Blog de IA

Tag: acesso à saúde

  • Como a inteligência artificial está mudando o tratamento do câncer

    Como a inteligência artificial está mudando o tratamento do câncer

    Como a inteligência artificial está mudando o tratamento do câncer

    A inteligência artificial (IA) surge como uma força transformadora na área da saúde, prometendo redefinir o cenário do combate ao câncer. Especialistas indicam que essa tecnologia já está presente em diversas etapas do cuidado oncológico e seu impacto tende a crescer, influenciando desde o diagnóstico preciso até a criação de terapias inovadoras. A capacidade da IA de processar e analisar vastos volumes de dados rapidamente é um diferencial crucial.

    Ferramentas baseadas em machine learning e deep learning permitem identificar padrões complexos e cruzar informações clínicas com uma agilidade antes inimaginável. Isso resulta em um apoio mais preciso às decisões médicas, fundamentais para a formulação de estratégias de tratamento cada vez mais eficazes e personalizadas para cada paciente.

    A IA no diagnóstico e na análise de exames

    Na prática, a inteligência artificial atua como uma aliada poderosa para os profissionais de saúde. Uma de suas aplicações mais significativas é a análise de exames de imagem, como radiografias e tomografias, auxiliando na detecção precoce de anomalias. Além disso, a IA contribui para o aprimoramento de diagnósticos, a identificação de grupos de risco e a definição das abordagens terapêuticas mais adequadas a cada perfil de paciente.

    A tecnologia também otimiza a organização de dados clínicos, simplificando o acompanhamento de casos e a integração de informações essenciais. Essa visão unificada facilita a colaboração entre equipes médicas e melhora a continuidade do cuidado.

    Acelerando o desenvolvimento de novas terapias

    O desenvolvimento de novos medicamentos é outro campo onde a IA demonstra um potencial revolucionário. O processo tradicional de descoberta e aprovação de fármacos pode levar mais de uma década. Com algoritmos avançados, a expectativa é que esse cronograma seja significativamente reduzido, acelerando a chegada de novas esperanças terapêuticas aos pacientes.

    A combinação da inteligência artificial com exames genéticos e sequenciamento de DNA é um marco na medicina de precisão. Ao analisar informações genéticas e moleculares, é possível compreender melhor o comportamento específico dos tumores. Isso permite a seleção de tratamentos mais direcionados, o que, por sua vez, aumenta as chances de sucesso e minimiza efeitos colaterais indesejados.

    Tratamentos mais precisos e menos invasivos

    A IA também impulsiona o avanço de tratamentos menos invasivos. Técnicas como radioterapia de alta precisão, cirurgia robótica e procedimentos guiados por dados estão se tornando mais comuns. Esses métodos visam reduzir o tempo de recuperação dos pacientes e melhorar sua qualidade de vida durante e após o tratamento.

    A capacidade da IA de integrar dados de múltiplas fontes — incluindo exames laboratoriais, imagens médicas e histórico clínico — cria uma visão holística do paciente. Esse modelo integrado favorece tomadas de decisão mais assertivas e personalizadas, que consideram as particularidades de cada caso.

    IA: uma ferramenta de apoio, não substituta

    Apesar de todos os avanços, especialistas enfatizam que a inteligência artificial funciona como uma ferramenta de apoio ao profissional de saúde. Ela amplia a capacidade de análise e contribui para decisões mais informadas, mas não substitui o julgamento clínico e a interação humana.

    O acompanhamento médico continua sendo fundamental, especialmente em um campo tão complexo e delicado como o tratamento oncológico. A tecnologia potencializa, mas não substitui, a expertise humana.

    O futuro aponta para um uso cada vez mais disseminado da IA na oncologia. A integração entre tecnologia, ciência de dados e medicina promete tratamentos mais eficientes, personalizados e acessíveis, marcando uma nova era no cuidado oncológico global.

  • Summit Brazil-China: Saúde e inteligência artificial impulsionam integração tecnológica

    Summit Brazil-China: Saúde e inteligência artificial impulsionam integração tecnológica

    Summit Brazil-China: Saúde e inteligência artificial oferecem oportunidades concretas para integração tecnológica

    O painel “Forjando o Futuro: Saúde, IA e Setores Emergentes na Colaboração Brasil-China”, realizado durante o Summit Valor Econômico Brazil-China 2026 em Xangai, destacou o imenso potencial para a cooperação tecnológica entre Brasil e China. Autoridades, diplomatas e executivos apresentaram caminhos concretos para a integração em áreas cruciais como saúde e inteligência artificial (IA), sinalizando um futuro promissor para o desenvolvimento conjunto.

    A discussão, ocorrida nesta quarta-feira (25), girou em torno de como as sinergias entre as duas nações podem ser aproveitadas para impulsionar a inovação e criar novas cadeias de valor globais. O evento ressaltou a importância estratégica dessas áreas para o avanço econômico e social de ambos os países.

