A HIMSS 2026 foi realizada neste ano em Las Vegas, reunindo mais de 25 mil participantes. Trata-se de um dos eventos mais relevantes do calendário internacional de saúde digital, informática em saúde e tecnologias aplicadas à saúde. Nesta edição, mais de 250 brasileiros estiveram presentes, evidenciando também o interesse crescente do país em acompanhar os principais movimentos globais do setor.

O evento indica que a IA (Inteligência Artificial), segue no centro das discussões e continua mobilizando grande parte da atenção do ecossistema. Ao mesmo tempo, ficou evidente que a agenda da saúde digital vai além da IA. 
 

Estandes sobre interoperabilidade mantiveram presença expressiva no pavilhão, enquanto palestras sobre transformação digital, robótica, uso adequado das tecnologias, eficiência operacional e clínica, além de experiência do paciente, também ganharam protagonismo, inclusive na abertura do evento.

Desde o início, a experiência do paciente apareceu como eixo estruturante da discussão sobre tecnologia. O paciente foi apresentado não apenas como destinatário de soluções, mas como ator central no próprio processo de criação, o que reforça uma mudança importante na lógica de desenvolvimento e implementação tecnológica em saúde.

Interoperabilidade, robótica, transformação digital e experiência do paciente

Esses foram temas recorrentes nas palestras e sessões educativas. Em relação à interoperabilidade, o cenário global mostra avanços importantes com o uso de padrões como HL7 FHIR, SNOMED CT, LOINC e OMOP/OHDSI. Ainda assim, permanece o desafio de utilizá-los em escala, de forma consistente, e não apenas em pesquisas ou no desenvolvimento de softwares isolados. Um dos usos apresentados foi a construção de dashboards e a previsão de sepse pós-operatória com dados de toda a Suíça por meio da interoperabilidade.
 

Conectada a isso, a transformação digital foi apresentada como uma forma de colocar o paciente não apenas no centro do cuidado, mas também como parte ativa da criação. Por isso, a interoperabilidade se mostra cada vez mais importante. Nessa lógica, o essencial é compreender as necessidades do paciente e como ele pode estar integrado ao cuidado para além das paredes do hospital ou da clínica, inclusive dentro de casa.

Um exemplo interessante dessa transformação centrada no paciente foi o uso de painéis digitais nos quartos, capazes de atualizar condições clínicas, informar o que ainda está pendente, indicar próximos passos, esclarecer dúvidas e até permitir pedidos de ajuda.

Em uma análise mais aprofundada, outro conceito relevante foi o da robótica aplicada à saúde. Na indústria em geral, costuma-se dizer que a robótica cumpre três funções principais, os chamados 3Ds: trabalhos repetitivos (dull), perigosos (dangerous) e sujos (dirty). Na saúde, porém, também se propõe um quarto “D”: dignidade. Ou seja, a robótica deve apoiar pacientes, profissionais de saúde e cuidadores, tornando o trabalho mais fácil e reduzindo esforços desnecessários.

Inteligência artificial

Ao avançar para o tema mais presente no pavilhão e no imaginário do evento, observa-se que a IA realmente dominou a HIMSS 2026, mas de uma forma diferente neste ano. Era comum ouvir que “não havia tanta novidade”. Essa percepção não se apresenta necessariamente como algo negativo, mas como um sinal de que a inteligência artificial pode estar chegando ao topo da curva de hype de Gartner e iniciando a descida em direção à desilusão.
 

Um ponto que chamou atenção foi a mudança de discurso. Sai a ideia de “IA como transformação disruptiva imediata” e entra uma abordagem mais pragmática, focada em eficiência. Em diversas conversas e sessões, ficou evidente que as instituições estão priorizando casos de uso com impacto claro no fluxo assistencial ou operacional, ainda que menos ambiciosos do ponto de vista tecnológico.

Esse movimento reforça a transição da IA da experimentação para a operacionalização, ainda que de forma gradual e cercada de controles.

Outro ponto recorrente foi a dificuldade em demonstrar retorno financeiro direto das iniciativas de IA. Em muitos casos, os ganhos aparecem de forma indireta, como aumento de produtividade, redução de burnout ou melhoria da experiência, o que exige novas formas de mensuração de valor.

Isso sugere que os modelos tradicionais de ROI podem não ser suficientes para avaliar iniciativas de inteligência artificial na saúde, exigindo indicadores mais amplos e alinhados à jornada do paciente e do profissional.

Mas é importante deixar claro: isso não desabona a IA. Pelo contrário. A análise do cenário sugere que ela está cada vez mais próxima de mostrar, com maior clareza, onde realmente ajuda. Existem diversos modelos e técnicas de IA, mas o foco aqui recai sobre as LLMs, que vêm sendo o grande hype desde 2022. Essas soluções parecem ter encontrado um caminho mais concreto nos Estados Unidos, e também em outros países presentes no evento.
 

Esse caminho pode ser resumido em quatro grandes vertentes:

Sumarização e ambient listening

Aqui, as LLMs conseguem absorver grandes volumes de dados e resumir o que está acontecendo. Entram nesse grupo ferramentas para sumário de alta, transcrição, resumo de informações e até elaboração de relatórios.

