Inteligência Artificial e a Radiologia

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa futurista para se consolidar como um dos principais motores de transformação na radiologia moderna. O recente artigo do Saúde Business sobre o tema traz um ponto fundamental: a demanda crescente por exames de imagem, somada à escassez de profissionais, cria um paradoxo que só pode ser enfrentado com apoio tecnológico robusto. Se há vinte anos discutíamos a digitalização dos exames, hoje o debate é sobre como algoritmos conseguem analisar volumes massivos de dados e auxiliar na tomada de decisão clínica em tempo real.

No cenário internacional, essa transição está em pleno curso. A Food and Drug Administration (FDA), nos Estados Unidos, já aprovou mais de 500 algoritmos de IA para uso em saúde, sendo a radiologia o campo mais representado. A União Europeia, por sua vez, estabeleceu o AI Act, que impõe regras rigorosas de transparência e validação para sistemas de alto risco, categoria em que se encaixam os algoritmos diagnósticos. O contexto é de aceleração, mas com exigências regulatórias cada vez mais sofisticadas e necessárias para garantir segurança e confiabilidade.

Do ponto de vista clínico, os impactos já são palpáveis. Algoritmos treinados para detectar câncer de mama em mamografias, por exemplo, mostraram desempenho equivalente ou até superior ao de radiologistas em estudos publicados em periódicos de alto impacto, como o Lancet Digital Health. Essa combinação de precisão e rapidez abre espaço para diagnósticos mais precoces, maior sobrevida e redução de custos associados a tratamentos tardios. O mesmo vale para a detecção de nódulos pulmonares, fraturas ocultas e alterações neurológicas sutis. A grande virada está em entender a IA não como substituta, mas como uma extensão das capacidades humanas, liberando especialistas de tarefas repetitivas e permitindo maior foco em casos complexos.

No Brasil, o desafio é duplo. De um lado, temos hospitais de ponta, como o InRad do Hospital das Clínicas da USP, que já são referência internacional e atuam como campo de testes para novas tecnologias. De outro, há uma rede fragmentada de sistemas de informação, desigualdade de infraestrutura tecnológica e ausência de políticas nacionais consistentes sobre interoperabilidade. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi um avanço crucial, mas ainda carecemos de um marco regulatório específico para IA em saúde, alinhado às exigências internacionais e adaptado à realidade do SUS.

Economicamente, a adoção da IA em radiologia se conecta diretamente a modelos de pagamento e sustentabilidade do sistema. No exterior, há experiências de remuneração baseada em valor, em que algoritmos validados recebem pagamento conforme sua contribuição para reduzir erros diagnósticos, acelerar fluxos ou evitar internações desnecessárias. No Brasil, esse modelo ainda engatinha. A predominância do pagamento por exame cria pouca margem para remunerar diretamente soluções digitais, mas abre espaço para parcerias público-privadas e para a incorporação progressiva de métricas de performance. Convênios e planos de saúde, por exemplo, poderiam adotar pacotes que incluam o uso de IA como critério de qualidade assistencial.

Um dos pontos mais sensíveis é o da interoperabilidade. Algoritmos de IA dependem de dados limpos, padronizados e integrados. Sem isso, os riscos de enviesamento e erro aumentam. O Brasil, com sua diversidade de fornecedores de PACS e prontuários eletrônicos, enfrenta uma barreira técnica significativa. Projetos como o OpenCare do InovaHC demonstram que é possível avançar na criação de plataformas abertas, mas será necessário um esforço coordenado entre governo, indústria e academia para criar padrões nacionais que dialoguem com as diretrizes internacionais, como o FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources).

No horizonte regulatório, é possível prever que a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) terá papel central na certificação de softwares de diagnóstico, assim como a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) na definição de modelos de pagamento e cobertura. A ausência de normativas claras hoje gera insegurança para startups e investidores, atrasando a escalabilidade de soluções. Uma agenda regulatória bem desenhada pode acelerar a atração de capital e estimular o desenvolvimento local de algoritmos adaptados à realidade epidemiológica brasileira.

Do ponto de vista clínico, a IA pode ser uma resposta concreta à desigualdade de acesso. Enquanto grandes centros urbanos acumulam especialistas e infraestrutura de ponta, regiões periféricas e cidades do interior sofrem com escassez de radiologistas. Plataformas de telerradiologia potencializadas por IA podem democratizar o acesso, oferecendo laudos preliminares rápidos, que depois são validados por especialistas. Isso não apenas reduz filas, mas também permite diagnósticos mais oportunos, com impacto direto em desfechos clínicos.

Globalmente, a tendência é clara: caminhamos para a era do cuidado de precisão. A integração de IA com dados genômicos, históricos clínicos e informações de estilo de vida permite não apenas diagnosticar doenças, mas prever riscos e personalizar tratamentos. Esse movimento, conhecido como predictive healthcare, já é explorado por gigantes como a Philips, a Siemens Healthineers e startups do Vale do Silício. No Brasil, ainda estamos nos primeiros passos, mas iniciativas em oncologia e cardiologia já mostram o potencial de combinar dados clínicos, laboratoriais e de imagem em modelos preditivos adaptados à nossa população.

O futuro da radiologia com IA não será definido apenas pela tecnologia, mas pela capacidade de criar modelos de negócio sustentáveis, regulamentações inteligentes e ecossistemas colaborativos. Em vez de pensar em algoritmos como produtos isolados, o caminho mais promissor é integrá-los em plataformas interoperáveis, que dialoguem com PACS, HIS e sistemas de telessaúde. Assim, a IA se torna parte da infraestrutura assistencial, e não um acessório de luxo.

É um futuro que exigirá coragem regulatória, visão estratégica e, sobretudo, a capacidade de colocar o paciente no centro. Porque, no fim, pouco importa se a imagem é analisada por um humano, uma máquina ou ambos. O que importa é garantir que cada diagnóstico seja mais rápido, preciso e acessível. E a inteligência artificial, quando bem aplicada, é a chave para transformar essa promessa em realidade.