Inteligência artificial em saúde: aplicações, riscos e um futuro complementar

O relatório A saúde que vem, que elaboramos na MAPFRE, indica que a digitalização em saúde passou por duas grandes fases. A primeira focou na implantação de sistemas de gestão hospitalar e otimização de processos administrativos. Agora, uma segunda onda é impulsionada pela IA, que está apoiando de maneira notável o diagnóstico e os tratamentos mediante tecnologias avançadas de análise de dados e aprendizagem automática.

No entanto, o uso desta inovação em saúde propõe grandes desafios, especialmente no que diz respeito à cibersegurança e à proteção de dados pessoais. Considerando que o setor sanitário gerencia informação sensível, garantir a segurança dos sistemas é determinante para que sua adoção seja um sucesso, assim como formar os usuários para que os utilizem corretamente.

O impacto da IA na saúde já é uma realidade tangível. Diferentes organizações começaram a implementar soluções que otimizam o atendimento médico e facilitam a experiência do paciente, entre elas:

• Assistentes virtuais e diagnóstico com IA: um exemplo de destaque é o aplicativo MAPFRE Salud, que incorporou um avaliador de sintomas baseado em inteligência artificial que permite ao segurado obter uma recomendação sobre o especialista adequado ao qual deve visitar em função da descrição de seus sintomas. Isto permite ter uma base sobre a qual o médico pode trabalhar em um diagnóstico de maneira mais eficiente e rápida, tratando as doenças de forma mais ágil.
• Telemedicina e telerreabilitação: Outro âmbito no qual a IA está ganhando espaço é a telemedicina. Na MAPFRE desenvolvemos, em colaboração com Trak, uma iniciativa de fisioterapia digital baseada na prescrição de exercícios de reabilitação e monitoramento assistido do paciente com inteligência artificial. Graças a esta tecnologia, os especialistas podem realizar um acompanhamento mais preciso sem necessidade de visitas presenciais, reduzindo também a taxa de abandono do tratamento.
• Automatização de processos: a inteligência artificial está melhorando a gestão hospitalar mediante a digitalização de documentos e a otimização do fluxo de trabalho em centros médicos. Na MAPFRE, por exemplo, a captura de informações e a gestão de reembolsos foram automatizadas com IA generativa por meio do aplicativo MAPFRE Salud. Isto permite melhorar a experiência do cliente com tempos de resposta muito melhores e gerar eficiência operacional.

“A IA é um aliado estratégico que otimiza processos, melhora a precisão nos diagnósticos e libera tempo para que os profissionais se concentrem no mais importante: o atendimento e o bem-estar do paciente”, comenta Pedro Díaz Yuste, CEO da Savia. “Continuando com o exemplo do aplicativo MAPFRE Salud, aqui a IA atua como um assistente inteligente que agiliza a gestão médica, desde a avaliação de sintomas até a automatização de reembolsos. Faz com que o atendimento médico seja mais acessível, eficiente e personalizado para cada paciente”, acrescenta.

O uso da inteligência artificial no setor sanitário representa um avanço significativo, mas, ao mesmo tempo, apresenta riscos em matéria de cibersegurança.

Neste sentido, a saúde e a indústria farmacêutica são dois dos setores mais expostos aos efeitos adversos da IA. A digitalização prontuários médicos e a automação de processos colocaram os sistemas de saúde na mira de cibercriminosos – os ataques de ransomware foram uma das principais preocupações no setor, já que podem paralisar hospitais e centros médicos, comprometendo o atendimento aos pacientes. Outro risco derivado da aplicação da inteligência artificial neste âmbito é o potencial viés nos algoritmos, o “motor“ da IA.

Neste sentido, la União Europeia categorizou o setor sanitário como um âmbito de alto risco dentro da IA Act, o que implica a necessidade de rigorosos controles sobre as soluções baseadas em inteligência artificial. A legislação procura garantir que os algoritmos sejam confiáveis, transparentes e respeitosos com a privacidade dos pacientes. Além disso, as normas indicam que as organizações no setor da saúde que utilizarem IA realizem auditorias que avaliem a precisão e a equidade dos modelos utilizados.

Mas, apesar de todos os esforços em blindar o tratamento de dados, os riscos não são 100% inevitáveis: o relatório ECRI 2025 Report on Health Technology Hazards adverte sobre diversos problemas que podem surgir com a implementação de IA em saúde. Entre eles, destacam-se os preconceitos nos conjuntos de dados utilizados para treinar algoritmos, o que pode afetar a precisão no diagnóstico e tratamento. Também menciona a “deriva de dados”, um fenômeno no qual a qualidade dos modelos de IA degrada com o tempo devido a mudanças nos padrões clínicos ou na informação dos pacientes. Para mitigar este risco, estão sendo desenvolvidos modelos de aprendizagem contínua que possam se adaptar a novos dados sem comprometer a confiabilidade dos diagnósticos.

«A inteligência artificial não se trata apenas de criar algoritmos que funcionem, mas também da gestão ética e humana deles. Na MAPFRE, adotamos uma gestão ética da IA que não só cumpre a regulamentação, mas também coloca os direitos das pessoas no centro, promovendo uma IA justa e responsável”, comenta Diego Bodas, diretor de Inteligência Artificial da MAPFRE.

Embora a IA ofereça soluções inovadoras em saúde, seu papel deve ser complementar e não substitutivo do julgamento humano. Os médicos e especialistas continuam sendo determinantes para a tomada de decisões clínicas e a IA deve atuar como um apoio que otimiza e agiliza os processos sem substituir a supervisão profissional.

Neste contexto, um modelo híbrido de atendimento pode ser a chave do sucessona implementação de IA em saúde. Esta abordagem baseia-se na combinação da tecnologia com a experiência dos profissionais médicos.

Embora os sistemas de IA possam melhorar a eficiência e a precisão em diagnósticos, não estão isentos de erros. A validação dos resultados por parte de médicos continua sendo um aspecto fundamental para evitar falhas críticas no atendimento sanitário. Por isso, estão sendo desenvolvidos modelos de IA explicáveis, que permitem aos profissionais da saúde compreender como um algoritmo chegou a uma determinada conclusão, facilitando uma melhor interpretação dos resultados.

O futuro da IA na saúde é promissor, mas sua adoção deve ser responsável e confiável. Neste sentido, para que a IA seja uma mudança real e não uma moda passageira, a inovação deve ser acompanhada de uma regulação e governança na proteção de dados e da supervisão médica, bem como da formação de profissionais e do desenvolvimento de algoritmos éticos e responsáveis, essencial para garantir seu uso ético e eficiente no setor da saúde.

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