A IA (Inteligência Artificial) está transformando rapidamente a medicina e os cuidados de saúde em todo o mundo. Com cerca de 4,5 bilhões de pessoas sem acesso a cuidados essenciais e uma previsão de déficit de 11 milhões de profissionais de saúde até 2030, a IA oferece ferramentas para melhorar a eficiência, ampliar o alcance e reduzir as lacunas no atendimento.
Segundo o Fórum Econômico Mundial (WEF), “as soluções digitais de saúde baseadas em IA têm o potencial de aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar os resultados de saúde globalmente”.
Na prática, softwares impulsionados por IA já superam humanos em algumas tarefas diagnósticas. Por exemplo, uma IA treinada com exames de pacientes com AVC foi duas vezes mais precisa que especialistas ao identificar e datar acidentes vasculares cerebrais.
No atendimento de emergência, a IA pode ajudar na triagem: um estudo no Reino Unido mostrou que um modelo de IA previu corretamente quais pacientes precisavam de transferência hospitalar em 80% dos casos de ambulância. E na radiologia, ferramentas de IA detectaram fraturas ósseas ou lesões frequentemente não percebidas por médicos – o NICE (autoridade de saúde do Reino Unido) considera a triagem por raio-X de tórax com IA segura e econômica, e um sistema de IA identificou 64% mais lesões cerebrais relacionadas à epilepsia do que radiologistas.
A IA já interpreta imagens médicas (como tomografias e raios-X) mais rapidamente que humanos. Ferramentas de IA podem detectar anomalias em minutos – desde exames de AVC até ossos quebrados – ajudando médicos a diagnosticar de forma mais rápida e precisa.
Por exemplo, uma IA treinada com milhares de exames localizou pequenas lesões cerebrais e previu o tempo de início do AVC, informação crucial para um tratamento oportuno.
Da mesma forma, tarefas simples de imagem, como identificar fraturas, são ideais para IA: médicos de pronto-socorro deixam passar até 10% das fraturas, mas a revisão por IA pode sinalizá-las precocemente. Atuando como um “segundo par de olhos”, a IA ajuda a evitar diagnósticos perdidos e exames desnecessários, potencialmente melhorando os resultados e reduzindo custos.
A IA também está fortalecendo o apoio à decisão clínica e o gerenciamento do paciente. Algoritmos avançados podem analisar dados do paciente para orientar o cuidado.
Por exemplo, novos modelos de IA podem detectar sinais de doenças (como Alzheimer ou doença renal) anos antes do aparecimento dos sintomas.
Chatbots clínicos e modelos de linguagem estão surgindo como assistentes digitais: enquanto LLMs gerais (como ChatGPT ou Gemini) frequentemente fornecem conselhos médicos pouco confiáveis, sistemas especializados que combinam LLMs com bases de dados médicas (chamados de geração aumentada por recuperação) responderam de forma útil a 58% das perguntas clínicas em um estudo recente nos EUA.
Plataformas digitais para pacientes são outra área em crescimento. A plataforma Huma, por exemplo, usa monitoramento e triagem baseados em IA para reduzir readmissões hospitalares em 30% e diminuir o tempo de revisão dos clínicos em até 40%.
Dispositivos de monitoramento remoto (como wearables e apps inteligentes) usam IA para acompanhar sinais vitais continuamente – prevendo problemas no ritmo cardíaco ou níveis de oxigênio em tempo real – fornecendo dados para intervenções precoces.
Em tarefas administrativas e operacionais, a IA está aliviando a carga de trabalho. Grandes empresas de tecnologia oferecem agora “co-pilotos de IA” para a saúde: o Dragon Medical One da Microsoft pode ouvir consultas médico-paciente e gerar automaticamente notas da visita, enquanto Google e outros têm ferramentas para codificação, faturamento e geração de relatórios.
Na Alemanha, uma plataforma de IA chamada Elea reduziu o tempo de exames laboratoriais de semanas para horas, ajudando hospitais a operar com mais agilidade. Esses assistentes de IA liberam médicos e enfermeiros do trabalho burocrático para que possam atender mais pacientes.
