IA na área da saúde: da análise passiva à ação estratégica

Atualmente, o ecossistema assistencial brasileiro convive com um paradoxo tecnológico latente. O Brasil gasta cerca de 9,7% do seu PIB com saúde, um nível de investimento comparável ao de nações com populações significativamente mais longevas. Nesse sentido, quase todas as instituições de médio e grande porte já completaram sua transição para sistemas digitais, como o HIS e o PACS. Contudo, a simples posse do dado armazenado em servidores não tem se traduzido em maior controle sobre a operação ou em melhores desfechos clínicos.

Em suma, digitalizar a saúde foi apenas o primeiro passo. O grande desafio atual reside em como transformar esse imenso volume de informações em decisões estratégicas em tempo real. Abaixo, exploramos por que a abordagem tradicional de análise retrospectiva está falhando e como a IA na área da saúde deve evoluir para um modelo de execução proativa. Para entender mais sobre as bases dessa mudança, acesse o blog da NeuralMed.

IA na área da saúde: o problema não é a falta de inteligência

Muitas vezes, acredita-se que o gargalo do setor seja a carência de ferramentas analíticas. No entanto, a realidade operacional mostra que hospitais e operadoras já utilizam tecnologia para gerar relatórios, compilar indicadores e prever cenários macroeconômicos. O desafio crítico começa quando essa inteligência permanece isolada em dashboards gerenciais e não chega à rotina das equipes de ponta.

Além disso, estima-se que 80% dos dados de saúde são não estruturados — como laudos, evoluções de enfermagem e anotações clínicas — e que 97% dessas informações permanecem subutilizadas. Infelizmente, sem a capacidade de processar esses textos livres no tempo certo, a gestão permanece refém de uma visão parcial. Dessa forma, a instituição acumula dados, mas continua sem visibilidade sobre o "paciente invisível" que mais precisa de cuidado agora.

IA na área da saúde: por que a análise retrospectiva não muda desfechos

Frequentemente, a inteligência artificial é aplicada apenas para entender o passado. Quando a tecnologia fica restrita a relatórios de sinistralidade retroativa ou CIDs de faturamento, ela ajuda a identificar onde os recursos foram drenados, mas não evita que o desperdício ocorra novamente. Nesse cenário, a reatividade torna-se o padrão: o gestor descobre o agravamento clínico de um paciente apenas quando o custo da internação aparece na planilha.

Consequentemente, uma IA que só analisa não evita perdas, atrasos ou a sobrecarga operacional crônica. Atualmente, profissionais de saúde gastam até 30% do seu tempo buscando informações espalhadas em diferentes sistemas. Ao passo que as equipes funcionam como "operadoras de dados", a ineficiência na utilização de leitos pode custar até 25% da receita hospitalar. Portanto, se a inteligência não gera um gatilho de ação imediata, ela é apenas um custo adicional de processamento sem retorno assistencial direto.

IA na área da saúde: a necessidade de executar em tempo real

Para que a tecnologia cumpra seu propósito de sustentabilidade, a NeuralMed posiciona a inteligência como uma extensão cognitiva das equipes. A plataforma Atlas não se limita a apontar padrões; ela organiza os dados em módulos operacionais que viabilizam a escala assistencial sem a necessidade de aumentar o headcount.

Nesse sentido, o papel da IA na execução divide-se em três pilares fundamentais:

1. Definição de prioridade: O Atlas Finder analisa laudos e prontuários 300x mais rápido que uma pessoa, entregando listas estruturadas de quem precisa de atenção imediata.

2. Identificação de risco: Através de Processamento de Linguagem Natural (NLP), o sistema identifica o risco clínico real escondido em anotações que o BI tradicional ignora.

3. Indicação do momento de ação: A plataforma sinaliza o "paciente certo, na hora certa", reduzindo gargalos como o tempo entre um exame alterado e a realização de uma biópsia.

Dessa forma, a tecnologia funciona como o time de apoio de uma escuderia de Fórmula 1: o médico é o piloto que toma a decisão final, mas a IA garante que ele tenha todo o contexto refinado para não "derrapar" na curva do tratamento.

IA na área da saúde: do refinamento do dado à conversa orquestrada

Posteriormente ao processamento da inteligência, a ação deve ser concluída através do engajamento. Todavia, a solução não é o disparo de comunicações genéricas, que costumam gerar fadiga e desengajamento no paciente. Na arquitetura da NeuralMed, a Mensageria do Atlas Tracker  entra como uma aliada  direta da IA.

Diferente de ferramentas de chat convencionais, a conversa aqui é orientada por contexto clínico. Quando o Atlas Tracker detecta um "gap de cuidado" — como um paciente oncológico que não retornou para a consulta ou um diabético crítico com exames pendentes — o sistema orquestra o contato automatizado. Como resultado, observamos casos de sucesso expressivos, como na prefeitura de Guararema, onde a IA captou 825 crônicos (546 críticos) com 75% de engajamento nas linhas de cuidado, sem ampliar a equipe assistencial.

Em conclusão, a inovação tecnológica deve ser encarada como uma ferramenta de governança e sustentabilidade. Afinal, segurança é o nosso ponto de partida e, como afirma Anthony Eigier, CEO da NeuralMed, "não tem segunda chance em cuidar mal dos dados das pessoas".

Sua instituição está apenas analisando o passado ou orquestrando o futuro da jornada do paciente?
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