A utilização de inteligência artificial - IA na saúde cresce em ritmo acelerado. Da triagem de pacientes autistas à administração de leitos hospitalares, sistemas baseados em aprendizado de máquina e análise de dados vêm transformando a medicina em diferentes países, incluindo o Brasil. A capacidade de processamento de grandes volumes de informações em poucos segundos, reduzindo falhas humanas e ampliando a precisão clínica é o principal motivo sua aceitação e pesquisa publicada na revista npj Digital Medicine identificou mais de mil dispositivos médicos com autorização da agência reguladora norte-americana FDA utilizando IA ou aprendizado de máquina - AM.

Inteligência Artificial é a programação capaz de imitar a cognição humana: ver, entender e responder, após análise dos dados. Aprendizado de Máquina é um subgrupo da IA: é a utilização de algoritmos para analisar um grande volume de dados para aprender com os insights e tomar as melhores decisões. Enquanto o AM está sendo desenvolvido, a IA é o produto pronto que, inclusive, usa o AM.

Outra aplicação crescente ocorre nos sistemas de suporte à decisão clínica, pelo cruzamento de sintomas, exames laboratoriais, histórico médico e evidências científicas para sugerir hipóteses diagnósticas e tratamentos. Revisão publicada no Journal of Health Informatics aponta que sistemas baseados em IA já apresentam desempenho comparável — e, em alguns casos, superior — ao humano em determinadas análises clínicas. Na Medicina Diagnóstica, a radiologia e o diagnóstico por imagem estão entre os setores mais avançados em IA médica. Sistemas conseguem detectar alterações em tomografias, mamografias e ressonâncias magnéticas com alta precisão. Porém, a tecnologia não substitui médicos, a decisão final continua sob responsabilidade humana.

Na gestão hospitalar, hospitais utilizam algoritmos para prever demanda de atendimentos, organizar escalas médicas, controlar estoques e otimizar ocupação de leitos, ajudando a reduzir filas em emergências e identificar risco de superlotação antes que ela aconteça. A análise automatizada também auxilia no gerenciamento financeiro e na diminuição de desperdícios.

A tecnologia também é utilizada para monitoramento de pacientes em tempo real e é considerada estratégica para reduzir complicações graves, principalmente em pacientes cardíacos, neurológicos e respiratórios. Sensores conectados e plataformas inteligentes acompanham sinais vitais continuamente em UTIs e enfermarias. Quando identificam alterações críticas, os sistemas emitem alertas imediatos às equipes médicas.

Na saúde mental e neurodivergência não é diferente. Por meio de sistemas que analisam padrões de linguagem, expressões faciais, comportamento e interação social, esses instrumentos têm auxiliado profissionais, por exemplo, para diagnóstico de Autismo. Uma revisão científica publicada pela Frontiers in Psychiatry concluiu que modelos de IA generativa têm potencial para acelerar diagnósticos e personalizar terapias para pessoas autistas. No Brasil, pesquisadores também estudam o uso digital de um protocolo chamado M-CHAT na atenção primária para rastreamento precoce do TEA, especialmente em crianças menores.

Pesquisadores também desenvolvem plataformas voltadas ao acompanhamento psiquiátrico e neurodivergente. Um estudo publicado na plataforma PubMed descreveu um sistema de IA chamado SMILE, criado para apoiar decisões clínicas em saúde mental e transtornos do neurodesenvolvimento.

Outra aplicação da IA e do AM ocorre na medicina preventiva e previsão de riscos, prevenindo doenças antes mesmo do aparecimento de sintomas graves. Algoritmos conseguem identificar fatores de risco para diabetes, AVC, câncer e doenças cardiovasculares a partir do histórico clínico e hábitos de vida.

Na atenção primária brasileira, estudos mostram que ferramentas de aprendizado de máquina já auxiliam na estratificação de risco e no planejamento de políticas públicas de saúde.

Apesar dos avanços, especialistas alertam para desafios éticos relacionados à privacidade de dados, transparência dos algoritmos e risco de vieses. Ainda assim, a tendência é de expansão. Para pesquisadores da área, a IA não substituirá médicos, mas deverá redefinir a forma como diagnósticos, tratamentos e a própria gestão da saúde são realizados nas próximas décadas.