Pesquisas mostram que médicos já usam IA para documentação rotineira e serviços de tradução: em uma pesquisa da AMA de 2024, 66% dos médicos relataram usar ferramentas de IA (contra 38% em 2023) para tarefas como registro, codificação, planos de cuidado ou até diagnósticos preliminares.
Pacientes também interagem com IA: por exemplo, verificadores de sintomas baseados em IA podem fazer triagem básica, embora apenas cerca de 29% das pessoas confiem nessas ferramentas para aconselhamento médico.
IA em Pesquisa, Desenvolvimento de Medicamentos e Genômica
Além da clínica, a IA está remodelando a pesquisa médica e o desenvolvimento de medicamentos. A IA acelera a descoberta de fármacos ao prever o comportamento das moléculas, economizando anos de trabalho laboratorial. (Por exemplo, o AlphaFold da DeepMind previu com precisão milhões de estruturas proteicas, auxiliando na descoberta de alvos.) Genômica e medicina personalizada também se beneficiam: a IA pode analisar vastos dados genéticos para personalizar tratamentos para cada paciente.
Em oncologia, pesquisadores da Mayo Clinic usam IA em imagens (como tomografias) para prever câncer de pâncreas 16 meses antes do diagnóstico clínico – possibilitando intervenções mais precoces para uma doença com taxas de sobrevivência muito baixas.
Técnicas como aprendizado de máquina também melhoram a epidemiologia: analisar sons de tosse com IA (como Google e parceiros fizeram na Índia) pode ajudar a diagnosticar tuberculose de forma mais barata, avançando a saúde global em áreas com acesso limitado a especialistas.
Saúde Global e Medicina Tradicional
O impacto da IA se estende globalmente. Em ambientes com poucos recursos, a IA em smartphones pode preencher lacunas no atendimento: por exemplo, um app de ECG com IA sinaliza riscos cardíacos, mesmo onde cardiologistas são escassos.
A IA também apoia a medicina tradicional e complementar: um relatório recente da OMS/UIT mostra que ferramentas de IA podem catalogar remédios indígenas e associar compostos herbais a doenças modernas, respeitando o conhecimento cultural.
A Índia lançou uma biblioteca digital de textos ayurvédicos impulsionada por IA, e projetos em Gana e Coreia usam IA para classificar plantas medicinais. Esses esforços – parte da agenda da OMS – visam tornar a medicina tradicional mais acessível globalmente sem explorar comunidades locais.
De modo geral, a IA é vista como uma forma de ajudar a alcançar a cobertura universal de saúde (meta da ONU para 2030) ao ampliar serviços para áreas remotas ou carentes.
Benefícios da IA na Saúde
Os principais benefícios da IA na medicina incluem:
- Diagnósticos mais rápidos e precisos: A IA pode processar imagens e dados em grande escala, frequentemente detectando o que humanos deixam passar.
- Cuidados personalizados: Algoritmos podem adaptar planos de tratamento a partir dos dados do paciente (genética, histórico, estilo de vida).
- Ganho de eficiência: Automatizar burocracias e tarefas rotineiras reduz o esgotamento dos profissionais. (O WEF relata que plataformas digitais diminuem significativamente a carga de trabalho dos prestadores.)
- Economia de custos: A McKinsey estima que o uso amplo da IA pode economizar centenas de bilhões anualmente por meio de maior produtividade e prevenção. Pacientes se beneficiam de melhores resultados e custos menores.
- Ampliação do acesso: Telemedicina e apps baseados em IA permitem que pessoas em regiões rurais ou pobres tenham acesso a triagens e monitoramento de nível especializado sem precisar se deslocar.
Essas vantagens são confirmadas por pesquisas: muitos médicos relatam que a IA ajuda com registros, diagnósticos e comunicação.
Como um relatório da OMS destacou, “a IA tem grande potencial para melhorar a prestação de serviços de saúde e medicina no mundo todo”.
Desafios, Riscos e Ética
Apesar das promessas, a IA na saúde enfrenta desafios sérios. Privacidade e segurança dos dados são fundamentais: dados de saúde são altamente sensíveis, e uma má anonimização pode comprometer a confidencialidade do paciente.
O viés nos modelos de IA é uma preocupação importante. Se os algoritmos forem treinados com dados pouco diversos (por exemplo, majoritariamente de pacientes de países ricos), podem apresentar desempenho ruim para outros grupos.
