Publicado em 03/03/2026 - 10:10 / Clipado em 04/03/2026 - 10:10
Estudo aponta que manter time interno de IA pode custar até R$ 2,4 milhões por ano e comprometer eficiência financeira hospitalar
Hospitais que optam por desenvolver estruturas internas de inteligência artificial podem gastar até 12 vezes mais do que instituições que adotam soluções especializadas já validadas, segundo levantamento da Neuralmed. O estudo interno a partir da análise de dados proprietários e estimativas de mercado, indicou que manter um time mínimo dedicado ao desenvolvimento interno de IA pode ultrapassar R$ 2,4 milhões anuais, enquanto soluções estruturadas e já operacionais podem custar cerca de R$ 200 mil por ano, com implementação mais rápida e menor risco operacional.
A análise considera a composição básica necessária para desenvolvimento interno, incluindo engenheiro de dados, cientista de dados sênior, engenheiro de machine learning e especialista clínico, além de custos indiretos como infraestrutura em nuvem, ferramentas tecnológicas, treinamentos e rotatividade de profissionais. Segundo a empresa, esse modelo, além de mais oneroso, costuma enfrentar dificuldades para gerar impacto assistencial e financeiro consistente, muitas vezes ficando restrito a projetos piloto que não avançam para a operação hospitalar real.
O levantamento reforça que o desafio da adoção de inteligência artificial na saúde não está na disponibilidade de tecnologia ou de dados, mas na capacidade de integrar essas soluções ao fluxo clínico e operacional de forma a melhorar decisões e gerar retorno financeiro mensurável. Sem essa conexão direta com eficiência e sustentabilidade econômica, a tecnologia pode se transformar apenas em um investimento institucional, com baixo impacto prático na gestão hospitalar e na qualidade assistencial.
De acordo com a Neuralmed, hospitais que utilizam soluções já validadas tendem a acelerar o tempo de implementação, com jornadas clínicas operando em semanas, além de obter ganhos diretos de eficiência e redução de desperdícios assistenciais. O estudo também aponta que soluções maduras incorporam aprendizado clínico acumulado e mecanismos de governança que aumentam a confiabilidade dos sistemas e reduzem riscos assistenciais e jurídicos.
A empresa destaca ainda que, no ambiente hospitalar, a inteligência artificial precisa estar diretamente vinculada à melhoria da tomada de decisão clínica e administrativa, permitindo identificar perdas financeiras, otimizar a utilização da capacidade instalada e ampliar a captura de receitas legítimas que frequentemente deixam de ser registradas por falhas operacionais ou informacionais.
“Inteligência artificial só gera valor real quando deixa de ser um projeto tecnológico e passa a atuar como ferramenta de decisão clínica e operacional. Quando isso não acontece, hospitais acabam investindo alto em estruturas internas que demoram a gerar resultado e, muitas vezes, não conseguem sair da fase piloto, o que compromete eficiência financeira e sustentabilidade assistencial”, afirma Mariana Gaspers, COO da Neuralmed.
Segundo a executiva, o setor hospitalar vive um momento em que inovação e sustentabilidade econômica precisam caminhar juntas, especialmente diante do aumento dos custos assistenciais e da pressão por eficiência operacional. Nesse contexto, a adoção estratégica da inteligência artificial tende a se consolidar como um fator decisivo para o equilíbrio financeiro das instituições e para a ampliação da qualidade do cuidado ao paciente.
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