O conceito da Sociedade 5.0 está cada vez mais presente na medida em que as pessoas incorporam serviços tecnológicos em seu dia a dia, tanto para facilitar processos, diminuir trabalhos manuais ou até mesmo para monitorar dados de saúde por meio da Inteligência Artificial.
Percebemos que cada vez mais o foco está centrado nas necessidades do indivíduo, e isso tem impactado até mesmo as demandas por serviços de saúde de alta qualidade.
O paciente, agora visto como um consumidor informado e ativo em seu processo de cuidado, exige mais do que apenas tratamentos médicos — ele busca experiências personalizadas.
Sem dúvidas, a inteligência artificial (IA) surgiu como uma aliada valiosa nesse cenário. Sua evolução contínua na área da saúde está revolucionando a forma como os cuidados são realizados, desde a prevenção e diagnóstico até o tratamento e monitoramento, ou seja, a forma como os profissionais interagem com os pacientes.
A essência disso tudo é criar mais tempo e oportunidades para o toque humano personalizado, já que as atividades práticas são assumidas e administradas pelos softwares dotados de IA.
Neste conteúdo, pretendemos abordar alguns dos principais nichos dentro do ecossistema da saúde que irão sofrer maior impacto da inteligência artificial nos próximos anos.
Principais nichos de aplicação da inteligência artificial na saúde
A IA tem se mostrado útil em diversos nichos dentro da saúde, facilitando desde diagnósticos de alta complexidade até a gestão otimizada de recursos hospitalares. Vamos explorar algumas áreas onde o impacto é (e será) mais notável e crescente:
Diagnóstico por Imagem
Há décadas que já temos a nosso dispor os equipamentos capazes de captar ou ampliar imagens do corpo humano para tornar o diagnóstico mais preciso. Porém, sempre foi necessária a análise humana para criação de um laudo capaz de dar um direcionamento ao tratamento do paciente.
Com o avanço da tecnologia e inserção da inteligência artificial nas análises de padrões de saúde, os diagnósticos por imagem já trazem os resultados prontos para que o profissional da saúde concentre-se apenas no atendimento ao paciente e direcionamento do tratamento adequado.
Quem sabe você se pergunta: como isso funciona na prática? Algoritmos de inteligência artificial são “treinados” com conjuntos de dados de imagens médicas (como raios-X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e lâminas de patologia), ou seja, é realizado um input de informações relevantes para que o software analise padrões e os aprenda para futuras análises.
Eles aprendem a identificar padrões sutis, anomalias e marcadores que podem ser difíceis de detectar a olho nu ou que exigem um tempo considerável de análise técnica.
Para sermos ainda mais práticos, vamos observar abaixo um exemplo de uma inovação que já está em uso na área médica e que tomará proporções ainda maiores nos próximos anos.
Já existem ferramentas de inteligência artificial como desenvolvidas para detecção de retinopatia diabética ou sistemas aprovados pela FDA (órgão similar à Anvisa nos EUA) que são capazes de identificar possíveis nódulos pulmonares em raios-X de tórax.
Essas inteligências estão ajudando na interpretação de exames de imagem com precisão comparável ou, em alguns casos, até superior à dos radiologistas.
Essa agilidade aumenta reduz o tempo de espera por resultados críticos, isto é, muitas condições médicas antes precisavam evoluir para que o diagnóstico humano pudesse tomar uma decisão mais assertiva no tratamento, enquanto que agora, a inteligência artificial consegue antecipar o diagnóstico, agilizando assim o tratamento preventivo.
Planejamento de Tratamento Personalizado (Medicina de Precisão)
A medicina evoluiu tanto no último século, que tanto os profissionais quanto as máquinas se tornaram capazes de mapear um paciente e assim diagnosticar sua situação de saúde, porém este mapeamento leva tempo, e ‘tempo’ é um recurso valioso quando se trata de quadros clínicos que podem evoluir em poucos dias.
A inserção da IA no mapeamento do paciente permite aos softwares realizarem a análise de múltiplos tipos de dados ao mesmo tempo, incluindo:
- perfil genético (genômica)
- histórico clínico
- dados de estilo de vida
- resultados de exames laboratoriais
- dados de sensores vestíveis (relógios inteligentes que monitoram sinais vitais)
Como você vê, a IA já tem a capacidade de prever a probabilidade de sucesso de diferentes terapias, identificar as dosagens ideais de medicamentos e até mesmo recomendar abordagens de tratamento sob medida para cada indivíduo.
Já existem aplicativos e plataformas que utilizam inteligência artificial para analisar o perfil genético do paciente e recomendar tratamentos oncológicos personalizados.
