, com dados que fluem, tecnologias que servem, regulação que protege, modelos de negócio que sustentam. Se deixarmos para reagir, vamos herdar silos, desperdício e desilusão.

Fontes confiáveis usadas: