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Inteligência Artificial aplicada em softwares contribui para diagnósticos médico

Ferramentas com inteligência artificial já auxiliam médicos na interpretação de dados clínicos e melhoram a assertividade do prognóstico.

Por: Carlos Leen Fonte: Agência Dino
25/06/2025 às 17h15
Inteligência Artificial aplicada em softwares contribui para diagnósticos médico
Banco de imagens Freepik

Um relatório do World Economic Forum estima que o mercado global de inteligência artificial (IA) na saúde, avaliado em US$ 11 bilhões em 2021, deverá ultrapassar US$ 187 bilhões até 2030, com impacto direto na redução de erros de diagnóstico e na eficiência dos sistemas hospitalares. A tecnologia, já presente em aplicações como triagem de pacientes, leitura de exames e organização de dados clínicos, avança para se consolidar como uma aliada importante na melhoria da qualidade dos prognósticos médicos.

Para Lorena Rodrigues Tomás Lousa, CEO da empresa de inovação e desenvolvimento de software BitBoundaire, essa transformação digital passa pelo uso da IA não apenas como suporte técnico, mas como componente central na curadoria e integração de dados de saúde.

“A inteligência artificial atua como uma ponte entre dados clínicos dispersos e decisões assertivas. O desafio não é só captar a informação, mas integrá-la e interpretá-la de forma eficiente para apoiar o profissional de saúde”, explica.

Entre as aplicações mais promissoras, Lorena destaca a sumarização automatizada de atendimentos e prontuários. Com base em registros anteriores, os sistemas são capazes de entregar ao médico um painel inteligente, que ajuda no prognóstico, destaca sinais relevantes e até sugere condutas baseadas em evidências e protocolos clínicos.

“O profissional consegue ter uma leitura mais objetiva e segura do quadro, inclusive com referências que apontam se a conduta proposta está alinhada aos padrões atuais de cuidado”, afirma.

Além de apoiar decisões clínicas, essas tecnologias também atuam de forma preventiva, identificando padrões de risco com base em dados estruturados e não estruturados. Isso permite que o sistema de saúde antecipe diagnósticos ou intervenções com mais precisão, o que é particularmente relevante em áreas como oncologia, cardiologia e cuidados primários.

Outro campo em expansão, segundo Lorena, é a automação hospitalar com IA, que vai desde o controle de contas e prontuários até recomendações inteligentes de fornecedores e insumos.

“Trabalhamos com projetos que funcionam como curadores de dados — soluções úteis tanto para o usuário final quanto para a empresa, com base em bancos validados e protocolos bem definidos”, diz.

A BitBoundaire também atua no mercado norte-americano, com foco em análise avançada de dados clínicos e integração de plataformas, especialmente em ecossistemas de saúde que incluem planos de saúde, hospitais e empresas de tecnologia médica. A empresa busca oferecer soluções que melhorem a coordenação de cuidados, reduzam desperdícios operacionais e ampliem o acesso a tratamentos personalizados.

Ainda assim, a fragmentação das informações segue como um dos principais gargalos para o avanço da IA em saúde.

“Hoje, a maior parte dos dados está retida em silos institucionais. O paciente raramente tem controle sobre seus próprios dados. A IA pode ajudar a reverter isso ao gerar insights contextualizados, com base em históricos clínicos e bancos amplos, atualizados e confiáveis”, avalia Lorena.

Segundo ela, a jornada do paciente também tende a ser aprimorada, com a IA possibilitando triagens mais ágeis, encaminhamentos mais eficientes e recomendações personalizadas — inclusive sobre onde comprar medicamentos com melhor custo-benefício ou quais unidades de atendimento estão mais preparadas para o seu caso.

Ela ressalta que a IA, ao ampliar a capacidade de processamento e análise, não substitui o julgamento clínico, mas o potencializa.

“Essas ferramentas aumentam a capacidade individual do médico e, quando bem aplicadas, transformam esse ganho em inteligência coletiva do sistema de saúde.”

Para a especialista, o uso ético, validado e interoperável da inteligência artificial pode, portanto, não apenas melhorar a produtividade e a segurança dos serviços médicos, mas também elevar o padrão de qualidade assistencial, com decisões mais bem informadas, ágeis e orientadas por evidências.

 

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