    Ecossistemas de inovação e agilidade regulatória

    A cidade chinesa de Hangzhou foi apresentada como um modelo de ecossistema de inovação bem-sucedido. Chen Weijing, vice-diretora da Agência Municipal de Comércio local, descreveu o modelo como uma “floresta”, onde a interação contínua entre empresas e governo é fundamental. “Estabelecemos plataformas para corredores de inovação, laboratórios e grandes projetos, incluindo universidades, e aplicamos isso por meio de regulamentos voltados a novos setores”, explicou.

    A agilidade regulatória é um dos pilares desse sucesso. Chen Weijing destacou que, em Hangzhou, uma empresa pode ser aberta em apenas 25 minutos, um fator que tem impulsionado o crescimento de companhias locais. Zhou Yong, diretor de marketing da StarSpecies Robotics, exemplificou esse cenário, afirmando que sua empresa nasceu e prosperou nesse ambiente de apoio institucional. Hui Jingbo, diretor de marketing da Zhizhen Technology, ressaltou como a infraestrutura local foi essencial para o desenvolvimento de modelos de linguagem para a saúde. “O LLM [modelo de linguagem de grande escala] precisa sair do servidor e ir para a prática. Em menos de um ano, conseguimos nos integrar a uma rede internacional de hospitais”, disse, evidenciando ganhos em eficiência e redução de custos.

    Oportunidades para o Brasil na era da IA

    Do lado brasileiro, a experiência chinesa abre caminhos para a exploração de novas oportunidades. Felipe Daud, diretor de relações institucionais do Alibaba para América Latina, defendeu a criação de condições favoráveis para atrair data centers ao Brasil. “O Brasil tem energia limpa, fundamental para a inteligência artificial. Há urgência em não perder essa janela de oportunidades”, alertou, enfatizando a necessidade de regras equilibradas e um sistema tributário simplificado para investidores estrangeiros.

    Igor Marchesini Ferreira, assessor especial do Ministério da Fazenda, reforçou o potencial brasileiro como um “fábrica verde de tokens” de IA. Segundo ele, a combinação de energia renovável e integração internacional posiciona o país de forma estratégica. Ferreira estima que, se metade dos projetos de data centers se concretizar, o Brasil poderá adicionar até US$ 150 bilhões por ano em exportação de inteligência, um impacto comparável ao boom das commodities do início dos anos 2000.

    Saúde: um campo fértil para parcerias

    A cooperação em saúde entre Brasil e China também foi um ponto central do debate. Leticia Frazão Leme, ministra conselheira na Embaixada do Brasil em Pequim, compartilhou a estratégia brasileira de fortalecer seu complexo produtivo para reduzir custos do Sistema Único de Saúde (SUS) e diminuir a dependência de mercados do Norte global. “Na China, vemos um boom de inovação em medicamentos, equipamentos e hospitais inteligentes, o que abre espaço para parcerias”, afirmou.

    Shirley Han Lu, especialista da Câmara de Comércio da China para Importação e Exportação de Medicamentos e Produtos de Saúde (CCCMHPIE), destacou o potencial conjunto em testes clínicos e medicina inovadora. “Brasil e China compartilham desafios como envelhecimento populacional e grandes territórios com áreas remotas. Isso cria um cenário de ganha-ganha”, observou, mencionando a Amazônia como um exemplo de contexto onde soluções chinesas já desenvolvidas podem ser aplicadas.

    Um futuro de colaboração estratégica

    Os painelistas concordaram que, com políticas adequadas e cooperação estratégica, Brasil e China podem acelerar significativamente o desenvolvimento de tecnologias em saúde e inteligência artificial. A consolidação de novas cadeias globais de valor nessas áreas é vista como um resultado provável desse alinhamento.

    O Summit Valor Econômico Brazil-China 2026, promovido pelo jornal Valor Econômico, é o terceiro evento do tipo realizado na China desde 2024. Esta edição contou com patrocínio de BYD, Prefeitura do Rio (Invest.Rio), Embratur, Governo do Estado do Rio de Janeiro e ApexBrasil, com apoio de Prefeitura de São Paulo (São Paulo Negócios), Suzano, CBMM, Alibaba, World Resources Institute, Instituto Clima e Sociedade (iCS), CNA Senar e Confederação Nacional da Indústria (CNI).

  • Inteligência artificial na medicina é tema de reunião entre CREMERJ e FGV

    Inteligência artificial na medicina é tema de reunião entre CREMERJ e FGV

    Inteligência artificial na medicina é tema de reunião entre CREMERJ e FGV

    O uso da inteligência artificial (IA) na medicina foi o foco de um importante encontro institucional realizado entre o Conselho Regional de Medicina do Estado do Rio de Janeiro (CREMERJ) e a Fundação Getulio Vargas (FGV). A reunião buscou o intercâmbio de informações e o aprofundamento sobre os avanços e aplicações dessa tecnologia no campo da saúde.

    O presidente do CREMERJ, Antônio Braga, e o secretário-geral, Gustavo Khaled, receberam Tania Regina da Silva Furtado, coordenadora de cursos de MBA da FGV. O encontro, ocorrido na sede do Conselho, em Botafogo, Rio de Janeiro, reforçou a relevância do tema para o futuro da prática médica e da assistência ao paciente no estado.

    Inovação e produção de conhecimento em foco

    Durante a reunião, foram debatidos temas cruciais como a inovação na área da saúde e a produção de conhecimento científico e profissional. Um dos pontos centrais da discussão foram os desafios contemporâneos enfrentados pela medicina, com ênfase especial em estudos acadêmicos voltados à aplicação prática da inteligência artificial.

    Avanços e cuidados necessários na assistência médica

    A agenda serviu para destacar a importância estratégica da IA para a medicina no Rio de Janeiro. Foram discutidas medidas que visam garantir os cuidados essenciais com a assistência aos pacientes, aprimorar a prática médica e fomentar a obtenção de conhecimento acadêmico e científico na área. A colaboração entre instituições como o CREMERJ e a FGV é fundamental para navegar neste cenário de rápida evolução tecnológica.

  • Dr. Inovação: Brasil ainda hesita em investir em inteligência artificial na saúde

    Dr. Inovação: Brasil ainda hesita em investir em inteligência artificial na saúde

    A inteligência artificial (IA) já transcendeu a promessa de um futuro distante para se firmar como uma infraestrutura crítica no setor de saúde em 2026. No entanto, o Brasil ainda demonstra uma hesitação notável em alocar investimentos significativos nessa área. Essa cautela contrasta com o dinamismo do mercado global, onde grandes quantias são direcionadas ao desenvolvimento de tecnologias de IA.

    O médico e empresário Dr. Pedro Batista, CEO da Horuss AI, pontua que, enquanto empresas americanas recebem aportes na casa dos bilhões de dólares para inovações em IA, as instituições de saúde brasileiras adotam um caminho de usos mais limitados. Essa diferença de investimento pode impactar a capacidade do país de aproveitar todo o potencial transformador da IA na medicina.

    Desafios de investimento e letramento em IA na saúde

    Apesar da postura mais comedida no Brasil, o cenário regulatório para a integração da IA na saúde já se encontra estabelecido. O Conselho Federal de Medicina (CFM) definiu um marco regulatório que visa guiar essa transição com segurança. Contudo, Dr. Batista ressalta que o próximo passo crucial é o aumento do letramento para que executivos e profissionais da área compreendam plenamente as capacidades da tecnologia.

    “A documentação para termos certeza do que deve ser feito já está instituída; agora precisamos de maior letramento para que executivos e profissionais possam conduzir o que a tecnologia pode fazer por eles dentro da Horuss AI e do setor”, afirmou o especialista.

    Segurança e precisão no uso de IA em dados sensíveis

    Um dos pontos de atenção destacados pelo Dr. Pedro Batista diz respeito aos riscos éticos e técnicos associados ao uso de IA, especialmente no manuseio de dados sensíveis de pacientes. Ele alerta para a proibição expressa do uso de ferramentas de IA não homologadas pela legislação brasileira.

    “Eu não posso pegar um dado sensível e colocar em um chat de IA aberto para buscar respostas; a ferramenta precisa estar regulamentada pela legislação brasileira para não expor informações que devem ser protegidas”, enfatizou. Essa regulamentação é fundamental para garantir a privacidade e a segurança dos pacientes.

    A precisão dos diagnósticos gerados por algoritmos de IA também é uma preocupação que demanda atenção. Para evitar falhas sistêmicas, é essencial a estruturação correta dos dados. De acordo com o especialista, a excelência no banco de dados e o uso de ferramentas que sigam diretrizes específicas são a chave para prevenir o fenômeno da “alucinação” nos sistemas de IA.

    “Se o banco de dados tem excelência e as ferramentas seguem guidelines específicos, não haverá alucinação, os códigos open source permitem melhorias, mas podem conter desvios críticos que exigem suporte técnico especializado”, explicou.

    O futuro da relação médico-paciente na era da IA

    Diante do avanço tecnológico e da crescente adoção de ferramentas de IA, surge uma preocupação legítima quanto à possível perda de habilidades clínicas essenciais por parte dos profissionais de saúde. Dr. Batista expressa receio de que a medicina se torne excessivamente focada em dados e algoritmos, negligenciando a dimensão humana do cuidado.

    “A tecnologia será o parâmetro para a precisão, mas se tirarmos o foco do paciente, a relação mística e potente do cuidado se perde, deixando a medicina apenas nas mãos de números e algoritmos”, ponderou. A mensagem central é a necessidade de equilibrar a inovação tecnológica com a manutenção da empatia e da conexão humana na prática médica.

  • Inteligência artificial avança no RS e já transforma empresas e profissões em 2026

    Inteligência artificial avança no RS e já transforma empresas e profissões em 2026

    A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se consolidar como uma força transformadora na realidade empresarial e profissional do Rio Grande do Sul. Em 2026, a tecnologia já impacta setores estratégicos como saúde, varejo e agronegócio, redefinindo operações e a tomada de decisões. Esse avanço também se reflete diretamente no mercado de trabalho, com a crescente demanda por profissionais especializados em IA, como engenheiros da área, que figuram entre os mais requisitados.

