Segundo o levantamento TIC Saúde, 17% dos médicos brasileiros já utilizam inteligência artificial, enquanto 4% dos estabelecimentos de saúde aplicam IA em seus processos, sendo que quase metade desses já recorre ao processamento de linguagem natural (Natural Language Processing, ou NLP). Essa tecnologia permite que computadores entendam e extraiam informações clínicas a partir de textos não estruturados, como os prontuários médicos e multiprofissionais, compostos por evoluções, laudos, prescrições e notas dos profissionais.

Grande parte da informação clínica está registrada nesses textos livres e permanece inacessível para sistemas antigos de análise. É nesse ponto que o NLP se destaca: ao transformar essas notas clínicas em dados estruturados, ele permite identificar incidentes graves, automatizar codificação (CID, DRG), gerar sumários clínicos e localizar pacientes com base em critérios clínicos específicos, aplicando, inclusive, evidências do mundo real (RWE).

No entanto, nem toda IA é eficaz no ambiente clínico. Muitas soluções são treinadas em outros idiomas ou em contextos não médicos, o que limita sua capacidade de interpretar corretamente siglas, jargões e negações comuns aos prontuários brasileiros. Além disso, ao utilizar apenas modelos externos-internacionais, a ausência de validação local e de mecanismos de auditoria humana pode comprometer a qualidade do dado e gerar decisões baseadas em informações distorcidas ou enviesadas.

É nesse cenário que a maturidade técnica e a governança de dados se tornam diferenciais cruciais. Soluções desenvolvidas com dados reais, auditáveis, em português e com validação clínica são as que realmente geram impacto positivo. A utilização desses recursos permite não apenas maior assertividade na extração de dados, mas também conformidade com regulamentações de proteção de dados, como a LGPD, fundamental para garantir a privacidade e segurança das informações sensíveis.

Quando bem implementadas, IA e NLP deixam de ser promessas para se tornarem ferramentas estratégicas que transformam a rotina hospitalar. Elas aumentam a eficiência operacional ao automatizar processos manuais e repetitivos, reduzem erros clínicos ao oferecer insights baseados em dados precisos e atualizados, e ampliam a capacidade das equipes de saúde ao permitir que os profissionais se concentrem no atendimento ao paciente, em vez de tarefas burocráticas.

Além disso, a integração dessas tecnologias com evidências do mundo real (RWE) abre um novo horizonte para a medicina personalizada, possibilitando uma análise mais precisa dos tratamentos e da jornada do paciente, o que contribui para melhores desfechos clínicos e para a sustentabilidade dos sistemas de saúde. Assim, o uso inteligente e ético de IA e NLP não só melhora a qualidade do cuidado, mas também gera valor para toda a cadeia de saúde, desde hospitais e operadoras até fabricantes de medicamentos e órgãos reguladores.

*Karlyse Claudino Belli é Chief of business & data officer iHealth, empresa do grupo DoctorAssistant.ai.