A inteligência artificial (IA) já não é mais promessa: está transformando o dia a dia de hospitais, operadoras e pacientes no Brasil. De diagnósticos mais rápidos à personalização de tratamentos, passando pelo combate a fraudes e otimização de processos, a tecnologia se torna cada vez mais presente em um setor historicamente marcado por burocracia, altos custos e desigualdade de acesso. Junto aos ganhos de eficiência, surgem desafios complexos, como a necessidade de garantir privacidade de dados, evitar vieses e preservar a humanização do cuidado médico.

Fraudes sob vigilância

Na saúde suplementar, um dos maiores gargalos é o impacto financeiro das fraudes. Segundo levantamento do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS) em parceria com a Ernst & Young, em 2022, o setor perdeu cerca de R$ 34 bilhões com práticas irregulares.

Para Sylvio Vilardi, diretor da Bradesco Saúde, a inteligência artificial tem papel central no enfrentamento do problema. A operadora foi pioneira no uso de biometria facial para pedidos de reembolso via aplicativo — recurso que aumenta a segurança, reduz potenciais fraudes e ainda garante acessibilidade a pessoas com deficiência visual. “As fraudes estão em constante evolução, o que exige atualização permanente dos métodos de combate”, afirma Vilardi.

Além da identificação de comportamentos atípicos em reembolsos, a IA ajuda a otimizar processos administrativos e a reduzir glosas, com impacto positivo para o sistema como um todo.

Na Alice, healthtech que combina atenção primária e tecnologia, a ferramenta de auditoria “Trust” cruza automaticamente contratos de pacotes hospitalares com as cobranças enviadas, reduzindo inconsistências e glosas indevidas. “Esse modelo garante que os hospitais recebam de forma justa, ao mesmo tempo em que evita custos adicionais para a operadora”, explica Cesar Ferreira, líder médico de Saúde Digital.

Outro uso da inteligência artificial citado pelo executivo é uma ferramenta que identifica situações sugestivas de fraude de omissão na Declaração de Saúde. “Cada vez que um gatilho de suspeita de fraude é ativado, a IA compara a Declaração de Saúde preenchida em relação ao caso corrente e identifica a probabilidade de fraude. Quando a probabilidade é alta, o caso é enviado para uma avaliação mais aprofundada por um profissional do time de enfermagem.”
 

Diagnóstico precoce em escala

A Alice já usa inteligência artificial para mapear mulheres com exames de Papanicolau ou mamografia em atraso e enviar lembretes automáticos de agendamento. O próximo passo é expandir o recurso para outros rastreios, como a colonoscopia para câncer de cólon.

No pronto-atendimento digital “Alice Agora”, a IA também atua na triagem inicial via chat, reduzindo em 15% o tempo médio do processo, sem comprometer a satisfação dos usuários — que permanece em 4,9 numa escala de 0 a 5.

Privacidade de dados e transparência

Com a entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), a proteção das informações pessoais ganhou prioridade. No Bradesco Seguros, o tema é pauta recorrente do núcleo de Segurança Corporativa, que adota tecnologias avançadas e treinamento contínuo das equipes.

Já a Alice aposta em um “data layer” que separa dados sensíveis de informações pessoais identificáveis (PIIs), com acesso restrito e rastreável. A start-up também remove dados de PIIs antes de compartilhar informações com parceiros de IA e só trabalha com empresas que seguem padrões compatíveis com a legislação brasileira.

“Sempre que interage com membros por meio de IA, a Alice sinaliza isso de forma explícita — seja em mensagens automáticas, seja em ícones. Além disso, investe em ferramentas de auditoria como o ML Flow, além de agentes de IA que supervisionam a qualidade das respostas geradas por outros algoritmos”, explica Ferreira.

Segundo Caio Soares, vice-presidente da Saúde Digital Brasil e diretor médico da Teladoc HealthSoares, um dos maiores desafios no uso da inteligência artificial está em lidar com falhas em sistemas automatizados. “Não se pode confiar em ‘caixas-pretas’ sem governança. É preciso rastreabilidade dos modelos e dados, planos de contingência com supervisão humana (human-in-the-loop), monitorização contínua pós-implementação e auditorias independentes.”

Além disso, pacientes devem ser informados sempre que uma decisão contou com apoio de IA e, em caso de erro, precisam saber quais medidas corretivas foram adotadas. “Também é fundamental definir responsabilidades contratuais e legais entre fornecedores, adotantes e profissionais de saúde”, reforça.

