Publicado em 04/02/2026 - 10:30 / Clipado em 05/02/2026 - 10:30
Agentes de IA avançam na saúde com otimização de processos e apoio a decisões clínicas
Sistemas inteligentes auxiliam tarefas, mas ainda exigem validação, definição de condutas e monitoramento de especialistas
Por Redação
A inteligência artificial se tornou uma ferramenta importante para a saúde e um dos avanços mais recentes nesse campo são os agentes de IA, sistemas capazes de operar com autonomia, organizar fluxos de trabalho clínicos e administrativos e apoiar decisões. Essa nova camada de automação tem o potencial de ampliar a eficiência operacional e abre espaço para que profissionais de saúde otimizem tarefas e dediquem mais tempo ao cuidado direto com o paciente.
Para Marcos Araujo, superintendente de Estratégia de Dados e IA do hospital do Einstein, os agentes funcionam como funcionários digitais que precisam seguir regras claras de ética, conduta e compliance. “O desafio é como você prepara esse funcionário digital para que ele entenda e siga as políticas estabelecidas”, explica. Em sua visão, a rastreabilidade das decisões e a inserção do humano em processos de feedback e monitoramento de “alucinações” (termo utilizado para descrever quando há desvios de conduta dos agentes de IA) são fatores importantes nesse processo.
No contexto hospitalar, os agentes de IA generativa já operam na documentação clínica por voz, sumarização de prontuários, busca inteligente, apoio diagnóstico em imagem e gestão de leitos e filas cirúrgicas. Em pilotos avançados, surgem sistemas que monitoram sinais de alerta, sugerem exames, organizam follow-ups e se comunicam com outros sistemas para reduzir falhas na transição do cuidado.
“Há casos promissores que integram prontuários e até o WhatsApp do paciente, combinando triagem inteligente, educação personalizada e retorno ativo da unidade básica, tudo de forma auditável e com gatilhos claros”, afirma Andreia Nunes, coordenadora do comitê de IA na Saúde da International Association of Artificial Intelligence.
No Einstein, o conceito de inteligência aumentada ganhou espaço estratégico. “O objetivo não é substituir o profissional de saúde, mas ampliar sua capacidade”, diz Marcos Araujo. Na prática, isso significa usar tecnologia para auxiliar com tarefas burocráticas, repetitivas e de alta carga cognitiva, devolvendo ao médico tempo e atenção para o cuidado, a escuta e a empatia.
Um exemplo concreto é a plataforma Health Story, desenvolvida internamente pela organização. A ferramenta consolida dados de pacientes espalhados por diferentes sistemas de assistência hospitalar, diagnóstica, preventiva e ambulatorial em um único painel. Com o apoio da IA generativa, oferece interação conversacional, análises integradas e insights em tempo real sobre o histórico do paciente. O resultado: menos tempo perdido navegando por múltiplos sistemas, identificação mais rápida de padrões clínicos e mais foco do profissional nas decisões estratégicas e no cuidado direto.
“No nosso contexto, isso funciona porque sustentamos tudo com dados de qualidade, um processo de governança sólido e tecnologia que facilita o acesso”, explica Araujo.
Os desafios dos agentes de IA
De acordo com a consultoria McKinsey , o mercado de soluções para agentes de IA deve ultrapassar US$ 50 bilhões até 2030, um crescimento 40 vezes maior que o registrado no primeiro trimestre de 2025. “Trata-se de uma nova geração de sistemas inteligentes, capazes de agir com maior autonomia e raciocínio próprio dentro de contextos complexos, como o hospitalar”, explica Giovanni Cerri, presidente do InovaHC e do Instituto Coalizão Saúde (ICOS).
O crescimento dessas soluções também evidencia os desafios que a tecnologia precisa enfrentar em sua atuação. Entre eles estão redefinição de fluxos, mudança cultural e integração entre diferentes sistemas de informação – além de monitoramento constante para reduzir o risco de erros, como vieses e “alucinações” dos modelos. Além disso, é preciso garantir que dados confiáveis sustentem decisões clínicas.
Na visão de Nunes, um dos passos para superar esses obstáculos é a integração das plataformas com o fluxo de trabalho já existente. “Agentes funcionam ‘sempre ligados’, mas nossos sistemas foram feitos para interações episódicas. Sem integração fina, surgem alertas irrelevantes e perda de confiança”, analisa.
Outro ponto importante consiste na qualidade dos dados usados pelos sistemas. A inteligência depende de informações clínicas confiáveis, mas, segundo os especialistas, nem sempre os sistemas de registro e armazenamento garantem essa consistência. Soma-se a isso a fragmentação de sistemas de dados, questões de privacidade e falta de explicabilidade.
Por isso, a validação dos algoritmos emerge como elemento importante. Caso um hospital opte por importar soluções estrangeiras, por exemplo, é importante que elas sejam testadas e ajustadas à realidade clínica e populacional do Brasil para evitar possíveis vieses e discriminações.
A mitigação de riscos também envolve pensar na auditoria e revisão periódica dos sistemas com um comitê técnico-assistencial. Em casos de alto risco, os especialistas apontam que a integração a fluxos de trabalho poderia ser feita de forma gradual, além da definição de escopo e de testes em pilotos com métricas-sentinela.
E há ainda a capacitação dos profissionais para lidar em um contexto marcado pela atuação desses sistemas. “Assim como aconteceu com computadores e celulares, médicos e equipes precisam de um período de adaptação para usar essas novas ferramentas com segurança e confiança”, afirma Cerri.
O presidente do ICOS reforça ainda que esse conjunto de elementos convive com um cenário de marcos regulatórios ainda em evolução. “É essencial que isso ocorra visando garantir maior segurança e transparência.”
Expectativas e tendências para o futuro
Ainda que os desafios estejam sendo mapeados e trabalhados, a utilização avança em paralelo e, atualmente, os agentes de IA já operam sob um modelo de autonomia supervisionada. O futuro aponta para redes de multiagentes e soluções cada vez mais autônomas.
Marcos Araújo projeta que essa evolução começará em áreas administrativas, abrindo caminho para a physical AI — inteligência artificial incorporada a robôs cirúrgicos, equipamentos, wearables e plataformas de telemedicina, sempre como apoio ao trabalho humano. Ao mesmo tempo, a especialização se intensifica. Organizações como o Einstein já desenvolvem modelos fundacionais próprios, totalmente focados na saúde.
A integração e o foco em um problema específico são peças-chave para avançar, na visão de Araújo. “Ter expectativas claras, definir o problema que queremos resolver e criar indicadores adequados para monitorar a evolução. Sem integração, projetos isolados não permitem acompanhar seus efeitos na operação ou na prática clínica.”
Para Giovanni Cerri, a inteligência artificial está prestes a se tornar presença constante nas rotinas operacionais e administrativas da saúde. “Processos como agendamento, faturamento, gestão de estoques, compras, prontuários e análise de dados vão ganhar eficiência e velocidade”, conta. Em sua visão, já é possível ver ganhos de eficiência e segurança do paciente com o uso desses sistemas – aspectos que devem se consolidar nos próximos anos.
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