Inteligência Artificial na saúde: casos reais que elevam a experiência do paciente em hospitais brasileiros

Introdução

Em 22/08, diretamente do auditório da ANAP, em São Paulo, ocorreu mais uma edição do showcase de inteligência artificial nos hospitais brasileiros. O objetivo foi revelar casos de uso práticos de IA aplicados à experiência do paciente, apresentando soluções que vão desde OCR e automação de agendamento até navegação de pacientes e interoperabilidade entre sistemas. A seleção de apresentações trouxe aprendizados valiosos sobre como tecnologias de IA podem melhorar o atendimento, reduzir erros e ampliar o alcance dos serviços de saúde no Brasil.

Resumo

Ao longo do evento, quatro cases foram destacados. Primeiro, o Instituto Albert Einstein mostrou como transformar pedidos médicos em ações rápidas por meio de OCR (ACR) integrado a IA, com a leitura de listas de exames extensas (40–60 itens) e integração com sistemas como o Wise da Touch. A ideia central foi reduzir a digitação manual no Contact Center, acelerando o agendamento e minimizando erros, com uma arquitetura que usa APIs, IA interpretativa e OCR para extrair dados com eficiência. O resultado inicial enfatiza ganhos de velocidade e melhoria na experiência do paciente, além de evidentes ganhos de engajamento da equipe.

Em seguida, o Hospital de Amor (Barretos) compartilhou o case de navegação de pacientes oncológicos via a plataforma KIDOP ( Clever Care ). A solução foi implantada em linhas prioritárias (mama, colo-retal e pulmão) com um hub de APIs que centraliza o agendamento, triagem e reconciliação de informações. Os números falam por si: 532 interações evitadas de consultas pré-quimioterapia, 176 interações com sintomas pós-quimioterapia resolvidas sem atendimento síncrono, e um Net Promoter Score superior a 100 entre pacientes monitorados. Além disso, 17% dos agendamentos já operam via IA, com mediana de tempo de agendamento caindo para 11 minutos (IA) contra 47 minutos (humano).

O case da OPT, maior grupo de oftalmologia da América Latina, trouxe o conceito de tornar o atendimento mais interativo e padronizado entre marcas. A implementação começou com integração entre diversas HIS (Tazi, Smart, Najha), consolidando regras de agendamento por médico e migrando volumes para canais digitais como o WhatsApp. Os resultados incluem aumento da taxa de conversão de consultas, redução do tempo de atendimento para 30 minutos em 83% dos casos e estímulo de receita de 25% no canal de WhatsApp. A estratégia também refere a criação de um hub de APIs para orquestrar dados e processos entre marcas.

Por fim, a MV Systems apresentou o conceito de interoperabilidade e a jornada conectada da saúde, com foco em dados estruturados, IA e plataformas abertas. O ecossistema Global Health, com o uso de Mav (assistente de IA), integra prontuários com o ecossistema do paciente, tanto no hospital quanto fora dele (telemedicina, monitoramento remoto e home care). Dados de mais de 2 milhões de pacientes, 4 milhões de prontuários e centenas de milhares de imagens de patologia fortalecem esse datalake, que sustenta IA, automação de processos e uma visão holística do cuidado. O objetivo é passar de uma saúde reativa para uma saúde preditiva e centrada no paciente, com o monitoramento contínuo e a deshospitalização como direcionadores de custo, eficiência e qualidade de vida.

Opinião e Análise

Opinião do conteúdo: o que fica claro é que a IA, quando bem aplicada, não substitui o médico nem o cuidado humano, mas o amplia como um ‘centauro’ — uma combinação de capacidade analítica da máquina com a empatia e julgamento clínico do profissional. A ênfase está em governança, ética e segurança dos dados, além da necessidade de políticas públicas que promovam interoperabilidade e padrões abertos. O futuro da saúde passa por dados confiáveis, integração entre sistemas e uma abordagem centrada no paciente, com IA cuidando do que é rotineiro e humanos dedicados tratando o que exige julgamento, tato e contato humano.

Insights e Pontos Fortes

• OCR + IA reduzem significativamente o tempo de agendamento e o erro humano, acelerando o fluxo de atendimento. (Ex.: redução de até 60% no tempo de agendamento relatada em debates do evento.)
• Casos de navegação de pacientes demonstram ganhos expressivos em escalabilidade, com menos consultas presenciais desnecessárias e melhoria na experiência do paciente. (Hospital do Amor)
• Modelos baseados em APIs e hubs de integração permitem escalar soluções entre várias marcas e HIS, mantendo governança e segurança de dados. (OPT)
• A IA atua como facilitadora do atendimento 24x7, aumentando a disponibilidade de serviços e a capacidade de absorver picos de demanda, sem perder o toque humano quando necessário. (OPT, MV)
• A interconexão entre dados clínicos, monitoramento remoto e atendimentos presenciais é estratégica para a sustentabilidade do sistema de saúde, com foco em interoperabilidade, LGPD/ética e políticas públicas.