Na avaliação de José Cechin, superintendente executivo do Instituto de Estudos em Saúde Suplementar (IESS), sobre a importância da privacidade de dados, cabe aos prestadores de serviços, e todos os agentes envolvidos na cadeia de valor e que lidam com dados pessoais, garantir que o uso dessas informações não resulte em riscos de discriminação por condição clínica ou outra vulnerabilidade. Assim, a prioridade é seguir estritamente a lei, com governança sólida e mecanismos de proteção.”

Cechin também reforça sobre o risco de vieses em modelos de IA que possam afetar o acesso ou a qualidade do atendimento. “Esse risco existe e pode promover desigualdades já existentes. Por isso, é fundamental manter supervisão humana permanente e revisar periodicamente os sistemas de IA para evitar distorções.”
 

Tecnologia como meio, não como fim

Para Soares, o desafio no uso da IA também está em adotar a tecnologia como ferramenta de amplificação — e não de substituição — da relação entre médicos e pacientes. Segundo o executivo, as instituições precisam priorizar soluções que liberem tempo clínico de qualidade, reduzindo tarefas repetitivas como digitação ou revisão de protocolos administrativos. “A IA deve ser tratada como insumo para a tomada de decisão compartilhada, e não como fim em si mesma”, afirma.

Isso exige supervisão humana obrigatória, treinamento das equipes e métricas centradas na experiência do paciente — como sensação de escuta e continuidade do cuidado. Além disso, toda implementação deve ser testada em ambientes controlados, para avaliar impactos reais sobre empatia, equidade e desfechos. “Se a tecnologia piorar a relação médico-paciente, deve ser repensada”, completa.

Para Cechin, o maior ganho no uso da inteligência artificial está justamente em permitir que médicos e equipes assistenciais dediquem mais atenção ao que nenhuma máquina substitui: escuta ativa, cuidado individualizado e vínculo com o paciente. Ou seja, a tecnologia deve ser vista como parceira, não substituta.

Entre as operadoras, a inteligência artificial tem sido cada vez mais vista como aliada, e não substituta da relação médico-paciente. “Apesar do uso cada vez mais disseminado da tecnologia, ela não substituiu o atendimento humano. Pelo contrário, conexões genuínas seguem fundamentais para resolver situações complexas. Assistentes virtuais baseados em IA garantem respostas ágeis a demandas rotineiras, enquanto o atendimento humano se mantém indispensável nos momentos críticos, assegurando suporte empático e resolutivo”, destaca Vilardi.

Na Alice, a lógica é semelhante. “A IA tira dos profissionais parte da burocracia para que possam se dedicar ao cuidado. No registro de prontuários, por exemplo, agentes de IA já reduziram em 50% o tempo que enfermeiros gastam com burocracia. Pesquisa interna mostra que 83% relatam conseguir dedicar mais tempo ao cuidado direto com os pacientes”, destaca Ferreira.

Inovação aberta e colaboração

Para avançar nesse caminho, a parceria com start-ups também se tornou estratégica. O Bradesco Seguros já avaliou mais de 200 soluções de mercado, nacionais e internacionais, por meio de sua esteira de inovação aberta, potencializando o uso de novas tecnologias em saúde.

Na prática, esse movimento reflete um esforço maior de todo o setor: equilibrar inovação, ética e segurança, de modo que a inteligência artificial não apenas aumente a eficiência, mas também preserve aquilo que deve estar no centro de qualquer sistema de saúde — a confiança e o cuidado humano.

No processo de transformação, as startups desempenham papel fundamental. Para Soares, elas devem apostar em projetos-piloto clinicamente relevantes, modelos de risco compartilhado e interoperabilidade com sistemas já existentes.

“Start-ups que querem bem-sucedidas são aquelas que se alinham às reais prioridades do sistema — reduzir tempo de internação, evitar readmissões, aumentar a aderência ao tratamento e melhorar acesso. Assim, conseguem superar barreiras de adoção da inteligência artificial”, afirma.

Inteligência artificial em hospitais

No Hospital Alemão Oswaldo Cruz, a inteligência artificial vem sendo aplicada em diversas frentes, sempre com o princípio de que a IA é uma ferramenta de apoio, e não substituição, da atuação médica.

Um exemplo é o uso de algoritmos de detecção precoce de sepse, que reduzem o tempo de análise de prontuários de 25 horas para apenas 7, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes. Outro projeto é o Score de Saúde, que avalia o histórico do paciente, classifica riscos e favorece a medicina preventiva, tanto no atendimento individual quanto na saúde corporativa. “Esses recursos ampliam a capacidade de antecipar sinais, reduzir tempo de resposta e apoiar o médico em diagnósticos mais rápidos e seguros”, diz José Marcelo de Oliveira, diretor presidente do Hospital Alemão Oswaldo Cruz

Ao mesmo tempo, o hospital adota medidas rigorosas de governança em dados, em conformidade com a LGPD. Segundo o executivo, protocolos de segurança incluem políticas formais de privacidade, treinamentos, auditorias e monitoramento contínuo, garantindo que todo uso de dados seja ético, transparente e restrito a ambientes controlados. “A transparência se estende também aos algoritmos: cada solução passa por validação clínica e científica, com decisão final sempre nas mãos do médico responsável.”

A preocupação em evitar vieses e preservar a equidade no atendimento é outro pilar. Oliveira reforça que a IA nunca atua sozinha, mas como copiloto, organizando informações e deixando a tomada de decisão clínica aos especialistas. “Dessa forma, evita-se que distorções comprometam diagnósticos ou reforcem desigualdades.”

Para viabilizar o modelo de inovação adotado pelo hospital, Oliveira conta que a instituição mantém parcerias estratégicas com start-ups de saúde e empresas de tecnologia, integradas ao Centro de Inovação e Saúde Digital da instituição. “Essas iniciativas permitem tanto o desenvolvimento conjunto de soluções quanto o uso responsável de bases de dados anonimizadas.” Como resultado, a adoção de IA e inovação fortaleceu a sustentabilidade institucional, com crescimento consistente e ampliação do portfólio de serviços especializados.

Para Oliveira, o futuro da saúde está em transformar hospitais em parceiros da jornada de vida dos pacientes. “Nesse caminho, a IA se consolida como aliada estratégica — organizando dados, acelerando análises e ampliando a personalização do cuidado, sempre com o olhar humano no centro da decisão.”

O futuro está na governança colaborativa

Para Soares, da SDB, o futuro da IA em saúde passa pela construção de um ecossistema cooperativo, com papéis bem definidos: operadoras e hospitais como adotantes, start-ups como desenvolvedoras, e governo como regulador.

Na prática, isso significa fóruns permanentes de diálogo, regras comuns de interoperabilidade, algoritmos auditáveis e padrões mínimos de transparência. A SDB também defende a criação de repositórios de evidência clínica compartilhada, fóruns de avaliação ética e programas público-privados para validação de tecnologias.

“O objetivo é equilibrar inovação e responsabilidade, garantindo que a IA traga benefícios concretos sem abrir espaço para abusos ou desigualdades”, diz Soares.

O executivo destaca que o Brasil não parte do zero e pode se inspirar em iniciativas internacionais. “A Organização Mundial da Saúde (OMS) já publicou princípios globais de ética em IA para saúde; o NHS, no Reino Unido, criou o AI Lab para validar tecnologias em ambientes controlados; a União Europeia, com a recém-aprovada Lei da IA, classifica usos por nível de risco; e o FDA, nos Estados Unidos, exige aprovação regulatória para softwares de saúde.”

Soares diz que, no Brasil, a LGPD e a Estratégia Nacional de Saúde Digital já são marcos relevantes, mas ainda precisam ser acompanhados de práticas de validação clínica e governança. “O aprendizado global mostra que a tecnologia só é sustentável com regulação clara, testes rigorosos, supervisão humana obrigatória e transparência para o paciente”, aponta.

Para que o setor avance de forma segura e sustentável na adoção da IA, o IESS recomenda que as instituições de saúde:

• Invistam em governança de dados;
• Qualifiquem suas equipes para o uso responsável da IA;
• Crie mecanismos de auditoria e monitoramento contínuo;
• Mantenham a proteção de dados como prioridade;
• Valorizem a humanização do cuidado como eixo central.

O desafio não é simples: equilibrar inovação, ética e segurança. Especialistas destacam que a IA só cumprirá seu papel plenamente, quando fortalecer a eficiência do sistema de saúde, sem abrir mão da confiança, da transparência e, sobretudo, do cuidado humano.