Inteligência artificial na saúde: aplicações, benefícios e desafios

Uma ferramenta de inteligência artificial pode sinalizar um achado suspeito em um exame de imagem antes da leitura médica. Em outra ponta do atendimento, um sistema pode ajudar a organizar informações para o prontuário. São aplicações diferentes da mesma tecnologia, e nenhuma elimina a necessidade de avaliação profissional. 

No Brasil, 18% dos estabelecimentos de saúde com computador relataram utilizar tecnologias de IA em 2025, segundo a pesquisa TIC Saúde 2025, divulgada pelo Cetic.br. A adoção existe, mas ainda é desigual e se concentra em parte nas rotinas operacionais.  

A seguir, entenda como a inteligência artificial na saúde funciona, onde é aplicada, quais benefícios pode oferecer e quais cuidados são indispensáveis.

O que é inteligência artificial na saúde?

Inteligência artificial na saúde é o uso de sistemas computacionais capazes de identificar padrões, classificar informações, produzir previsões ou gerar conteúdos para apoiar atividades relacionadas ao cuidado, à pesquisa e à gestão dos serviços de saúde. Nem toda solução de IA aprende continuamente depois de instalada: alguns modelos são treinados e validados antes de entrar em operação. 

Entre as principais técnicas estão a visão computacional, utilizada na análise de imagens; o aprendizado de máquina, empregado na previsão de riscos; o processamento de linguagem natural, que interpreta textos; e a IA generativa, que pode produzir resumos e rascunhos. Para entender melhor a adoção de tecnologias e dados nas organizações, vale conhecer também o conteúdo sobre gestão digital e transformação tecnológica. 

A função e a autonomia de cada ferramenta dependem de sua finalidade, validação e enquadramento regulatório. Na prática clínica, a supervisão profissional e a segurança do paciente devem orientar seu uso.

Como a inteligência artificial está sendo usada na área da saúde?

A TIC Saúde 2025 mostra que a adoção variou conforme o perfil dos estabelecimentos: 31% daqueles com internação e mais de 50 leitos e 29% dos Serviços de Apoio à Diagnose e Terapia (SADT) relataram utilizar IA. Esses percentuais descrevem grupos específicos, não a rede de saúde inteira.

IA em hospitais e clínicas

Entre os estabelecimentos que informaram utilizar IA, 76% citaram o uso de ferramentas como ChatGPT e Gemini, 52% mencionaram mineração de texto e 48% automação de fluxos de trabalho. Quanto às finalidades, 45% usaram IA na organização de processos clínicos e administrativos, 36% na melhoria da segurança digital e 32% para melhorar a eficiência dos tratamentos. As categorias podem se sobrepor; os percentuais não devem ser somados.  

Na rotina, as aplicações possíveis incluem apoio à classificação de mensagens, transcrição de consultas e preparação de documentação para conferência. A simples disponibilidade dessas funções não demonstra, por si só, ganho de tempo ou segurança: cada implementação exige avaliação de qualidade, privacidade e resultados.

IA na saúde pública

No Sistema Único de Saúde (SUS), ferramentas de análise de imagens e de priorização podem auxiliar na organização do atendimento quando integradas a fluxos clínicos validados. A identificação de achados suspeitos não equivale ao diagnóstico definitivo e deve ser revisada por profissionais habilitados. 

O avanço digital também inclui telessaúde e interoperabilidade, que não são sinônimos de inteligência artificial. Segundo a TIC Saúde 2025, 44% dos estabelecimentos estavam conectados à Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), indicador relacionado à troca de informações, não necessariamente à adoção de IA.

Aplicações da IA em diagnósticos médicos

O diagnóstico por imagem é uma das aplicações mais consolidadas entre os dispositivos médicos que incorporam IA. A FDA informou em setembro de 2026 que havia autorizado a comercialização de mais de 1.600 dispositivos médicos com IA nos Estados Unidos. Essa lista não significa que todos tenham a mesma finalidade ou eficácia, nem substitui a regularização aplicável no Brasil.  

Exemplos incluem sistemas destinados a auxiliar a identificação de alterações em exames de retina, apoiar a análise de imagens radiológicas e interpretar sinais fisiológicos. Dependendo do produto, a IA pode destacar regiões suspeitas, estimar probabilidades ou emitir resultados dentro de indicações de uso específicas. O desempenho depende da população, da qualidade dos exames e do ambiente de implantação.

Uso da IA em tratamentos e medicina personalizada

Modelos de IA podem contribuir para a pesquisa de biomarcadores, a análise de dados genômicos e a investigação de respostas a tratamentos. Na oncologia, dados moleculares podem ajudar a caracterizar tumores, mas a decisão terapêutica considera evidências clínicas, protocolos, condições do paciente e avaliação da equipe assistencial. 

Na pesquisa biomédica, o AlphaFold ampliou a capacidade de prever estruturas de proteínas. Demis Hassabis e John Jumper receberam conjuntamente metade do Nobel de Química de 2024 pelo trabalho de previsão de estruturas proteicas; a outra metade foi concedida a David Baker por design computacional de proteínas. Esse avanço científico não deve ser confundido com um tratamento já disponível ao paciente.