    O papel do profissional de IA vai além do simples uso de ferramentas prontas. Conforme explicam especialistas em tecnologia, ele é fundamental para identificar desafios internos nas empresas e desenvolver soluções personalizadas. Essas soluções visam otimizar processos, automatizar tarefas, analisar dados complexos e, consequentemente, gerar resultados mais eficientes. A formação para essa área exige uma base sólida em matemática, estatística e ciência de dados, além de um compromisso contínuo com a atualização, pois a IA é vista como uma ferramenta de apoio, e não um substituto do conhecimento humano.

    Aplicações práticas da inteligência artificial no cotidiano

    A presença da inteligência artificial já é uma realidade tangível em diversas frentes. Na área da saúde, sistemas inteligentes facilitam a organização de prontuários, agilizam a transcrição de atendimentos e oferecem suporte crucial para diagnósticos médicos. O agronegócio também colhe os frutos dessa tecnologia, utilizando drones e análise de dados para prever safras, identificar precocemente falhas nas lavouras e subsidiar decisões mais assertivas, elevando a eficiência no campo.

    No setor varejista, soluções baseadas em IA monitoram o estado das gôndolas em tempo real. Isso permite que as empresas antecipem demandas, minimizem rupturas de estoque e aprimorem significativamente a experiência do consumidor. O Rio Grande do Sul, outrora majoritariamente um consumidor de tecnologia, agora se posiciona como um polo produtor.

    Do consumo à produção: o RS como polo de inovação em IA

    Cidades do interior gaúcho, como Passo Fundo, exemplificam essa transição, passando de meras consumidoras de tecnologia para desenvolvedoras de soluções inovadoras. Empresas locais têm investido no desenvolvimento de plataformas de IA próprias, criando produtos que atendem a necessidades específicas de seus clientes, com foco em segurança, redução de custos e aumento de produtividade. Este movimento não só fortalece o ecossistema de inovação regional, como também abre portas para novos negócios e oportunidades para profissionais qualificados.

    Formação e desafios na adaptação cultural da IA

    As instituições de ensino acompanham de perto esse crescimento, integrando a inteligência artificial em suas grades curriculares para preparar os futuros profissionais. Contudo, um desafio relevante permanece: a adaptação cultural das organizações. Muitas empresas ainda estão em processo de assimilar o potencial da IA e de como implementá-la estrategicamente em suas operações.

    O futuro do trabalho moldado pela inteligência artificial

    A expansão da inteligência artificial promete remodelar o mercado de trabalho, automatizando tarefas repetitivas e, ao mesmo tempo, criando novas oportunidades. A expectativa é que a tecnologia, além de otimizar processos existentes, impulsione a emergência de novos modelos de negócio e áreas de atuação. Dessa forma, a inteligência artificial se consolida como um motor de inovação, e o Rio Grande do Sul demonstra estar preparado para liderar parte dessa transformação.

  • Inteligência artificial: como a tecnologia já consegue ler pensamentos

    Inteligência artificial: como a tecnologia já consegue ler pensamentos

    Inteligência artificial: como a tecnologia já consegue ler pensamentos

    A capacidade de traduzir pensamentos diretamente em texto em tempo real não é mais ficção científica. Avanços recentes em inteligência artificial (IA) e interfaces cérebro-computador (BCIs) estão aproximando a humanidade da possibilidade de “ler pensamentos”, oferecendo novas esperanças para a comunicação de pessoas com severas limitações.

    Um estudo realizado na Universidade de Stanford, divulgado em agosto de 2025, demonstrou que um sistema de IA conseguiu decodificar os sinais neurais de pacientes com esclerose lateral amiotrófica (ELA) enquanto imaginavam dizer palavras. Em paralelo, pesquisadores japoneses revelaram uma técnica capaz de “legendar a mente”, descrevendo o que uma pessoa observa ou imagina, combinando BCIs e IA.

    Decodificando a fala interior com IA

    Esses estudos representam marcos significativos na neurociência, permitindo uma compreensão mais profunda do cérebro e abrindo portas para auxiliar indivíduos com dificuldades de comunicação. A neuroengenheira Maitreyee Wairagkar, que atua no desenvolvimento de interfaces cérebro-computador, prevê a comercialização dessas tecnologias nos próximos anos.

    Empresas como a Neuralink, de Elon Musk, já trabalham no desenvolvimento de chips cerebrais comerciais, buscando levar essa tecnologia do laboratório para o cotidiano. O histórico de BCIs remonta à década de 1960, com experimentos que demonstravam a capacidade de controlar dispositivos com a atividade neural.

    No entanto, a decodificação de pensamentos complexos, como a fala, avançou consideravelmente nos últimos anos. Pesquisadores da Universidade de Stanford, em 2021, mostraram um homem quadriplégico capaz de produzir frases em inglês imaginando desenhar letras no ar, alcançando 18 palavras por minuto.

