IA nos cuidados de saúde: oportunidades e desafios

Escrito por

Data Science Lab

Publicado em

21 de maio de 2025

Os cuidados de saúde enfrentam grandes desafios: custos crescentes, maior procura de cuidados e uma escassez cada vez maior de profissionais de saúde.

A IA pode ajudar a tornar os cuidados de saúde mais inteligentes, eficientes e personalizados. Mas como aplicar a IA na prática? E que obstáculos encontramos? Partilhamos aplicações concretas, desafios e informações retiradas da nossa colaboração com hospitais.

Em que pode ajudar a IA?

A IA tem uma vasta gama de aplicações nos cuidados de saúde. Apresentamos algumas áreas importantes em que a IA pode fazer a diferença.

1. Redução da carga administrativa

Os profissionais de saúde dedicam grande parte do seu tempo a tarefas administrativas, como atualizar os processos clínicos dos pacientes e apresentar pedidos de reembolso. As ferramentas de IA ajudam a executar estas tarefas com mais eficiência e a reduzir a carga de trabalho. Alguns exemplos são:

Transcrever e resumir consultas com recurso a software de speech-to-text e natural language processing (NLP)
Responder mais depressa às perguntas dos pacientes, preparando automaticamente respostas preliminares para os profissionais de saúde com recurso a large language models (LLMs)
Gerar cartas de alta dos pacientes com ferramentas de IA

2. Diagnósticos rápidos e precisos

A IA pode ajudar a fazer diagnósticos com maior rapidez e precisão. Os algoritmos podem analisar imagens médicas e ajudar a detetar anomalias difíceis de identificar a olho nu. Por exemplo:

Detetar anomalias em imagens radiológicas

Melhorar os diagnósticos ao combinar análises de IA com o conhecimento dos médicos
Identificar pacientes com elevado risco de complicações

3. Planeamento e logística mais inteligentes

Processos mais eficientes = tempos de espera mais curtos e melhores cuidados. Alguns exemplos práticos são:

Prever faltas às consultas
Otimizar o planeamento dos blocos operatórios através da previsão da duração das intervenções
Prever os períodos de maior afluência ao serviço de urgência

4. Cuidados personalizados

Com a IA, podemos desenvolver planos de cuidados personalizados, adaptados às características únicas de cada paciente. Alguns exemplos são:

Prever readmissões para tomar medidas preventivas
Prever os resultados da terapia para apoiar a escolha do plano de tratamento adequado
Monitorização/previsão em tempo real durante o internamento hospitalar

Os maiores desafios

A IA oferece oportunidades, mas a sua implementação nem sempre é simples. Estes são os maiores obstáculos.

Legislação e regulamentação

IA enquanto dispositivo médico? Nesse caso, tem de cumprir o Medical Device Regulation (MDR). O MDR é um regulamento europeu que estabelece requisitos para a segurança e o desempenho dos dispositivos médicos. Este processo pode demorar anos. No caso dos sistemas de IA que apoiam a tomada de decisões clínicas, pode demorar entre 4 e 10 anos, dependendo da classe de risco. Felizmente, as aplicações de IA para processos de apoio (como a previsão de faltas a consultas ou os modelos de linguagem integrados no processo clínico eletrónico) podem ser implementadas mais rapidamente. A legislação e a regulamentação ajudam a garantir que a IA é segura e eficaz, mas podem por vezes atrasar a inovação.

Responsável e fiável (Responsible AI)

A IA tem de ser segura, transparente e eficaz. É a isto que chamamos Responsible AI. A validação das ferramentas de IA desempenha aqui um papel importante: é necessário demonstrar que as aplicações são eficazes e seguras. O processo de validação varia consoante a aplicação, e cada parte interessada, como o paciente ou o profissional de saúde, valoriza aspetos diferentes. Por vezes, um pequeno projeto-piloto pode ser suficiente, mas a IA certificada como dispositivo médico exige estudos extensos e certificação.

Implementação e adoção

A IA só funciona se os profissionais de saúde a adotarem. Implementar a IA com sucesso nas instituições de saúde exige mudanças culturais, além das técnicas. As aplicações de IA têm de se integrar nos sistemas de TIC e nos processos de prestação de cuidados existentes. Além disso, os profissionais de saúde precisam de formação e de estar convencidos do valor acrescentado da IA. Sem gestão da mudança e formação, as novas tecnologias muitas vezes acabam por não ser utilizadas. A IA pode apoiar os profissionais de saúde no seu trabalho, mas apenas se compreenderem como funciona e puderem confiar nela.

Expansão: do projeto-piloto à utilização generalizada

Um teste bem-sucedido é positivo, mas como conseguir um impacto real? A expansão é muitas vezes difícil. E, sem uma adoção em larga escala, o impacto da IA na saúde é limitado. As diferenças entre hospitais (sistemas informáticos, dados e processos) tornam esta tarefa complexa.

Aplicações como os modelos de linguagem integrados em processos clínicos eletrónicos são relativamente fáceis de expandir, porque utilizam dados existentes. Mas os sistemas de IA para apoio à decisão clínica enfrentam frequentemente obstáculos adicionais. Os hospitais precisam de capacidade, conhecimentos especializados e recursos suficientes para implementar a IA com sucesso e em larga escala.

Conclusão

A IA pode tornar os cuidados de saúde mais inteligentes e eficientes. Mas a tecnologia, por si só, não chega: a colaboração entre profissionais de saúde, responsáveis pelas políticas de saúde e equipas de desenvolvimento é crucial. Quanto mais cedo começarmos, mais cedo poderemos preparar os cuidados de saúde para o futuro.

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Fontes: