São Paulo — A inteligência artificial (IA) na saúde não deve ser tratada como uma ferramenta isolada, mas como uma camada tecnológica que exige uma nova arquitetura organizacional, com governança e pessoas no centro. Essa foi uma das principais provocações de Renato Grau, futurista e especialista em transformação digital, no segundo dia do Healthcare Innovation Show 2026 (HIS), em São Paulo.
Com 30 anos de atuação em transformação digital, Grau defendeu que a IA deve ser entendida como uma camada tecnológica que precisa estar alinhada às demais estruturas da organização, como processos, dados e governança. A fala ocorreu em um evento que reúne líderes do setor para discutir inovação e tecnologia em saúde.
Governança central contra a Shadow AI
A governança passa a ter papel central, especialmente diante do avanço da chamada Shadow AI, quando soluções são desenvolvidas ou utilizadas dentro das organizações fora dos processos formais. Esse fenômeno, segundo o especialista, pode gerar riscos de segurança, privacidade e inconsistência nos resultados.
Para mitigar esses riscos, Grau sugeriu que as instituições de saúde estabeleçam políticas claras e mecanismos de controle para o uso de IA, garantindo que as iniciativas estejam alinhadas aos objetivos clínicos e operacionais. A transição para uma governança mais robusta é um passo essencial para a adoção segura da tecnologia.
Dados integrados além dos episódios
A mudança também alcança a forma como a saúde organiza seus dados e presta assistência. Segundo Grau, muitos sistemas ainda estão estruturados em episódios — como consulta, exame ou internação — em vez de acompanharem a jornada do paciente de maneira integrada. Essa fragmentação dificulta uma visão completa do histórico e das necessidades do indivíduo.
Como exemplo, citou um caso da Rede D’Or em que dados obtidos em exames de imagem passaram a ser analisados para identificar alterações que não estavam relacionadas ao objetivo inicial do exame. Os alertas eram encaminhados à equipe de enfermagem, que podia acionar o sistema para investigação. Essa abordagem demonstra o potencial de usar dados existentes para melhorar o cuidado.
Casos práticos e ganhos mensuráveis
Entre os exemplos apresentados, mencionou a Hapvida, que teria registrado mais de 600 mil consultas transcritas entre janeiro e maio deste ano. Também apresentou dados relacionados ao tempo de atendimento médico e de registro clínico após a utilização de agentes de IA. Os números indicam uma redução significativa no tempo gasto com documentação, liberando os profissionais para o cuidado direto.
O especialista citou projetos de monitoramento remoto no Reino Unido e um projeto de monitoramento neonatal de uma Santa Casa, que, segundo os dados apresentados, já contabilizava mais de um milhão de horas. Esses projetos ilustram como a IA pode ampliar a capacidade de acompanhamento contínuo, especialmente em contextos de escassez de recursos.
Humanos e máquinas com regras claras
Para Grau, essa combinação entre humanos e máquinas precisa vir acompanhada de regras claras. Ele apresentou um exemplo relacionado à adoção de agentes de IA em protocolos, no qual a adesão às condutas previstas teria passado de 57% para 93%. Esse salto sugere que a tecnologia pode apoiar a padronização de cuidados, mas sempre sob supervisão humana.
Também citou a aplicação de dados e automação na relação entre hospitais e operadoras. Segundo os números apresentados durante a palestra, a utilização dessas tecnologias teria contribuído para reduzir glosas de 12% para menos de 2%. A redução de glosas representa ganhos financeiros e operacionais para as instituições.
Julgamento soberano e responsabilidade humana
Entre essas competências está o que ele chamou de “julgamento soberano” — a capacidade de definir propósito, estabelecer limites, lidar com ambiguidades e exceções e decidir o que não deve ser delegado à máquina. “A responsabilidade é e deve ser humana”, pontuou. Essa afirmação reforça a necessidade de manter o controle humano sobre decisões críticas.
O especialista também orientou sobre quando não usar IA. A primeira é avaliar se existe um problema real a ser resolvido. Se ele puder ser solucionado com uma ferramenta mais simples, como o Excel, não haveria razão para utilizar IA. Essa visão pragmática evita a adoção de tecnologia por modismo, focando em soluções efetivas.
Em resumo, a mensagem de Grau no HIS 2026 foi clara: a IA na saúde exige uma nova arquitetura que integre tecnologia, governança e pessoas, com dados centrados no paciente e responsabilidade humana inegociável.