    Avanços em tempo real e decodificação de fala

    Um passo crucial foi a decodificação direta de palavras a partir da atividade neural associada à fala. Em 2024, um estudo liderado por Wairagkar traduziu as tentativas de fala de um paciente com ELA em texto, atingindo cerca de 32 palavras por minuto com 97,5% de precisão. Essa técnica utiliza microeletrodos implantados no cérebro para registrar padrões de atividade neural.

    O poder do aprendizado de máquina, um ramo da IA, tem sido fundamental. Algoritmos são treinados para reconhecer padrões neurais associados a diferentes fonemas, interpretando sinais neurais de maneira similar a como assistentes virtuais interpretam sons.

    Desvendando a fala interior

    Um desafio persistente era a necessidade de os pacientes tentarem falar para que a tradução fosse precisa. No entanto, um estudo de Stanford buscou detectar a “fala interior” em tempo real, sem a necessidade de tentativa de vocalização.

    “Pedimos que eles contassem o número de formas de uma certa cor na tela, pois imaginávamos que você provavelmente realizaria este tipo de tarefa contando literalmente os números na cabeça”, explicou Frank Willett, um dos diretores do Laboratório de Tradução Protética Neural da Universidade de Stanford. “E foi o que observamos. Vimos traços desses números passando através do córtex motor, que conseguimos captar.”

    A tecnologia demonstrou uma precisão de até 74% em tempo real para tarefas que envolviam imaginar frases. Em cenários mais abertos, como pensar em falas de filmes, a linguagem decodificada tornou-se menos compreensível, indicando que a fala interior totalmente não filtrada ainda representa um desafio.

    Além das palavras: entonação e emoção

    Pesquisas recentes expandiram a capacidade de decodificação para além das palavras, englobando elementos não verbais como entonação, tom, ritmo e velocidade. Em 2025, o laboratório de Wairagkar demonstrou que um protótipo poderia gerar fala sintetizada que incluía inflexões e modulações de tom, permitindo a comunicação de expressões e ênfase.

    “Nosso participante conseguiu fazer uma questão com inflexão no final da sentença e mudar de tom enquanto falava”, explicou Wairagkar. Embora a inteligibilidade tenha sido de 60%, o avanço sugere um futuro próximo onde a comunicação será mais rica e expressiva.

    Novas fronteiras: imagens e som decodificados

    Paralelamente aos avanços na decodificação de fala, outras áreas da IA estão recriando experiências sensoriais a partir da atividade cerebral. Pesquisadores utilizam imagens cerebrais, como a ressonância magnética funcional (fMRI), combinadas com IA generativa, para reproduzir imagens observadas por indivíduos.

    Estudos, como o publicado pelo professor Yu Takagi em 2023, utilizaram algoritmos como o Stable Diffusion para gerar imagens a partir de dados cerebrais, alcançando resultados notáveis na reprodução de cenas, embora com algumas falhas como a identificação de uma salada. A pesquisa aponta que o lobo occipital é responsável pelos aspectos visuais de baixo nível, enquanto o lobo temporal processa elementos conceituais de alto nível.

    Em 2025, Takagi também explorou a reconstrução de áudio a partir de imagens cerebrais. Embora o fMRI apresente limitações para capturar a natureza dinâmica da música, o estudo conseguiu reconstruir características básicas e a categoria do som. Essa descoberta sugere que a percepção musical no cérebro integra informações semânticas e de baixo nível de forma diferente da percepção visual.

    Aplicações futuras e desafios

    As aplicações dessas tecnologias são vastas, incluindo a compreensão de alucinações em pacientes psiquiátricos, a análise das experiências de animais e até a reconstrução de sonhos. No entanto, a estimulação direta de experiências visuais ou auditivas para fins de entretenimento ainda enfrenta limitações técnicas significativas, com projeções de 10 a 20 anos para sua viabilidade.

    A busca por interfaces cérebro-computador cada vez mais sofisticadas continua. Aumentar a quantidade de neurônios monitorados e explorar outras áreas do cérebro, além do córtex motor, são caminhos promissores para aprimorar a decodificação da fala e auxiliar pessoas com lesões cerebrais.

  • USP integra consórcio global da OMS sobre inteligência artificial em saúde

    USP integra consórcio global da OMS sobre inteligência artificial em saúde

    USP integra consórcio global da OMS sobre inteligência artificial em saúde

    O Brasil assume uma posição de destaque no cenário internacional do debate sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) na saúde. O Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS), vinculado à Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), foi selecionado como o único representante das Américas em um consórcio internacional recém-formado pela Organização Mundial da Saúde (OMS).

    A iniciativa, cuja reunião inaugural ocorre nesta semana em Delft, na Holanda, reúne centros de pesquisa de diversas nações. O principal objetivo é debater os desafios e as oportunidades inerentes ao uso da inteligência artificial em sistemas de saúde, com foco na criação de diretrizes de boas práticas. Busca-se garantir que a IA seja utilizada de forma ética, segura e eficaz, especialmente em regiões que enfrentam limitações no acesso a especialistas.

