A corrida para construir uma IA médica vertical global está em pleno andamento, mas a linha de chegada não é o que a maioria das pessoas imagina. Enquanto as manchetes destacam conquistas impressionantes e isoladas de modelos individuais, acredito que o verdadeiro desafio vai além da criação de um único algoritmo brilhante.

O Cenário Atual: Uma Corrida Fragmentada

Atualmente, o cenário se assemelha a uma coleção de motores de alta performance sem um chassi para unificá-los. Vejo essa fragmentação impedindo os efeitos de rede necessários para criar um sistema de saúde verdadeiramente inteligente e capaz de aprender, um sistema que possa ajudar a enfrentar desafios globais como a escassez de profissionais e as disparidades no diagnóstico.

Embora um hospital possa usar uma ferramenta para documentação e outra para suporte diagnóstico, quando esses sistemas não se comunicam entre si, seu potencial completo permanece inexplorado. Acredito que o progresso depende de interoperabilidade e padrões de dados como o Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) e o Trusted Exchange Framework and Common Agreement (TEFCA), não apenas do desempenho dos modelos.

Avanços em Isolamento

Dito isso, gigantes da tecnologia e inovadores estão fazendo progressos notáveis em trilhas paralelas, cada um resolvendo peças críticas do quebra-cabeça. Por exemplo, a Microsoft, por meio da aquisição da Nuance, está enfrentando a sobrecarga administrativa que alimenta o esgotamento dos médicos com IA ambiente que automatiza a documentação clínica.

Em outra frente, o Med-PaLM 2 do Google alcançou 86,5% no benchmark MedQA em ambientes de pesquisa, demonstrando o potencial da IA para apoiar raciocínio clínico complexo. O desempenho do modelo em questões no estilo de exames de licenciamento médico demonstra progresso significativo nas capacidades de precisão diagnóstica.

Enquanto isso, a OpenAI está comprovando o impacto clínico real de seus modelos por meio de um estudo com a Penda Health no Quênia, que registrou reduções significativas em erros de diagnóstico e tratamento em quase 20.000 consultas de pacientes em cada braço do estudo. Essa parceria fornece dados valiosos sobre como a IA se comporta em ambientes clínicos reais, e não em ambientes controlados.

Simultaneamente, o movimento open-source, com modelos poderosos e eficientes de players como a DeepSeek, está trabalhando para democratizar o acesso a essa tecnologia.

Esses esforços oferecem alternativas econômicas que podem ser adaptadas para ambientes diversos e com recursos limitados, garantindo que a inovação não fique confinada a algumas poucas grandes corporações. Cada um desses desenvolvimentos é crítico, mas eles existem, em grande parte, em silos.

O Poder da Integração

Embora essas inovações sejam impressionantes, acredito que o avanço mais significativo virá de sua integração criteriosa. Minha experiência prática integrando sistemas de IA me ensinou que os desafios estratégicos e operacionais da unificação superam em muito os obstáculos técnicos de qualquer algoritmo isolado.

Para essa integração, os líderes precisarão navegar por trade-offs críticos. Uma armadilha comum é subestimar os custos ocultos, que incluem despesas com limpeza de dados, gestão de mudanças e redesenho de fluxos de trabalho que podem frequentemente eclipsar o preço inicial do software. Outro risco é o "ponto cego do viés", onde a combinação de fontes de dados pode inadvertidamente amplificar iniquidades sistêmicas no cuidado se não for governada rigorosamente.

Decidir quais ferramentas integrar versus usar independentemente requer uma abordagem disciplinada focada em resolver problemas clínicos ou operacionais de alta prioridade. A base inegociável para qualquer integração é a interoperabilidade de dados. Sem a adoção de padrões universais como o FHIR para criar uma linguagem comum, os esforços para unificar sistemas se tornam ineficientes e propensos a erros, perpetuando os silos de dados que fragmentam o cuidado ao paciente e interrompem os fluxos de trabalho clínicos.

Preparando Futuros Profissionais

Essa convergência está em andamento e, à medida que essas ferramentas se tornam mais integradas e incorporadas à prática clínica, elas prometem remodelar o conjunto de habilidades exigido dos profissionais de saúde. A questão não é mais se a IA fará parte da medicina, mas como os clínicos serão preparados para utilizá-la de forma eficaz.

Portanto, o investimento mais crítico que podemos fazer é na educação. Os currículos médicos devem evoluir para incluir alfabetização fundamental em IA. Os futuros médicos precisam estar equipados não apenas para usar ferramentas de IA, mas para entender seus princípios subjacentes, avaliar criticamente seus resultados e liderar sua implementação ética e eficaz. Eles devem aprender a trabalhar em parceria com a IA, aproveitando seu poder computacional para aprimorar suas habilidades unicamente humanas de empatia, intuição e julgamento complexo e holístico.

Construindo os Alicerces de um Sistema de Saúde Conectado

As apostas não poderiam ser maiores. Projeta-se que o mercado global de IA na saúde alcance cerca de US$ 504 bilhões até 2032. Nos Estados Unidos, as estimativas variam entre US$ 200 bilhões e US$ 360 bilhões em economias anuais com as tecnologias atuais, enquanto o potencial de melhoria mais amplo se aproxima de cerca de US$ 1 trilhão ao longo do tempo.

No geral, a corrida por uma IA médica global não é uma corrida de velocidade para desenvolver a tecnologia mais avançada. É uma maratona para construir uma nova infraestrutura centrada no ser humano para a saúde, onde tecnologia e expertise clínica são perfeitamente integradas. O futuro da medicina não será definido pela IA mais inteligente da sala, mas pelo ecossistema de inteligência mais integrado e acessível.

A inovação em IA médica vertical brasileira

No Brasil, uma startup de tecnologia médica criou um Super App Médico que já está disponível globalmente através de planos de assinatura mensais e anuais acessíveis a qualquer profissional da saúde.

Fundada em 2018, a iniciativa, denominada First.Doctor, oferece funcionalidades que auxiliam em toda a etapa da rotina médica, como: calculadoras médicas, guias de conduta, atlas visual para análise de ECG’s e exames radiológicos e gestão de plantão, entre muitos outros.

Trata-se da tecnologia atuando na melhoria da qualidade da rotina médica.

A inovação brasileira não só vem revolucionando o exercício e o estudo da medicina, com a criação da primeira inteligência artificial vertical verdadeiramente médica, mas trouxe uma solução de baixo custo para a universalização das melhores práticas médicas cientificamente comprovadas.

O êxito brasileiro do aplicativo, que já conta com mais de 150 mil usuários, e, atualmente, está em fase de expansão global, fica reafirmado com a previsão de abertura de uma rodada de captação de US$ 10 milhões, ainda para 2026.