Confira as aplicações, os desafios da IA em saúde, além de discutir como a tecnologia influencia o cuidado clínico e a eficiência operacional.
Neste episódio do podhauz, Carlos Pedrotti, gerente médico do Centro de Telemedicina do Hospital Israelita Albert Einstein e presidente do conselho de administração da Saúde Digital Brasil, traz uma visão lúcida e prática sobre o momento atual e os desafios do uso de inteligência artificial na saúde.
Pedrotti possui 16 anos possui de experiência no Einstein, sendo 13 deles dedicados exclusivamente à telemedicina. Ao lado de Fabio Ferraretto e Caio Vahanian, os três especialistas discutem, entre diversos outros temas, as principais tendências e insights do HIMSS 2025, a maior conferência global de tecnologia e dados em saúde, realizada em Las Vegas.
Caio, que esteve presente no evento, afirma que ¨não houve uma frase sequer ali que não mencionasse inteligência artificial¨. Para Pedrotti, no entanto, ¨muitas promessas ainda não são realidade, e as entregas, em muitos casos, ficam abaixo das expectativas¨.
Pedrotti reforça que toda nova solução tecnológica precisa, primeiro, melhorar a experiência do paciente; segundo, a do profissional de saúde; terceiro, elevar a qualidade assistencial; quarto, reduzir custos; e, quinto, garantir equidade no acesso e prestação de serviços. Esse ciclo de prioridades precisa sempre guiar a adoção tecnológica.
Usos práticos da IA na medicina: 4 principais aplicações
Para além do hype, Pedrotti traz exemplos reais do uso de IA na prática médica. Ele reforça que é essencial entender a IA em saúde como um conjunto amplo, que vai muito além dos grandes modelos de linguagem como o ChatGPT.
Na telemedicina, por exemplo, a coleta de dados é totalmente digital, o que oferece uma oportunidade única de integrar informações e melhorar processos. Entre as aplicações práticas mencionadas, estão:
- Garantia do uso correto de protocolos clínicos – monitoramento do cumprimento de diretrizes, como o uso adequado de antibióticos em casos de dor de garganta.
- Previsão de demanda e alocação de profissionais – modelos de IA ajudam a ajustar o número de médicos e enfermeiros conforme o fluxo de pacientes.
- Análise de dados para identificar padrões – avaliar tendências sazonais de doenças e surtos, como dengue, e ajustar rapidamente a operação.
- Adoção criteriosa de LLMs – Pedrotti alerta para o risco de “preguiça” tecnológica, lembrando que nem tudo exige LLMs. Muitas vezes, métodos mais simples e baratos dão conta do recado.
Eficiência ou cuidado clínico?
Para Pedrotti, o mercado de saúde ainda amadurece o equilíbrio entre eficiência operacional e qualidade do cuidado. A IA oferece caminhos para aumentar a produtividade e reduzir custos, mas é essencial lembrar que, em saúde, a validação técnica e a segurança do paciente vêm sempre em primeiro lugar.
Ou seja, existe o entusiasmo com a IA que pode acabar invertendo prioridades: usar IA por usar, sem garantir que a tecnologia de fato melhore a experiência do paciente, a do profissional e a qualidade do cuidado.
IA na decisão clínica: riscos, limitações e evolução
Quando a IA começa a participar de decisões clínicas, como recomendações de conduta ou previsão de evolução de casos, surgem riscos importantes. As limitações dos modelos e a necessidade de validação rigorosa são centrais, já que cada decisão impacta diretamente a vida de um paciente.
Por isso, o especialista enfatiza que é preciso cautela para não deixar a IA ditar condutas apenas por ser tecnologicamente avançada. É o cuidado que deve definir o uso da IA, não o contrário. E essa evolução deve ser acompanhada de perto, com validação contínua e transparente.
Aplicações de dados na telemedicina hoje
A telemedicina, por sua própria natureza digital, oferece um terreno fértil para dados. E os casos de uso são cada vez mais concretos: do dimensionamento de equipes ao monitoramento de protocolos, passando por análise preditiva de demanda e uso de algoritmos para garantir qualidade e segurança.
Mas Pedrotti lembra: tudo começa pela coleta e organização de dados. Sem essa base sólida, qualquer IA vira só promessa. “Não adianta ter um modelo superavançado se a fonte de dados é falha”, destaca.
Este episódio do podhauz mostra que o futuro da saúde digital passa pela IA, mas sempre de forma equilibrada e responsável.
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