Os gastos com IA na área da saúde chegaram a 1,4 bilhão de dólares em 2025, quase o triplo do ano anterior. E os casos de uso já vão muito além do que a maioria das pessoas imagina: além de ajudar a escrever prontuários e enviar lembretes de consulta, a IA está sendo usada para prever o risco de morte de pacientes, identificar sepse em estágio inicial, analisar imagens médicas e aprovar pedidos de planos de saúde.
O que está acontecendo no nordeste de Ohio, onde várias das maiores instituições hospitalares americanas estão testando essas ferramentas, é um retrato do que está por vir para toda a medicina.
Uso da IA nos hospitais cuidado transformado
Na Cleveland Clinic, enfermeiras participantes de um programa piloto podem fazer perguntas em linguagem natural sobre os prontuários de seus pacientes e receber respostas em segundos. O que parece um detalhe operacional pequeno tem implicações grandes para a qualidade do cuidado: ao invés de navegar por sistemas complexos em busca de informações dispersas, o profissional tem acesso imediato ao que precisa saber.
O CEO da Cleveland Clinic, dr. Tomislav Mihaljevic, foi enfático ao apresentar a visão da instituição durante uma cúpula de IA para profissionais de saúde: “A inteligência artificial tem essa promessa fenomenal de realmente melhorar a humanidade por meio de melhor acesso à saúde.” Mihaljevic descreveu uma mudança de paradigma: em vez de adicionar IA sobre processos hospitalares antigos, a clínica está reimaginando o ecossistema de entrega de saúde começando com a IA como ponto de partida.
Na prática, isso inclui um programa de enfermagem virtual que permite observação remota de pacientes em risco 24 horas por dia, ferramentas de IA que registram conversas entre médicos e pacientes e geram anotações escritas automaticamente, e sistemas que revisam codificação médica numa fração do tempo que seria necessário manualmente.
Sepse, imagens e consultas: onde a IA já faz diferença
O dr. Jorge Guzman, vice-presidente executivo da Cleveland Clinic para mercados americanos, apontou o gerenciamento de doenças como a área de maior impacto cotidiano. “Estamos começando a usar IA para identificar condições com alta taxa de fatalidade, como sepse, ou gerenciar condições crônicas de forma mais previsível, padronizada e automatizada.”
No MetroHealth System, um novo sistema de hospital inteligente com enfermagem virtual já está sendo implementado. Um dos usos mais imediatos: quando um paciente precisa de um intérprete, o profissional de saúde não precisa mais procurar um tablet, verificar se está carregado e abrir um aplicativo. O serviço de interpretação aparece diretamente na televisão do quarto do paciente.
O Hospital Universitário de Cleveland se juntou a um consórcio nacional de 12 sistemas de saúde que estão desenvolvendo conjuntamente ferramentas de IA para ajudar médicos a analisar imagens, resultados de laboratório e prontuários com mais velocidade. A instituição já usa uma plataforma de enfermagem virtual com IA e planeja expandi-la para seus quase 3.000 leitos.
Em Akron, o Summa Health está implementando IA para analisar tomografias de tórax, fazer encaminhamentos a especialistas e automatizar pedidos de suprimentos, por meio de parcerias com oito empresas de tecnologia. No Southwest General Medical Center, a IA já envia lembretes de consultas, preenche formulários de admissão hospitalar e faz anotações em registros eletrônicos de saúde.
Os riscos do uso de IA nos hospitais, que os entusiastas preferem não destacar
A expansão acelerada da IA hospitalar não vem sem riscos. O desempenho das ferramentas depende da qualidade dos dados com que foram treinadas. Sistemas de IA podem “alucinar”, produzindo respostas imprecisas ou contraditórias quando a mesma pergunta é feita mais de uma vez. Erros nesse contexto podem afetar diagnósticos, tratamentos e a confiança dos pacientes.
Steve Davis, CEO do Cincinnati Children’s Hospital, verbalizou uma preocupação que divide especialistas: “A tendência mais perigosa na saúde hoje pode ser a suposição de que a adoção de IA por si só vai melhorar o desempenho, sem investimento igual no julgamento humano, na habilidade analítica e no treinamento necessários para usá-la com segurança e eficácia.”
Em resposta a esses alertas, o governo americano está se movendo para regulamentar ferramentas de IA na saúde. A FDA anunciou que está considerando avaliar dispositivos médicos habilitados por IA generativa de forma semelhante à avaliação de médicos, uma mudança de postura que sinaliza o nível de responsabilidade que o regulador atribui à tecnologia.
O que isso significa para a saúde pública
O modelo que emerge das experiências no nordeste de Ohio não é de substituição, mas de ampliação. Médicos e enfermeiros continuam sendo os tomadores de decisão finais, mas com acesso a informações mais rápidas, mais abrangentes e mais bem organizadas. As ferramentas piloto têm mostrado que a IA melhora e aumenta o cuidado entregue pelos profissionais, não os dispensa.
Para sistemas de saúde pública que operam com recursos escassos e equipes sobrecarregadas, esse modelo tem apelo direto: se a IA consegue reduzir o tempo que um médico gasta procurando informação, escrevendo anotações ou codificando procedimentos, esse tempo pode ser reinvestido em contato direto com pacientes.
No Brasil, onde o SUS atende uma população gigantesca com infraestrutura e pessoal insuficientes, aplicações de IA que aumentam a eficiência sem comprometer a qualidade do cuidado humano podem ser parte de uma solução estrutural que vai muito além da tecnologia em si.
