A inteligência artificial aplicada à saúde já deixou de ser uma promessa futura e passou a ocupar um papel central na inovação clínica, operacional e financeira do setor. Com o aumento da demanda por serviços de saúde, envelhecimento da população, maior incidência de doenças crônicas e restrições orçamentárias, a IA na saúde ajuda a enfrentar problemas que os modelos tradicionais não conseguem resolver tão rapidamente.

A ampla disponibilidade de dados, aliada à capacidade de processamento em alta velocidade, permite que a IA sustente um modelo de cuidado mais preditivo, alinhado ao modelo de saúde 4.0. Nesse contexto, informações clínicas completas são utilizadas para antecipar eventos, otimizar fluxos de trabalho e melhorar os resultados assistenciais.

A tecnologia também apoia a interpretação rápida de radiografias, tomografias e ressonâncias magnéticas, reduzindo tempos de espera e ampliando o acesso a diagnósticos de qualidade.

Como a IA pode transformar a clínica e o diagnóstico?

A IA na área da saúde amplia a capacidade diagnóstica e a tomada de decisão clínica. Um de seus principais diferenciais é a capacidade de aprender com grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e antecipar resultados com elevado grau de precisão.

Ao combinar diferentes tipos de informação (como imagens médicas, sinais fisiológicos, registros clínicos e dados genômicos), a IA consegue apoiar diagnósticos mais assertivos, estratificar riscos e sugerir recomendações terapêuticas personalizadas. Outro benefício está no fortalecimento da detecção precoce e, em alguns casos, da própria prevenção de doenças.

Um exemplo prático vem da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), com um projeto vencedor da categoria Tecnologias Diagnósticas na edição 2025 do prêmio Campeões da Inovação Médica, promovido pela revista VEJA Saúde. Os pesquisadores desenvolveram um sistema inteligente para o rastreamento da retinopatia diabética, uma das principais causas de cegueira evitável no mundo.

Utilizando retinógrafos portáteis, as imagens são enviadas automaticamente para a nuvem, onde algoritmos de IA realizam a triagem dos casos suspeitos. Com isso, o tempo médio entre o exame e o início do tratamento foi reduzido de 20 para 9 dias.

Além de melhorar os desfechos clínicos, modelos como esse contribuem para a redução de custos associados a internações prolongadas e complicações evitáveis.

Em que setores a IA está sendo usada em grande escala?

Os exemplos de IA na saúde se espalham por diferentes áreas dos serviços de saúde e já impactam a operação de forma ampla:

• Assistência clínica avançada: sistemas de apoio à decisão integrados aos prontuários eletrônicos sugerem planos terapêuticos, alertam sobre interações medicamentosas e auxiliam no diagnóstico diferencial com base em dados multimodais.

• Automação administrativa: algoritmos automatizam tarefas repetitivas, como extração de dados, codificação de diagnósticos e transcrição de documentos, liberando profissionais para atividades de maior valor estratégico.

• Triagem e priorização de atendimento: chatbots e assistentes virtuais ajudam pacientes a identificar sintomas, agendar consultas ou direcionar o cuidado adequado, ampliando o acesso em regiões com escassez de profissionais.

• Planejamento de terapias personalizadas: na oncologia, a IA apoia o ajuste de protocolos de radioterapia e quimioterapia com base em características biológicas específicas de cada tumor.

Esses casos demonstram que a IA avança para além do diagnóstico tradicional e passa a assumir um papel estratégico na gestão integrada do cuidado.

Como a IA contribui para a redução de custos?

No campo administrativo e financeiro, a IA tem um papel decisivo na redução de custos na saúde com IA e no aumento da eficiência organizacional. Sistemas inteligentes aplicados à gestão do ciclo da receita hospitalar identificam padrões de glosas, inconsistências de faturamento e oportunidades de recuperação de receita antes mesmo do envio das contas às operadoras.

Além disso, ao automatizar processos rotineiros (como validação de documentos, geração de relatórios e processamento de autorizações), a IA reduz o tempo gasto em atividades operacionais, minimiza erros humanos e permite que as equipes se concentrem em análises críticas e decisões estratégicas. O resultado é um uso mais racional de recursos, maior produtividade e redução do custo por atendimento.

A integração entre sistemas clínicos, operacionais e financeiros também oferece uma visão unificada de desempenho. Com métricas consolidadas, a liderança institucional consegue antecipar tendências, ajustar políticas internas e planejar investimentos com base em dados confiáveis, sustentando a transição para um modelo de saúde orientado por valor.

Desafios e considerações éticas na adoção da IA na saúde

Apesar dos avanços, a adoção da IA na saúde envolve desafios técnicos, éticos e regulatórios relevantes. Desenvolver sistemas confiáveis exige rigor metodológico, validação clínica consistente e profundo entendimento dos fluxos de trabalho assistenciais e administrativos. A tecnologia deve apoiar o profissional de saúde, e não substituir a interação humana.

Questões como privacidade de dados, mitigação de vieses algorítmicos, segurança da informação e transparência das decisões automatizadas são fundamentais para garantir a confiança de profissionais e pacientes. Regulamentações e diretrizes específicas vêm sendo desenvolvidas justamente para orientar uma implementação ética, segura e responsável dessas tecnologias.

Como a IA molda o futuro dos serviços de saúde?

O futuro da IA na saúde aponta para sistemas cada vez mais conectados, capazes de oferecer cuidados preditivos e personalizados em escala. Espera-se a expansão de consultas virtuais assistidas por inteligência artificial, terapias adaptativas baseadas em biologia computacional, monitoramento contínuo de pacientes e uso de IA no desenvolvimento de novos medicamentos.

No médio e longo prazo, a tendência é a consolidação de um ecossistema digital em que a IA atue como elo entre necessidade clínica, capacidade operacional e sustentabilidade financeira.

A visão RIVIO

A Rivio enxerga a IA na saúde como um motor estratégico para integrar assistência, operação e sustentabilidade financeira dos hospitais.

Com a Rivio é possível automatizar todo o ciclo da receita: desde o atendimento e auditoria médica até o envio do XML, passando pelos recursos de glosa após avaliação das operadoras.  

A plataforma foi desenvolvida para identificar divergências, evitar perdas invisíveis, reduzir glosas e garantir que o hospital receba todo o valor a que tem direito. Em contrato, a Rivio se compromete a ressarcir o hospital em 100% se a glosa não for revertida.