Uma análise da OMS constatou que sistemas treinados em nações ricas podem falhar em ambientes de baixa/média renda, por isso a IA deve ser projetada de forma inclusiva. A confiança e o treinamento dos clínicos também são essenciais: a implantação rápida da IA sem educação adequada pode levar a erros ou uso indevido.
Um especialista em ética de Oxford alerta que os usuários devem “entender e saber como mitigar” as limitações da IA.
Além disso, sistemas de IA (especialmente LLMs) podem alucinar – criar informações médicas plausíveis, porém falsas. Por exemplo, um estudo mostrou que a ferramenta de transcrição Whisper da OpenAI às vezes inventava detalhes, e LLMs populares frequentemente não fornecem respostas médicas totalmente baseadas em evidências.
Diretrizes éticas enfatizam que humanos devem permanecer no controle das decisões clínicas (consentimento informado, supervisão, responsabilidade). As orientações da OMS estabelecem seis princípios para ferramentas de IA em saúde: proteger a autonomia do paciente, garantir o bem-estar e a segurança, exigir transparência e explicabilidade, manter a responsabilidade, promover a equidade e incentivar a sustentabilidade.
Em resumo, a IA deve auxiliar—não substituir—os médicos, e precisa ser regulamentada para que os benefícios alcancem todos sem causar novos danos.
Regulamentação e Governança
Reguladores ao redor do mundo já estão atuando. A FDA acelerou a aprovação de mais de 1.000 dispositivos médicos com IA por meio de vias existentes.
Em janeiro de 2025, a FDA publicou uma orientação abrangente para softwares de IA/ML como dispositivos médicos, cobrindo todo o ciclo de vida, desde o design até o monitoramento pós-comercialização.
Essa orientação aborda explicitamente transparência e viés, recomendando que desenvolvedores planejem atualizações contínuas e gestão de riscos. A FDA também está elaborando regras para o uso de IA no desenvolvimento de medicamentos e busca feedback público sobre considerações de IA generativa.
Na Europa, o novo Regulamento de IA da UE (em vigor desde 2024) classifica sistemas de IA para saúde como “de alto risco”, exigindo requisitos rigorosos para testes, documentação e supervisão humana.
No Reino Unido, a Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) regula dispositivos médicos com IA sob a legislação vigente.
Órgãos profissionais e governos enfatizam a educação: clínicos precisarão de novas habilidades digitais, e pacientes necessitam de orientações sobre quando a IA é adequada.
Como afirmou o Diretor-Geral da OMS, Tedros, a IA pode “melhorar a saúde de milhões” se usada com sabedoria, mas “também pode ser mal utilizada e causar danos”.
Assim, organizações internacionais pedem diretrizes que garantam que qualquer ferramenta de IA seja segura, baseada em evidências e equitativa.
Perspectivas Futuras
Olhando para o futuro, o papel da IA na saúde só tende a crescer. A IA generativa (como LLMs avançados) deve impulsionar mais aplicativos voltados para pacientes e ferramentas de apoio à decisão – desde que a precisão melhore.
A integração com prontuários eletrônicos e genômica criará cuidados ainda mais personalizados.
Robótica e cirurgias assistidas por IA se tornarão comuns em hospitais de alta tecnologia. Sensores vestíveis combinados com algoritmos de IA monitorarão continuamente métricas de saúde, alertando pacientes e médicos sobre problemas antes que emergências ocorram.
Iniciativas globais (como a Aliança de Governança de IA do WEF) buscam coordenar o desenvolvimento responsável da IA entre países.
Crucialmente, o futuro está na parceria entre IA e humanos. Combinar a velocidade da IA com a expertise dos clínicos pode “acelerar tanto o diagnóstico quanto a cura”, afirmam pesquisadores.
Como especialistas frequentemente destacam, a IA deve ser um “aliado, não um obstáculo” na saúde.
Com otimismo cauteloso, sistemas de saúde começam a adotar a IA para alcançar melhor saúde para mais pessoas – desde diagnósticos inteligentes e clínicas otimizadas até avanços em tratamentos e equidade global em saúde.
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