Como o domínio da IA aumenta a credibilidade da tecnologia na saúde

Em todo o sistema de saúde, instituições vêm ampliando a integração entre bancos de dados, tecnologias digitais e conhecimento especializado. Esse movimento acompanha uma transformação mais ampla na maneira como as informações clínicas são organizadas, acessadas e utilizadas na prática assistencial. 

A adoção de inteligência artificial (IA) amplia esse processo, mas também eleva o nível de exigência sobre a qualidade das soluções utilizadas. Quanto maior a participação da tecnologia na tomada de decisão, maior a necessidade de garantir que seus resultados estejam apoiados em informações confiáveis, conhecimento clínico validado, evidências científicas e mecanismos claros de governança. 

Para os fornecedores de tecnologia em saúde, esse cenário exige estruturas capazes de conectar informação, contexto assistencial e evidências científicas. A capacidade de gerar respostas rapidamente, por si só, não é suficiente quando essas respostas podem influenciar decisões relacionadas a diagnósticos, medicamentos e tratamentos.

 

Uso não supervisionado da IA 

O uso responsável da inteligência artificial tornou-se um dos principais desafios dessa transformação digital. As organizações precisam ter segurança de que as ferramentas digitais incorporadas aos fluxos de trabalho utilizam informações atualizadas, fontes confiáveis e critérios clínicos adequados. 

Segundo a pesquisa TIC Saúde, divulgada pelo CGI.br em maio de 2026, a inteligência artificial já está presente em 18% dos estabelecimentos de saúde no Brasil, principalmente em atividades operacionais, de diagnóstico e gestão. Entre unidades com mais de 50 leitos, o percentual chega a 31%, enquanto nos serviços de apoio diagnóstico e terapêutico alcança 29%. 

O avanço da tecnologia, no entanto, ocorre em ritmo mais acelerado do que a implementação de mecanismos internos de supervisão e conformidade em muitas organizações. À medida que a IA passa a participar de atividades clínicas e hospitalares, a qualidade das informações utilizadas pelos sistemas torna-se determinante para sua segurança e confiabilidade. 

Esse desafio também aparece no crescimento da chamada Shadow AI, expressão utilizada para definir ferramentas de inteligência artificial adotadas sem autorização ou controle institucional. Em uma recente pesquisa da Wolters Kluwer Health, 40% dos profissionais de saúde afirmaram ter identificado ferramentas de IA não autorizadas em seus ambientes de trabalho, enquanto 17% reconheceram utilizá-las. 

O fenômeno está relacionado à expansão da oferta de ferramentas digitais e à demanda dos profissionais por soluções capazes de reduzir tarefas administrativas e acelerar o acesso à informação. Hospitais já observam o uso da IA em atividades relacionadas à prescrição, definição de dosagens e revisão de medicamentos, áreas nas quais a ausência de validação adequada pode ampliar os riscos para o paciente. 

A pressão por produtividade também contribui para esse cenário, especialmente quando as soluções institucionais não acompanham as necessidades dos profissionais. Esse contexto aumenta a possibilidade de adoção de ferramentas externas que não necessariamente seguem os mesmos critérios de segurança, privacidade, atualização ou validação clínica.

 

Reação do setor 

Embora a tecnologia tenha avançado significativamente, alguns fundamentos do cuidado em saúde continuam os mesmos. A definição de tratamentos adequados, alinhados às melhores evidências disponíveis e às características de cada paciente, continua sendo fundamental para a prática assistencial. O que mudou foi a expectativa em relação à qualidade dos dados e conteúdos que dão suporte às ferramentas digitais. Hospitais e sistemas de saúde passaram a exigir maior transparência sobre a origem das informações, os critérios utilizados pelos modelos e os mecanismos de atualização e validação dos resultados. 

O segmento, no geral, tem avançado na incorporação da IA aos fluxos de trabalho, principalmente em atividades como resumo de informações, recuperação de dados e automação de tarefas. Esses usos apresentam ganhos relevantes, especialmente em processos de menor risco e maior previsibilidade. Os desafios se tornam maiores, no entanto, quando a inteligência artificial participa diretamente da decisão clínica. Nesses casos, a velocidade de processamento precisa estar acompanhada por conteúdo baseado em evidências, atualização contínua e mecanismos que permitam compreender como determinada recomendação foi produzida. 

