O setor de saúde vive uma transformação acelerada pela introdução da Inteligência Artificial. Diagnósticos por imagem preditivos, prontuários eletrônicos alimentados por IA generativa e triagens automatizadas já fazem parte da rotina de diversas instituições de saúde. No entanto, por trás da adoção dessas novas tecnologias, Health Techs e hospitais enfrentam um gargalo estrutural crítico: a integração e a interoperabilidade de dados em sistemas de missão crítica.

A complexidade do ecossistema de saúde, tanto no Brasil quanto no exterior, envolve a convivência entre softwares legados, registros laboratoriais fragmentados e volumes massivos de dados não estruturados. Unificar essas bases para que modelos de IA operem em tempo real, sem comprometer a segurança e a integridade de informações sensíveis, tornou-se um dos principais desafios da engenharia de software no setor.

Diferente de áreas como o e-commerce ou serviços financeiros, a saúde lida diretamente com o bem-estar e a vida humana. Falhas no processamento de informações, indisponibilidade de sistemas ou inconsistências na transmissão de dados entre plataformas de prontuário e ferramentas de suporte à decisão clínica podem trazer impactos severos à operação assistencial.

Graduada em Informática Biomédica pela Universidade de São Paulo (USP) e Engenheira de Software Sênior com atuação em projetos globais, Paula Fernandes aponta que a implementação acelerada de soluções de IA exige maturação e rigor nas arquiteturas de software.

“A Inteligência Artificial é a camada mais visível da inovação, mas o seu sucesso operacional depende da consistência da infraestrutura que a sustenta. Um modelo de suporte à decisão ou uma ferramenta analítica perdem sua eficácia se alimentados por dados fragmentados ou de difícil acesso. O principal desafio atual na engenharia de software para a saúde é estruturar sistemas capazes de garantir que a informação flua entre diferentes etapas do atendimento com alta disponibilidade, latência mínima e em total conformidade com normas rígidas de privacidade, como a LGPD e a HIPAA”, explica Paula Fernandes.
 

A urgência destacada pela especialista, Paula Fernandes, Engenheira de Software Sênior reflete métricas consolidadas do mercado de tecnologia e cibersegurança aplicadas à saúde:

• Silos de Dados e Ineficiência:
  Segundo levantamento da Gartner, cerca de 80% dos dados no setor de saúde permanecem não estruturados, notas médicas em texto livre, laudos e imagens, o que dificulta o treinamento eficiente de modelos de IA sem um trabalho intensivo de engenharia e higienização de dados.
• O Alvo Prioritário de Ataques:
  De acordo com o relatório da IBM Security (Cost of a Data Breach Report), o setor de saúde lidera pelo 13º ano consecutivo o custo médio mais alto por vazamento de dados do mundo, atingindo a marca de US$ 10,93 milhões por incidente, valor significativamente acima da média global de outros mercados.
• Crescimento da IA vs. Gargalo Regulatório:
  Estimativas da Grand View Research apontam que o mercado global de IA na saúde deve atingir US$187,9 bilhões até 2030, impulsionado por algoritmos de suporte à decisão. Contudo, a governança de dados e a rastreabilidade continuam sendo a maior barreira para aprovações regulatórias.

Para responder a essas demandas, o desenvolvimento de software na área da saúde tem incorporado metodologias modernas e ferramentas de automação para aumentar a precisão e a agilidade nas entregas sem comprometer os requisitos de segurança.

“Trabalhar em sistemas de missão crítica exige unir o rigor científico da área médica à agilidade das práticas modernas de engenharia de software. A adoção de novas metodologias de desenvolvimento e o uso de IA no próprio ciclo de construção de sistemas têm nos ajudado a construir soluções mais robustas. No final das contas, a governança e a segurança da informação não devem ser encaradas como barreiras para a inovação, mas como a base indispensável para que qualquer tecnologia na saúde escale com confiabilidade”, conclui Paula Fernandes, Engenheira de Software Sênior.