Ciclo da receita

Nesse caso, a IA pode atuar identificando lacunas nos prontuários, além de ajudar na criação de relatórios e textos que justifiquem o uso de materiais e procedimentos.

Codificação

A IA passa a ser capaz de traduzir códigos entre diferentes modelos e, a partir de análises, melhorar mapeamentos em tempo real.

Conversa com o paciente

Embora isso ainda soe estranho para muitos, a IA tende a demonstrar mais paciência em interações simples e pode apoiar agendamentos, questões burocráticas e até realizar uma história clínica inicial para o profissional de saúde.

Outro ponto interessante foi a discussão sobre a importância do elemento humano nessas interações. Algumas aulas reforçavam esse conceito com a expressão “human in the loop”. A mensagem era clara: não existe IA que faça tudo sozinha. Ainda é necessário um humano para validar. Há várias razões para isso, mas, neste momento, a principal talvez seja garantir transparência e gerar confiança no uso da tecnologia.

Governança e cibersegurança

Também foi discutido por que parte do que se esperava da IA há dois anos ainda não se concretizou. Um dos primeiros pontos levantados foi a segurança, tanto do ponto de vista assistencial quanto cibernético.

Na segurança assistencial, ficou evidente que governança é fundamental, não apenas para decidir o que usar, mas principalmente como usar, quais são os limites e como garantir entrega de valor. Em várias palestras, foi comum observar que a IA reduz tempo e melhora satisfação, mas raramente apresentava retorno financeiro claro. Além disso, o uso descoordenado da IA favorece o surgimento de diversos sistemas paralelos, difíceis de gerenciar. Por isso, começa a ganhar força a ideia de concentrar esforços em ferramentas que agreguem mais produtos e soluções.

Em paralelo, a cibersegurança apareceu como tema essencial. Foi reforçada a importância de reconhecer que os dados são privados, têm valor econômico e estão sujeitos a leis e regulações que impactam diretamente seu uso. Uma palestra da Europa destacou bem o GDPR e mostrou como a segurança da informação continua sendo uma prioridade. A percepção apresentada foi de que, tecnicamente, muito já foi feito, mas que, do ponto de vista das pessoas, ainda há um longo caminho de treinamento e conscientização. Como resposta, foi criado um plano europeu entre diversos países para capacitar profissionais de saúde na ponta, de forma lúdica e personalizada, com impactos positivos já observados.
 

E o Brasil, como fica?

Diante de tudo isso, surge a pergunta: onde o Brasil entra nessa discussão e, acima de tudo, se está pronto.

Ao observar o cenário internacional, fica claro que o desafio não é apenas tecnológico, mas também de priorização e coordenação. Muitos países avançaram menos pela adoção de novas tecnologias e mais pela capacidade de executar bem o básico: integração de dados, governança e definição clara de casos de uso.

No contexto brasileiro, isso levanta uma reflexão importante. Mais do que acompanhar tendências globais, talvez o maior desafio esteja em consolidar fundamentos. A existência de iniciativas estruturantes já é um avanço, mas sua adoção efetiva e uso em escala ainda são pontos críticos.

O Brasil conta com a RNDS como modelo de interoperabilidade, e é preciso fortalecer esse caminho. Ao mesmo tempo, é necessário aproveitar a experiência internacional, que mostra que interoperabilidade se faz com modelos de comunicação, como HL7 FHIR, mas também com modelos de dados, como SNOMED CT, LOINC, openEHR, entre outros.

Esse cenário reforça que interoperabilidade não é apenas uma agenda técnica, mas um elemento estratégico para viabilizar ganhos reais em escala, tanto na eficiência operacional quanto na evolução de iniciativas mais avançadas, como inteligência artificial.

Do ponto de vista da IA, o CFM recentemente deu um passo importante em governança. Ainda assim, é fundamental que essa discussão se expanda para todos os profissionais e que se compreenda que a IA é uma ferramenta de apoio, com limites e usos específicos.

Em paralelo, observa-se que a adoção de IA no Brasil ainda ocorre de forma fragmentada, muitas vezes desconectada dos fluxos assistenciais ou sem uma estratégia clara de priorização, o que pode limitar seu potencial de geração de valor.

Mas talvez ainda falte desenvolver algo essencial: maturidade no uso das tecnologias por parte dos profissionais de saúde, dos gestores, das áreas de tecnologia e dos desenvolvedores. Uso seguro, governança de IA, pensamento crítico e, acima de tudo, mensuração do uso e dos resultados precisam fazer parte dessa evolução.

Diante disso, a oportunidade do Brasil pode não estar apenas em acompanhar o que há de mais avançado, mas em aprender com os erros e acertos de outros países. O momento parece menos sobre inovação pela inovação e mais sobre execução consistente, com foco em impacto real no cuidado, na eficiência e na experiência.

*Leandro Miranda é médico especialista em Informática em Saúde da Eval.

*Caroline Pitoni é Gerente Comercial de IA da Eval.