A inteligência artificial começa a ocupar funções que vão da análise de exames à organização de prontuários nos hospitais brasileiros. Embora a tecnologia ainda esteja presente em uma parcela minoritária das instituições de saúde, grandes hospitais já utilizam sistemas capazes de identificar sinais de doenças, acelerar laudos, acompanhar pacientes e automatizar etapas do atendimento.
Dados da pesquisa TIC Saúde, realizada pelo Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), mostram que 18% dos hospitais brasileiros utilizavam alguma aplicação de inteligência artificial no ano passado. Entre estabelecimentos com mais de 50 leitos, a proporção chegava a 31%. Nas clínicas e laboratórios de diagnóstico e terapia, era de 29%.
O avanço é mais expressivo entre grandes instituições. Pesquisa encomendada pela Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp) à consultoria Folks apontou índice de 56,3% de maturidade digital entre os participantes da entidade, quase dez pontos acima da média registrada pelos hospitais brasileiros. Entre os respondentes, 72% eram hospitais de grande porte ou de porte especial, com mais de 500 leitos.
Em maio, a própria Anahp criou um Escritório de IA para apoiar a incorporação estratégica da tecnologia pelo setor hospitalar.
As aplicações já testadas mostram como a inteligência artificial pode assumir tarefas diferentes dentro de uma mesma instituição. No Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP), uma ferramenta de IA generativa está sendo desenvolvida para reunir e resumir as informações acumuladas durante a internação de um paciente.
O sistema analisa documentos inseridos no prontuário, que podem chegar a 20 ou 30 por dia e estar distribuídos em plataformas diferentes, e reúne as principais informações em um resumo de uma página. A proposta é permitir que o profissional tenha acesso mais rápido ao histórico necessário para o atendimento.
O projeto faz parte do Inlab, laboratório de inteligência artificial e inovação em saúde do Instituto de Radiologia e do InovaHC, criado a partir de acordo com a Amazon Web Services.
Outra frente em desenvolvimento é o chamado Novo Laudo. Ainda em fase inicial de protótipo, a ferramenta utiliza IA generativa para auxiliar radiologistas na elaboração dos relatórios. O médico descreve oralmente as imagens observadas no exame, e o sistema utiliza essas informações na preparação do texto do laudo.
A expectativa dos responsáveis pelo projeto é que as tecnologias possam posteriormente ser incorporadas ao sistema público de saúde de São Paulo.
O uso de IA também avança na identificação precoce de doenças. No Hospital Nove de Julho, um sistema analisa tomografias realizadas na instituição em busca de possíveis nódulos pulmonares. Os achados apontados pela tecnologia passam posteriormente por revisão médica.
Segundo a instituição, três pacientes com câncer de pulmão foram diagnosticados pelo programa neste mês.
O mesmo hospital utiliza impressão 3D e realidade virtual no planejamento de cirurgias de alta complexidade. A partir de exames radiológicos, é possível produzir um modelo da cavidade abdominal do paciente para que o cirurgião estude previamente a anatomia e simule etapas do procedimento. O planejamento pode contar inclusive com a participação remota de outro profissional.
Na Rede D’Or, a inteligência artificial é utilizada em diferentes etapas, incluindo análise de exames, rastreamento de doenças, apoio à decisão clínica, triagem preditiva, prontuários e processos administrativos. Uma das aplicações faz a transcrição da conversa durante a consulta, reduzindo o tempo dedicado pelo médico ao registro das informações.
A tecnologia também auxilia no rastreamento de doenças como câncer de mama, próstata, tireoide e cólon. A proposta é analisar grandes volumes de informações e sinalizar casos que necessitem de investigação ou atendimento prioritário.
Na Santa Casa de São Paulo, uma solução digital instalada na UTI Neonatal do Hospital Central é utilizada para identificar alterações que representam risco ao cérebro dos recém-nascidos. Entre as situações monitoradas estão asfixia perinatal e crises convulsivas, permitindo antecipar intervenções destinadas a reduzir mortalidade e risco de sequelas neurológicas.
Outra área em que a velocidade de processamento tem impacto direto é a genética. Na Dasa Genômica, novos equipamentos são empregados na análise de lâminas utilizadas em exames de citogenética.
Esses exames podem ser determinantes para pacientes em tratamento de doenças como leucemia, porque os resultados ajudam a definir medicamentos e outras condutas. A automatização reduz atividades manuais e pode diminuir o tempo necessário para conclusão dos laudos.
O avanço do sequenciamento genético também depende da ampliação das bases utilizadas para comparar variantes. O desafio é especialmente relevante para a população brasileira, cuja diversidade genética ainda está representada por conjuntos de dados menores do que os disponíveis para populações de países europeus e dos Estados Unidos.
A expansão da inteligência artificial nos hospitais, entretanto, vem acompanhada de exigências relacionadas à segurança. Entre os principais pontos estão a proteção dos dados dos pacientes, a qualidade das informações utilizadas pelos sistemas e a validação dos resultados antes que eles influenciem uma decisão clínica.
A supervisão humana é justamente um dos princípios estabelecidos pelo Conselho Federal de Medicina (CFM) em norma específica sobre a utilização de inteligência artificial na medicina.
Pelas regras, os sistemas podem ser utilizados como ferramentas de apoio em decisões clínicas, gestão da saúde, pesquisas e educação médica, mas não substituem o julgamento do profissional. Recomendações produzidas pela tecnologia precisam ser revisadas pelo médico, que continua responsável pela decisão sobre diagnóstico e tratamento.
O paciente também deverá ser informado quando a inteligência artificial for utilizada em seu atendimento. O tratamento das informações deve obedecer às regras da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), e os hospitais deverão constituir comissões destinadas a acompanhar a utilização dessas ferramentas.
A regulamentação ocorre enquanto o Congresso discute o Projeto de Lei nº 2.338/2023, que estabelece um marco nacional para a inteligência artificial. A proposta já passou pelo Senado e classifica aplicações de IA na saúde como de alto risco, o que implica requisitos de governança e auditoria.
Com o avanço dessas ferramentas, a tendência dentro das instituições é ampliar a automatização de tarefas e a capacidade de processar grandes volumes de informações, mantendo a avaliação médica como etapa obrigatória para decisões que envolvam diagnóstico, procedimentos e tratamentos.