Existem também sistemas que otimizam a dosagem de medicamentos com base no metabolismo individual do paciente, o que ajuda a minimizar efeitos colaterais no paciente.
É possível perceber que todas aquelas análises que demandam um tempo considerável de pesquisa humana, acabam sendo abreviadas pela agilidade da IA.
Inteligência artificial para monitoramento remoto de pacientes
Os conhecidos Dispositivos vestíveis (wearables) e sensores remotos (como monitores de ECG contínuo, sensores de glicose, monitores de pressão arterial) coletam dados fisiológicos em tempo real.
Esses dados podem ser transmitidos para a nuvem, de modo que os algoritmos de IA processam esse fluxo contínuo de dados, identificando desvios dos padrões normais do paciente.
Com essa análise de dados vinda de dispositivos externos, a inteligência artificial consegue detectar eventos adversos (como arritmias ou quedas) ou prever a deterioração do estado de saúde antes que os sintomas se tornem aparentes.
Ilustrando melhor este cenário, imagine que um determinado indivíduo que possui uma doença crônica esteja em casa vestindo dispositivos com IA que monitoram seus sinais vitais.
Os dados captados por esses dispositivos disparam notificações para médicos ou cuidadores sobre qualquer anomalia. Dessa forma o cuidado pode ser mais assertivo, evitando que a condição de saúde se agrave.
Este caso é muito comum em pacientes pós-cirúrgicos ou com doenças cardíacas, por exemplo. Ao serem alertados das anomalias, os profissionais podem realizar intervenções mais proativas, reduzindo reinternações hospitalares.
Assistência Virtual ao Paciente e Automação de Tarefas
Em geral, a necessidade de um paciente já inicia em seu período de pesquisa na internet sobre sua condição de saúde e tratamento. Neste contexto os Chatbots e assistentes virtuais utilizam dotados de inteligência artificial interagem com os pacientes auxiliando em tarefas práticas como:
- respondendo a perguntas frequentes
- auxiliando no agendamento de consultas
- fornecendo informações sobre condições de saúde ou medicamentos
- realizando triagem inicial de sintomas.
No contexto interno da instituição de saúde, a inteligência artificial pode facilitar processos como a automação de fluxos de trabalho administrativos, como processamento de faturas, gestão de prontuários eletrônicos e coordenação de equipes.
Desafios éticos e regulatórios do uso da inteligência artificial na saúde
Agora que abordamos os principais nichos dentro do ecossistema da saúde que irão exercer impacto nos próximos anos, é interessante revisarmos um tema muito sensível que deve estar no radar, sobretudo, dos gestores das instituições de saúde.
A IA teve sim avanços promissores nos últimos anos, porém é necessário levantarmos questões éticas, de segurança e regulatórias significativas que precisam ser cuidadosamente navegadas. Abaixo iremos pontuar 2 desses desafios que certamente precisam ser considerados.
- Privacidade e Segurança de Dados: A coleta, o armazenamento e o processamento de dados pessoais de saúde são extremamente sensíveis. É fundamental que sua organização garanta a conformidade com a LGPD (Brasil). Para isso, você precisa avaliar a implementação de medidas robustas de segurança cibernética, como criptografia de dados em repouso e em trânsito, anonimização ou pseudonimização de dados, e controles de acesso estritos para evitar violações de privacidade e ciberataques.
- Decisões Automatizadas e Responsabilidade: A confiança em sistemas automatizados para decisões críticas, como diagnóstico ou planejamento de tratamento, levanta preocupações sobre quem é responsável em caso de erro. Neste caso, você precisa sempre estar atento ao tipo de ferramenta contratada para auxiliar no atendimento aos pacientes, pois é fundamental que haja transparência sobre como os algoritmos chegam às suas conclusões. Se a ferramenta não apresentar essa rastreabilidade, sua instituição poderá ter que se responsabilizar pelas consequências de erros de análise.
Na medida em que avançamos para 2025 e além, a IA deixará de ser uma tecnologia emergente para se tornar uma parte integral da infraestrutura de saúde.
Neste sentido, é importante que a adaptação a essas inovações seja conduzida de forma ética, inclusiva e centrada no paciente, com um forte foco em segurança de dados e, principalmente, a não substituição do toque humano no cuidado.
A evolução deve acontecer de modo a aliar a atividade humana aliada à eficiente da IA, ou seja, o aumento da presença tecnológica não pode inibir a atividade humana tornando o atendimento “frio” e distante.
Hospitais e clínicas que investirem estrategicamente em tecnologia, capacitação de pessoal e governança estarão mais bem posicionados para colher os frutos dessa revolução.
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