Interoperabilidade e confiança: a base invisível da IA em saúde

Quando olho para o panorama global — revisitando textos recentes no The Lancet Digital Health, MIT Technology Review, artigos de AI pública no The Lancet e estudos técnicos — vejo um fio condutor claro: estamos num momento de inflexão em que a viabilidade da IA em saúde será definida mais pela maturidade dos ecossistemas de dados do que pela sofisticação dos modelos. É como querer correr uma maratona com tênis de elite, mas pisando em lama: você até pode ser rápido, mas não vai pra frente.

No coração desse debate estão três dimensões entrelaçadas: interoperabilidade, governança de confiança nos modelos e modelo de negócio/regulação. Vamos ao cenário internacional: o relatório da MIT Technology Review mostrou que praticamente toda liderança de saúde afirma estar preparada para soluções digitais — porém uma esmagadora maioria admite que o calcanhar de Aquiles é a interoperabilidade (91%) e muitos a veem como “difícil” de superar. Isso revela um paradoxo central: a vontade existe, o dinheiro existe, a tecnologia existe — mas a infraestrutura de comunicação entre sistemas está vulnerável.

No The Lancet Digital Health, artigos recentes têm chamado atenção para a urgência de IA médica que seja auditável, explicável e confiável. Um artigo intitulado “One shot at trust” discute iniciativas emergentes de redes de IA responsáveis, destacando que a aceitação clínica dependerá de modelos que não sejam caixas-pretas opacas. E em outra frente, estudos sobre IA em saúde pública defendem que ela pode impulsionar vigilância, alocação de recursos e resposta proativa — desde que possua dados robustos, transparentes e representativos, senão o risco de vieses é inevitável.

Técnicos já vêm documentando que a interoperabilidade não é “bom extra”, mas pré-requisito de futuro digital: ela alimenta IA e big data, promove comunicação entre médicos e sistemas, facilita pesquisa colaborativa e cooperação entre países. E para enfrentar o dilema da centralização ou concentração de poder de dados (quem domina os datasets, domina a IA), surgem propostas como aprendizado federado, blockchain, técnicas de privacidade diferencial — que buscam treinar modelos sem mover os dados brutos.

Agora, jogando esse mapa global para o Brasil: estamos na encruzilhada de uma oportunidade gigante. Temos escala pública (SUS), consolidação hospitalar relevante, startups inovadoras e demanda latente por digitalização. Mas até hoje grande parte da IA aplicada aqui esbarra em silos: hospitais com prontuários “fechados”, redes regionais que não compartilham, fornecedores com APIs proprietárias. Muitos projetos de IA ficam presos em piloto – e não escalam.

Se quisermos avançar, precisamos destravar três vetores estratégicos:

Infraestrutura de interoperabilidade nacional Não adianta IA sofisticada se a entrada de dados for bagunçada. É urgente que políticas públicas (e parcerias público-privadas) construam APIs padrão, incentivos para adoção de representações (como FHIR, openEHR) e certificações de compatibilidade. O Brasil pode liderar uma malha digital integrada entre atenção primária, hospitais, laboratórios e vigilância — conectando “ilhas digitais”.

Governança e confiança em modelos de IA Os modelos não podem ser blackbox. Precisamos de auditoria independente, transparência, rastreabilidade e mecanismos de explicabilidade. Propostas de aprendizado federado e privacidade diferencial permitem treinar modelos entre instituições sem expor dados brutos. Isso é essencial para ganhar confiança de médicos, pacientes e reguladores.

Modelos de pagamento e regulação inteligente IA como “ferramenta isolada” não paga. Para escalar, precisamos de modelos de remuneração por valor e por resultado clínico, que só funcionam se houver métricas confiáveis cruzadas entre diferentes fontes de dados. A regulação precisa evoluir para reconhecer e certificar modelos digitais, definir responsabilidades (quem responde por erro de algoritmo?), prever auditorias, incentivar “sandbox regulatórios”. Reguladores no mundo já começam a demandar interoperabilidade e transparência para modelos de saúde inovadores — por exemplo, relatórios do Reino Unido criticam que regulamentos desconectados e culturas avessas ao risco atrasam a adoção de terapias digitais.

Na prática clínica, imagine um hospital de porte médio no interior que hoje mantém seu prontuário local fechado. Se esse hospital conseguir conectar sua base com uma rede regional, um algoritmo de IA pode puxar histórico de exames de outro local, combinar com dados populacionais e entregar um risco individualizado instantâneo. Isso muda a dinâmica: o modelo da IA deixa de ser um “artifício local” e passa a ser uma ponte entre redes. Ou imagine que uma startup de IA cria diagnóstico assistido de imagem — mas só monetiza se existir contrato que remunere performance real (ex: redução de retrabalho, diagnóstico precoce evitado, diminuição de internações). Para isso é fundamental que haja interoperabilidade e métrica confiável.

Do ponto de vista regulatório, o Brasil poderia liderar um marco de “IA em saúde responsável”, impondo requisitos de interoperabilidade, certificação de algoritmos e regras claras de litígio. Em paralelo, poderia estimular inovação por meio de zonas regulatórias (sandbox), para que startups experimentem no ambiente real sem risco excessivo.

Minha visão de futuro: em 2030, veremos hospitais, laboratórios e redes de atenção integrados por malhas de dados nacionais. Médicos usarão IA explicável que puxa conhecimento de dados interconectados, sem fronteiras entre sistemas. Startups terão modelos plug-and-play que “se conectam” a qualquer rede hospitalar certificada, e serão remuneradas por resultados reais e validados. Precisamos construir esse ecossistema com propósito, não com hype.

O tema mais relevante para o Inova na Real, portanto, não é “que modelo de IA usar”, mas “como construir o terreno (dados + interoperabilidade + regulação) para que IA vire instrumento, não promessa”. É nessa encruzilhada que iremos pressionar o Brasil a não tropeçar nos mesmos desafios do mundo — mas a sair na frente.