Modelos generalistas podem apresentar limitações diante de situações clínicas complexas, doenças raras, interações medicamentosas ou cenários atípicos de dosagem. Essas situações nem sempre estão adequadamente representadas nos conjuntos de dados utilizados no treinamento de sistemas de inteligência artificial. 

Dessa forma, hospitais e sistemas de saúde passaram a avaliar fornecedores não apenas pela capacidade tecnológica de seus modelos, mas também por fatores como explicabilidade, rastreabilidade, continuidade das informações, governança e consistência clínica. Esses elementos ganham importância à medida que a tecnologia passa a exercer maior influência sobre decisões relacionadas ao cuidado. 

Nesse contexto, os bancos de dados farmacológicos tradicionais cumprem uma função essencial de referência, oferecendo acesso a informações sobre medicamentos, indicações, interações e dosagens. Ainda assim, cabe ao profissional avaliar, interpretar e combinar essas informações antes de tomar uma decisão. 

A inteligência artificial aplicada a medicamentos amplia esse processo ao organizar e contextualizar informações relevantes para a decisão clínica. Ao reunir dados do paciente, conhecimento especializado e evidências atualizadas, essas soluções podem ajudar o profissional a avaliar alternativas terapêuticas mais adequadas para cada situação. 

Esse tipo de aplicação não elimina a responsabilidade do profissional de saúde, mas reforça a necessidade de supervisão humana, especialmente porque a recomendação produzida pela tecnologia precisa ser interpretada à luz do quadro clínico, do histórico do paciente e das condições específicas de atendimento.

 

Pilares da IA em saúde 

A capacidade de processar grandes volumes de informação em pouco tempo é uma das principais vantagens da inteligência artificial. Entretanto, velocidade sem contexto pode apenas ampliar a quantidade de dados disponíveis ao profissional. Para que a tecnologia contribua efetivamente para a tomada de decisão, os sistemas precisam ser capazes de organizar, priorizar e contextualizar as informações. Isso depende diretamente da qualidade das fontes utilizadas e da forma como o conhecimento clínico é incorporado aos modelos. 

Nesse sentido, bases incompletas, desatualizadas ou inconsistentes tendem a produzir resultados igualmente frágeis. Com isso, a curadoria realizada por especialistas, a revisão contínua das evidências, a atualização do conhecimento e a rastreabilidade das informações tornam-se componentes ainda mais importantes para o desenvolvimento de ferramentas destinadas à saúde. 

Outro aspecto relevante é a incorporação do contexto, uma vez que características individuais do paciente, histórico clínico, tendências populacionais e condições operacionais podem alterar significativamente a interpretação de uma informação ou recomendação relacionada a medicamentos. 

Do ponto de vista dos fornecedores de tecnologia, estruturas de conhecimento clínico consolidadas também favorecem o desenvolvimento de soluções mais consistentes. Sem uma base comum, equipes precisam reconstruir critérios e lógicas clínicas para diferentes casos de uso, mercados ou ambientes assistenciais, além de atualizá-los constantemente conforme novos medicamentos, evidências e diretrizes surgem.

Uma estrutura reutilizável de conhecimento permite que diferentes aplicações de IA compartilhem os mesmos fundamentos clínicos e critérios de validação. Agentes inteligentes, automações e outros recursos podem ser desenvolvidos sobre essa base, reduzindo inconsistências e facilitando a expansão das soluções. 

A maturidade da inteligência artificial na saúde dependerá, portanto, menos da capacidade de produzir respostas rapidamente e mais da qualidade do conhecimento e dos mecanismos que embasam essas respostas. À medida que a tecnologia ganha espaço nos processos assistenciais, confiança, rastreabilidade, atualização e supervisão clínica passam a ocupar uma posição cada vez mais relevante na definição de quais soluções poderão, de fato, ser incorporadas à rotina dos profissionais de saúde.

Vanessa Guarise - Enfermeira, mestre em ciências da saúde, doutoranda em tecnologia pela UNIFESP, Coordenadora do GI de enfermagem da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS) e Gerente de contas e de relacionamentos