Primeiro painel do 8º CIMES discutiu como acompanhar a velocidade da transformação digital sem abrir mão de evidências, segurança, governança, equidade e supervisão humana
A velocidade com que novas tecnologias chegam à saúde talvez já não seja o principal desafio do setor. Enquanto o desenvolvimento de uma solução pode acontecer em meses, sua implementação e chegada efetiva à população ainda podem levar anos. Como reduzir essa distância sem abrir mão da segurança e da confiança necessárias quando a inovação impacta diretamente a vida das pessoas?
Foi a partir dessa provocação que o primeiro painel do 8º CIMES – Congresso de Inovação em Materiais e Equipamentos para Saúde, realizado no dia 16 de setembro, na FIESP, em São Paulo, discutiu “A velocidade da inovação em soluções digitais na saúde: quais preocupações devemos ter?”.
Moderado por Denizar Vianna, superintendente do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), o debate reuniu Giovanni Cerri, presidente do InRad e do ICOS, e Cesar Nomura, presidente da Abramed, em uma discussão que passou por inteligência artificial, interoperabilidade, cibersegurança, privacidade, telessaúde, equidade e financiamento.
Para Cerri, a resposta para a velocidade das transformações não está em desacelerar o desenvolvimento tecnológico, mas em preparar instituições, sistemas e profissionais para avaliar, incorporar e acompanhar essas soluções com a mesma agilidade.
“Não é a inovação que tem que ser mais lenta, é a governança que tem que ser mais rápida”, afirmou. Segundo ele, inovação, isoladamente, não representa necessariamente valor para a saúde. Para que isso aconteça, é preciso acrescentar evidência e implementação à equação, garantindo que a tecnologia passe por processos de validação e segurança antes de ganhar escala.
Confiança precisa acompanhar a velocidade
A inteligência artificial foi um dos principais exemplos dessa necessidade de equilíbrio. Cerri demonstrou uma visão otimista sobre seus potenciais benefícios para a saúde, mas alertou que algoritmos não devem ser incorporados de maneira automática ou tratados como infalíveis.
Falsos positivos e falsos negativos, vieses e diferenças entre as populações utilizadas para desenvolver e validar algoritmos estão entre os aspectos que exigem atenção. Durante a pandemia, lembrou Cerri, o InovaHC verificou que algoritmos desenvolvidos na China e na Europa não necessariamente apresentavam o mesmo desempenho quando aplicados à população brasileira.
Nesse cenário, o julgamento humano e a manutenção do senso crítico tornam-se ainda mais relevantes. A inovação precisa ser acompanhada não apenas antes de sua implantação, mas continuamente, por meio de controle, monitoramento e validação.
“Não devemos acelerar a inovação, temos que acelerar nossa capacidade de governá-la. O futuro da saúde não será definido pela tecnologia, mas pela confiança que construímos em torno dela. A tecnologia é a ferramenta; a segurança e a governança ética são os reais habilitadores da transformação em saúde”, resumiu Cerri.
Essa confiança, segundo ele, passa por pilares como segurança, ética, governança, equidade e supervisão humana. Também envolve definir responsabilidades sobre decisões apoiadas por inteligência artificial, garantir transparência e rastreabilidade e preservar a autonomia das instituições diante da crescente dependência de plataformas e fornecedores tecnológicos.
Interoperabilidade é um desafio que atravessa a transformação digital
Se a inteligência artificial avança rapidamente, outro tema discutido pelo painel mostra que alguns desafios da transformação digital são antigos. A interoperabilidade (capacidade de diferentes sistemas trocarem e utilizarem informações) é debatida há décadas na saúde e continua sendo um dos principais gargalos para integrar dados e acompanhar o paciente ao longo de sua jornada.
Para Cesar Nomura, parte da dificuldade está na confiança sobre como os dados serão utilizados, quem poderá acessá-los e como preservar informações que pertencem aos pacientes e são mantidas por diferentes instituições. Soma-se a isso o custo da infraestrutura necessária para promover essa integração.
Nomura apresentou como exemplo um projeto que envolve instituições de saúde brasileiras em um modelo no qual os dados permanecem sob responsabilidade de cada organização e o paciente decide quando autoriza o acesso às suas informações. A iniciativa conta com a B3, bolsa de valores do Brasil, como parceira tecnológica, aproveitando conhecimentos e estruturas já utilizados pelo sistema financeiro brasileiro em interoperabilidade e cibersegurança.
Antes mesmo de conectar grandes bases, porém, existem desafios básicos de padronização. Nomura citou diferenças na forma como exames são identificados por laboratórios e instituições, mostrando que a construção de uma saúde verdadeiramente interoperável também depende de uma linguagem comum para os dados.
Denizar Vianna reforçou que, independentemente dos aspectos técnicos, essa discussão precisa permanecer centrada no paciente. Para ele, a propriedade e o controle dos dados são elementos fundamentais para que a transformação digital resulte efetivamente em um sistema mais orientado às necessidades das pessoas.
Tecnologia também precisa ampliar o acesso
A velocidade da inovação trouxe ainda outra questão ao painel: como impedir que novas tecnologias ampliem desigualdades em vez de reduzi-las?
Para Cerri, a transformação digital apresenta uma característica diferente de grandes ondas tecnológicas anteriores da medicina. Equipamentos como tomógrafos e aparelhos de ressonância magnética levaram tempo para alcançar parcelas maiores da população por dependerem de estruturas físicas complexas. Tecnologias digitais, por outro lado, podem ter maior capacidade de escala.
Nesse contexto, a telessaúde foi apresentada como um exemplo desse potencial por permitir que pacientes localizados longe dos grandes centros tenham acesso a especialistas. A interoperabilidade pode fazer com que as informações acompanhem o paciente entre diferentes serviços, enquanto a inteligência artificial amplia a capacidade de analisar grandes volumes de dados e pode contribuir para diagnósticos, planejamento e formulação de políticas de saúde.
Nomura, que preside a Abramed, mostrou que essa transformação já acontece há bastante tempo na medicina diagnóstica. Laboratórios utilizam algoritmos e automação há décadas em atividades como exames de sangue, que antes dependiam integralmente da análise humana. O próximo avanço, segundo ele, passa cada vez mais pela integração entre informações laboratoriais, genômicas, exames de imagem e outros dados clínicos, ampliando a capacidade de compreender o paciente de maneira integrada.
Para exemplificar, ele mencionou a análise de casos com suspeita de carcinoma. “Um ultrassom tem sensibilidade média de 50%. Se eu acrescento um exame de sangue específico, aumento mais 30%”, pontuou.
Ao encerrar a discussão, Denizar trouxe novamente o papel humano para o centro do debate. Para ele, a inteligência artificial pode ampliar enormemente o acesso ao conhecimento e às informações, mas a tomada de decisão continua exigindo a capacidade de interpretar esses dados diante das particularidades de cada paciente.
Assim, a discussão do primeiro painel deixou uma provocação que vai além da velocidade das novas tecnologias. Se inteligência artificial, telessaúde e ciência de dados já avançam rapidamente, o desafio passa a ser construir, com a mesma velocidade, as condições para utilizá-las com segurança, senso crítico, interoperabilidade, equidade e confiança.
Publicado em 17/09/2026