    Apoio clínico em áreas remotas

    Conforme explica o diretor do LABDAPS, professor Alexandre Chiavegatto Filho, o consórcio surge em um momento de significativa expansão da IA aplicada ao setor de saúde. Ele destaca o potencial da tecnologia em reduzir desigualdades no atendimento médico. “Em áreas remotas, por exemplo, algoritmos podem funcionar como apoio clínico, oferecendo diagnósticos e orientações onde não há médicos especialistas disponíveis”, afirma.

    O laboratório da USP e seu compromisso

    Fundado em 2017, o LABDAPS opera na intersecção entre ciência de dados e saúde coletiva, desenvolvendo soluções voltadas ao Sistema Único de Saúde (SUS). O laboratório é responsável pela criação de modelos preditivos que auxiliam na identificação de riscos epidemiológicos, como a mortalidade materna e neonatal, além de analisar a fundo as desigualdades no acesso à saúde em âmbito nacional. Seu trabalho conta com reconhecimento internacional, materializado em publicações em periódicos de alta relevância como The Lancet e Nature Medicine.

    Além da produção científica, o grupo se distingue pelo forte compromisso com o uso ético da inteligência artificial, com ênfase no combate a vieses algorítmicos que podem perpetuar desigualdades sociais. A contribuição brasileira para o consórcio, segundo Chiavegatto Filho, reside na capacidade de adaptar tecnologias desenvolvidas em grandes centros para realidades mais diversas e desiguais.

    Brasil como laboratório natural para IA em saúde

    “O Brasil funciona como um grande laboratório natural”, ressalta Chiavegatto Filho. “Temos dados de regiões muito distintas, o que nos permite testar se esses algoritmos realmente funcionam onde são mais necessários.” O laboratório emprega técnicas como o aprendizado por transferência, adaptando modelos treinados em ambientes com abundância de dados para regiões com informações limitadas. Outra estratégia é o aprendizado federado, que viabiliza o uso de grandes conjuntos de dados, assegurando a privacidade dos pacientes.

    A inclusão do LABDAPS no consórcio da OMS posiciona o Brasil na vanguarda das discussões sobre o futuro da inteligência artificial na saúde, consolidando o papel do SUS como um pilar de inovação científica com profundo impacto social.

  • Google remove recurso ‘O que as pessoas sugerem’ e amplia ferramentas de IA para saúde em 2026

    Google remove recurso ‘O que as pessoas sugerem’ e amplia ferramentas de IA para saúde em 2026

    Google anuncia fim do ‘o que as pessoas sugerem’ e novas ferramentas de IA para saúde

    O Google confirmou a remoção do recurso ‘o que as pessoas sugerem’, uma ferramenta que utilizava inteligência artificial para organizar perspectivas de saúde a partir de discussões online. A decisão foi comunicada durante o evento anual Check Up, onde a empresa também apresentou novas funcionalidades de IA voltadas para a saúde no YouTube. Segundo um porta-voz da Google, a descontinuação faz parte de uma ‘simplificação mais ampla’ da página de resultados de busca e não está relacionada à qualidade ou segurança do recurso.

    A remoção ocorre após um período de testes do ‘o que as pessoas sugerem’, que foi lançado no ano passado para dispositivos móveis nos Estados Unidos. Na época, a empresa destacava a importância de ouvir experiências de pessoas que passaram por condições de saúde semelhantes. A mudança sinaliza uma reconfiguração nas estratégias do Google para apresentar informações de saúde, priorizando novas abordagens de IA.

    Expansão das ferramentas de IA para saúde em 2026

    No evento Check Up de 2026, o Google detalhou investimentos significativos em IA para saúde, abrangendo plataformas como YouTube, Fitbit e a educação de clínicos. A empresa destacou que vídeos relacionados à saúde no YouTube já ultrapassaram a marca de 1 trilhão de visualizações globalmente.

    Uma das novidades é a adição de um botão de ‘perguntar’, alimentado por IA, em vídeos de saúde elegíveis no YouTube. Essa funcionalidade permitirá aos espectadores interagir diretamente com o conteúdo, buscando esclarecimentos e aprofundamentos. Esta iniciativa pode reforçar o papel do YouTube como fonte de informação em saúde, um cenário já evidenciado por estudos que apontam a plataforma como um dos domínios mais citados em resumos de IA sobre saúde.

    Novas abordagens para informações médicas e educação profissional

    Paralelamente, o Google está experimentando o uso de IA para organizar informações científicas revisadas por pares. O objetivo é auxiliar na apresentação de tópicos complexos para um público mais amplo, buscando conectar as pessoas às informações de saúde corretas no momento adequado. Essa iniciativa é apoiada por um compromisso de US$ 10 milhões do Google.org para financiar organizações que visam reimaginar a educação clínica com o auxílio da IA.

    Os primeiros parceiros anunciados para este programa incluem o Council of Medical Specialty Societies e a American Academy of Nursing. Essas parcerias visam modernizar a formação de profissionais de saúde, integrando as capacidades da inteligência artificial.