Exemplos de inteligência artificial na saúde

Área	Exemplo de aplicação	Cuidado necessário
Radiologia	Sinalização de achados em imagens   e apoio à priorização	Confirmar desempenho   e revisar alertas
Oftalmologia	Análise de imagens de retina para rastreio em indicações específicas	Observar a indicação aprovada   do dispositivo
Cardiologia	Análise de sinais de eletrocardiogramas e monitoramento	Investigar falsos positivos e negativos
Gestão hospitalar	Organização de dados, documentos  e fluxos	Proteger dados e validar os processos
Atendimento	Triagem de solicitações e respostas administrativas	Evitar orientação clínica automatizada sem controle

Benefícios da inteligência artificial na saúde

Para profissionais da saúde

A principal oportunidade está na redução de tarefas repetitivas e no apoio à identificação de padrões que mereçam análise. A TIC Saúde 2024 registrou uso de IA generativa por 17% dos médicos e 16% dos enfermeiros com acesso a computador nos estabelecimentos. Entre os médicos, 69% dos respondentes sobre tipos de uso citaram auxílio em pesquisas e 54% auxílio na elaboração de relatórios para prontuários. São relatos de uso, não uma medição de economia de tempo ou de melhora de desfechos. 

Para pacientes 

Quando uma solução é adequada e bem integrada, ela pode ajudar na priorização de exames, na continuidade do acompanhamento e na organização do atendimento. Entretanto, o benefício concreto depende de acesso, infraestrutura, desempenho do sistema e capacidade do serviço de responder aos alertas. IA não resolve isoladamente filas, falta de profissionais ou desigualdades regionais. 

Riscos, limites e responsabilidades no uso da IA na saúde

Um modelo pode gerar respostas incorretas, reproduzir vieses dos dados utilizados no treinamento ou apresentar pior desempenho em pacientes de populações diferentes das estudadas. Ferramentas generativas também podem inventar informações plausíveis, o que exige revisão e critérios claros de uso. 

A Organização Mundial da Saúde (OMS) publicou seis princípios para a governança ética da IA em saúde em 2021 e, em janeiro de 2024, divulgou orientações com mais de 40 recomendações para modelos multimodais de grande porte. Entre as preocupações estão autonomia humana, segurança, transparência, responsabilidade e equidade.  

No Brasil, a RDC 657/2022 da Anvisa trata da regularização de softwares como dispositivos médicos, quando enquadrados nessa categoria. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) classifica dados referentes à saúde como pessoais sensíveis. Por isso, o tratamento dessas informações exige base legal, governança, segurança e respeito às regras aplicáveis. Ferramentas abertas não devem receber prontuários identificáveis sem avaliação jurídica e controles apropriados.  

Esses desafios tornam estratégica a proteção de sistemas e informações clínicas. O blog do MBA USP/Esalq aprofunda esse tema no artigo especialização em cibersegurança: conhecimentos e áreas de atuação.

Como se preparar para trabalhar com IA na saúde?

Adotar IA no setor da saúde envolve avaliar a qualidade dos dados, compreender métricas de desempenho, integrar sistemas e gerenciar riscos. Além de competências clínicas específicas, organizações precisam de profissionais capazes de traduzir necessidades operacionais em projetos de tecnologia responsáveis. 

Para quem busca aprofundar o repertório em análise de dados, há o MBA em Data Science, Inteligência Artificial e Analytics USP/Esalq. 

Já o MBA em Gestão de Negócios Digitais e Inteligência Artificial se conecta aos desafios de implementação e liderança de mudanças; a formação em cibersegurança dialoga com os riscos de proteção de sistemas e dados. A escolha depende da atuação profissional e do conteúdo programático atualizado de cada curso. 

Antes de decidir, veja também os critérios apresentados no artigo especialização em inteligência artificial vale a pena? 

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Perguntas frequentes sobre inteligência artificial na saúde

Como a inteligência artificial é usada na área da saúde?

Em tarefas administrativas, apoio à leitura de exames, análise de dados clínicos, pesquisa e desenvolvimento de soluções de acompanhamento. Cada aplicação exige diferentes formas de validação e supervisão. 

Quais são os quatro tipos de IA mais usados na saúde?

Não existe uma classificação universal de “quatro tipos mais usados”. Quatro técnicas frequentes são visão computacional, aprendizado de máquina preditivo, processamento de linguagem natural e IA generativa. Elas podem ser combinadas em uma mesma solução. 

Quais são os benefícios e os riscos da IA na saúde?

Entre os possíveis benefícios estão apoio a rotinas, priorização de informações e análise de grandes conjuntos de dados. Entre os riscos estão erros, vieses, vazamento de dados, opacidade dos modelos e excesso de confiança nos resultados. 

O que a OMS recomenda sobre IA na saúde?

A OMS destaca a necessidade de supervisão e autonomia humanas, transparência, proteção da privacidade, responsabilização e equidade, com medidas proporcionais ao risco de cada uso. 

Qual é a melhor IA para a área da saúde?

Não há uma ferramenta ideal para todas as tarefas. A seleção deve considerar a finalidade, as evidências de desempenho, a situação regulatória quando aplicável, a segurança de dados e a integração ao trabalho das equipes. 

Conclusão

A inteligência artificial na saúde já está presente em parte dos serviços brasileiros, sobretudo em aplicações operacionais, e pode apoiar diagnósticos, pesquisas e a gestão do cuidado. Seu valor não se mede apenas pela capacidade do algoritmo: depende de validação, supervisão humana, proteção de dados e resultados observados na prática. 

Para atuar nesse cenário, é importante combinar conhecimento técnico, senso crítico e compreensão das particularidades da saúde. Explore as opções de formação em tecnologia e gestão do MBA USP/Esalq para dar continuidade aos estudos. Conheça os MBAs.