Inteligência Artificial na Saúde: Governança, Dados e o Futuro dos Hospitais no Brasil

Introdução

Durante agosto, uma jornada sobre inteligência artificial (IA) na saúde reuniu 20 hospitais para compartilhar 20 casos de uso práticos, com foco em governança, dados e o papel de CMIOs e CIOs. As sessões foram transmitidas online, permitindo capilaridade da discussão e o compartilhamento de aprendizados — sem receitas de bolo — para hábitos de adoção mais eficientes da IA em ambientes hospitalares. O evento também abriu espaço para debater questões regulatórias, parcerias interinstitucionais e a necessidade de estruturar dados de qualidade para que as soluções em IA gerem valor real na ponta.

Resumo

• O ciclo de agosto reuniu 20 hospitais que apresentaram 20 casos de uso de IA em ambientes hospitalares, com métricas de antes e depois que demonstram valor real e potencial escalável. As gravações estão disponíveis no YouTube, ampliando o alcance das lições aprendidas.
• A pauta principal do último dia foi governança: quem responde pela IA nos hospitais (CMIO, CIO) e como articular as decisões entre clínica, TI e gestão, incluindo metodologias de priorização de projetos, calibração de IA e responsabilidade ética.
• O tema de dados foi recorrente: qualidade, interoperabilidade e padrões (SNOMED, HL7, FHIR, semântica de dados) são pré-requisitos para que IA produza resultados confiáveis. Vocabulares controlados, ontologias e diários de dados bem estruturados aparecem como basilares para escalabilidade.
• Reguladores e políticas aparecem como o maior desafio de curto prazo: debate entre leis mais principiológicas versus regras prescritivas, e a ideia de regular por risco com revisões periódicas. As perspectivas de autoridades sanitárias, comissões médicas e legislativas destacam a necessidade de equilíbrio entre inovação e segurança do paciente, com aprendizado a partir da telemedicina.
• A conversa revelou um consenso de que IA deve apoiar, não substituir, o médico — com human-in-the-loop, governança robusta, e iluminação sobre o ROI para justificar investimentos. O ecossistema americano, europeu e brasileiro é citado como referência para moldar caminhos regulatórios que protejam pacientes sem sufocar a inovação.

Opinião e Análise

Sem opiniões explícitas no vídeo. O consenso entre os profissionais presentes foi de que a IA em saúde deve atuar como um facilitador da prática clínica, reforçando a tomada de decisão, reduzindo o burnout e otimizando fluxos de trabalho, desde que haja governança, qualidade de dados e calibração cuidadosa dos modelos. A discussão destacou a importância de manter o médico no centro da decisão diagnóstica e terapêutica, com rails de segurança, responsabilidade compartilhada entre TI, CMIO, CIO e equipes clínicas, e uma abordagem regulatória que acompanhe a velocidade da tecnologia sem frear a inovação.

Insights e Pontos Fortes

• CMIO e CIO como pontes estratégicas: o CMIO surge como a interseção entre clínica e TI, enquanto o CIO orienta a adoção de IA com foco em ROI e escalabilidade. A governança efetiva depende dessas lideranças combinadas.
• Dados de qualidade e interoperabilidade são pré-requisitos críticos: padrões como SNOMED, HL7 e FHIR, além de vocabulários controlados, são centrais para transformar dados brutos em insights confiáveis.
• Calibração e governança de IA generativa: a discussão enfatizou a necessidade de guardrails, “AI Story” e calibração para evitar alucinações e decisões indevidas, mantendo a segurança do paciente.
• Regulação baseada em risco e aprendizado contínuo: há consenso sobre leis mais principiológicas com revisões periódicas, que permitam inovação responsável e adaptação rápida à evolução tecnológica.
• Inovação aberta com governança de projeto: o equilíbrio entre soluções prontas de parceiros e desenvolvimento interno, com POCs bem alinhadas a problemas reais, é visto como caminho prático para acelerar resultados sem sobrecarregar equipes.