    Contexto e reflexões sobre IA em saúde

    A trajetória recente das ferramentas de IA do Google para consultas de saúde tem sido marcada por ajustes. No início de 2026, uma investigação jornalística apontou que algumas respostas geradas por IA para questões médicas eram consideradas enganosas por especialistas. Embora o Google tenha contestado partes do relatório, a empresa removeu resumos de IA para buscas específicas sobre saúde, como as relacionadas a testes de função hepática.

    O lançamento do ‘o que as pessoas sugerem’ ocorreu em um período em que o Google expandia os resumos de IA para milhares de tópicos de saúde. Dados de novembro indicaram que consultas médicas consideradas YMYL (Your Money or Your Life) ativavam resumos de IA em 44,1% das vezes, a maior taxa entre as categorias YMYL. A remoção desse recurso, combinada com a visibilidade contínua do YouTube nos resumos de IA, sugere um movimento em direção a cautela e refinamento nas experiências de IA em saúde.

    O futuro das decisões do Google sobre recursos de IA para saúde permanece incerto, mas o padrão observado no último ano aponta para a implementação de medidas de controle mais rigorosas. A evolução dessas funcionalidades continuará sendo um ponto de atenção para usuários e profissionais da área.

  • Inteligência artificial na medicina passa a ter novas regras no Brasil

    Inteligência artificial na medicina passa a ter novas regras no Brasil

    Inteligência artificial na medicina passa a ter novas regras no Brasil

    O Conselho Federal de Medicina (CFM) estabeleceu um marco regulatório inédito para o uso da Inteligência Artificial (IA) na prática médica brasileira. A Resolução CFM nº 2.454/2026 define diretrizes claras sobre responsabilidade clínica, classificação de riscos, governança de dados e os direitos de médicos e pacientes.

    Esta regulamentação surge em um cenário de rápida expansão da tecnologia na saúde. Segundo a pesquisa TIC Saúde 2024, 17% dos médicos já utilizam IA generativa em suas rotinas, indicando uma adoção crescente e a necessidade de um direcionamento ético e seguro.

    IA na medicina: um divisor de águas

    A urgência da regulamentação se evidencia no impacto direto da IA no diagnóstico médico. Nos Estados Unidos, estima-se que erros diagnósticos afetem 1 em cada 20 adultos anualmente. Ferramentas como o MAI-DxO da Microsoft demonstraram acurácia superior à de médicos experientes em análises complexas, levantando a necessidade de diretrizes claras.

    O especialista Kenneth Corrêa, autor e professor de MBA na FGV, ressalta a importância da resolução: “Estamos em um ponto de virada. A inteligência artificial deixou de ser uma promessa para o futuro da saúde e se tornou uma realidade do presente. O CFM reconheceu isso. Ao criar um marco regulatório, o conselho não está freando a inovação, está garantindo que ela chegue ao paciente de forma segura, ética e responsável”.

    “Quando um sistema de IA acerta a maior parte dos diagnósticos complexos e um grupo de médicos experientes acerta apenas 20%, é um sinal claro de que a tecnologia tem muito a contribuir com a prática do médico. Mas é também um alerta, se não houver regulamentação, governança e formação adequada, corremos o risco de usar uma ferramenta poderosa sem saber exatamente o que estamos fazendo com ela. E na saúde, os erros têm consequências reais.”

    O que muda com a nova resolução

    A resolução centraliza o uso da IA como um instrumento de apoio à prática clínica, mas mantém a decisão final sobre diagnóstico, tratamento e prognóstico sob inteira responsabilidade do médico. Fica expressamente proibido que sistemas de IA comuniquem diagnósticos ou decisões terapêuticas diretamente aos pacientes sem a mediação de um profissional de saúde.

    Os sistemas de IA foram classificados em quatro níveis de risco (baixo, médio, alto e inaceitável), considerando fatores como impacto nos direitos fundamentais, autonomia do sistema e sensibilidade dos dados. Hospitais e instituições que adotarem ferramentas de IA próprias deverão formar uma Comissão de IA e Telemedicina.

    Corrêa destaca a categorização por risco como um ponto crucial: “Não dá para tratar todas as aplicações de IA na saúde como se fossem iguais. A resolução do CFM captura essa complexidade ao estabelecer níveis de risco, aproximando o Brasil das melhores práticas regulatórias internacionais, como o AI Act da União Europeia. É um marco técnico sólido”.

    Autonomia médica e direitos do paciente garantidos

    A norma protege a autonomia do profissional de saúde, impedindo que instituições obriguem médicos a seguir recomendações de sistemas de IA. O médico tem o direito de questionar ou desativar a ferramenta, sem sofrer penalidades, desde que sua conduta seja ética e tecnicamente adequada.

    Para os pacientes, a resolução assegura o direito de serem informados sobre o uso da IA em seu atendimento, a possibilidade de recusar tais ferramentas e a proteção integral de seus dados de saúde, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

    “A IA é um copiloto extraordinário. Ela processa volumes de dados que nenhum ser humano conseguiria analisar com a mesma velocidade, identifica padrões sutis, amplia a capacidade diagnóstica, mas o piloto continua sendo o médico. A resolução do CFM deixa isso absolutamente claro, e isso é fundamental. Porque quando falamos de saúde, estamos falando de confiança, e a confiança do paciente precisa estar ancorada em um ser humano que responde por aquela decisão”, afirma Corrêa.

    Mercado em expansão e o Brasil no cenário global

    O mercado global de IA na saúde deve ultrapassar US$ 200 bilhões até 2030. No Brasil, hospitais de referência já exploram modelos preditivos para otimização de equipes e redução de custos. A resolução publicada pelo CFM posiciona o país alinhado às tendências internacionais de regulação responsável.

    “O Brasil acaba de dar um passo que coloca o país no mesmo patamar de nações que levam a sério tanto a inovação quanto a segurança. Regulamentar não é o oposto de inovar, é o que permite que a inovação escale com credibilidade. O mercado de saúde digital brasileiro vai crescer muito nos próximos anos, e para isso necessita de um marco regulatório”, conclui Corrêa.

  • Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    Desafios da normatização da inteligência artificial no setor de saúde

    A inteligência artificial (IA) já é uma realidade consolidada em hospitais, clínicas e em toda a cadeia produtiva da saúde. Sistemas generativos e outras aplicações de IA estão moldando atividades centrais como o cuidado ao paciente, a gestão de recursos e a inovação. No Brasil, essa rápida adoção ocorre em um cenário de altíssima densidade regulatória, onde a IA precisa navegar por um emaranhado de leis, normas sanitárias, resoluções de conselhos profissionais e diretrizes éticas.

    A complexidade se intensifica com a atuação de autoridades como a Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD), o Ministério Público e o Judiciário, que possuem competências transversais sobre o tema. Recentemente, a edição da Resolução 2.454/2026 do Conselho Federal de Medicina (CFM), em fevereiro, exemplifica essa dinâmica, ao estabelecer parâmetros para o uso da tecnologia na prática médica antes mesmo da consolidação de um marco legal geral sobre IA, como o previsto no Projeto de Lei nº 2.338/2023.

    O cenário regulatório brasileiro para a IA na saúde

    A saúde é um setor naturalmente estruturado por uma vasta gama de normas. A introdução da IA nesse ambiente significa que os agentes do setor – hospitais, profissionais, operadoras de planos de saúde, healthtechs, patrocinadores de pesquisa e fornecedores de tecnologia – agora operam sob uma camada normativa adicional. Isso impacta diretamente contratos, fluxos internos, o desenho de produtos, protocolos assistenciais, programas de treinamento e a governança corporativa.

    A conformidade torna-se, portanto, uma tarefa mais sofisticada. O uso de IA na medicina exige uma leitura integrada entre a regulação sanitária, as leis de proteção de dados (como a LGPD), a ética profissional, a responsabilidade civil e os modelos de governança institucional. Cada aplicação, desde decisões clínicas assistidas por tecnologia até sistemas de triagem, priorização de atendimento e ferramentas de suporte ao paciente, precisa ser avaliada sob essas múltiplas perspectivas.

    Fragmentação e previsibilidade regulatória

    Um dos riscos mais significativos nesse cenário é a potencial consolidação de um regime fragmentado de governança da IA em saúde. A multiplicação de normas específicas por setor pode levar à divergência de conceitos sobre o que constitui risco, quais os níveis adequados de supervisão humana, como garantir transparência e auditoria, e quem deve ser responsabilizado em caso de falhas. Essa fragmentação tende a reduzir a previsibilidade regulatória, um fator crucial para a inovação e o investimento no setor.

    A fiscalização também se torna mais distribuída. É possível a atuação simultânea de conselhos profissionais, a ANPD, órgãos sanitários, o Ministério Público, órgãos de controle e o Judiciário. Essa multiplicidade de atores pode gerar incertezas sobre quais regras e quais autoridades devem ser consultadas em cada situação.

    Governança de IA como dever organizacional

    A inteligência artificial em saúde impõe a necessidade de uma governança organizacional autônoma. A ausência de critérios formais para a seleção, validação, monitoramento e revisão das ferramentas de IA utilizadas pode ser interpretada como uma falha grave de governança. A preparação para essa nova realidade deve começar pelo mapeamento completo das ferramentas de IA já em uso, mesmo aquelas incorporadas a softwares de terceiros.

    Em seguida, é essencial classificar essas aplicações com base em sua finalidade, grau de autonomia, impacto nas decisões clínicas ou operacionais e o volume de dados sensíveis envolvidos. A revisão de contratos, políticas internas, fluxos de validação, mecanismos de supervisão humana, critérios de documentação e protocolos de resposta a incidentes são passos igualmente recomendáveis.

    A construção de uma governança de IA eficaz na saúde requer a colaboração entre áreas como o jurídico, compliance, privacidade de dados, corpo médico, pesquisa, qualidade, tecnologia e a alta liderança executiva. A regulação da IA na saúde já deixou o plano teórico e exige agora a construção de uma governança tecnológica consistente, operacionalmente viável e institucionalmente coordenada.