25 Casos de Uso de IA na Saúde com Exemplos
Os sistemas de saúde estão sob pressão crescente devido ao aumento do volume de dados dos pacientes e à crescente procura por cuidados personalizados.
As aplicações de IA na saúde surgiram como uma solução poderosa para estes problemas, otimizando processos, melhorando a precisão do diagnóstico e melhorando os resultados para os pacientes.
Um estudo recente mostra que equipas híbridas de médicos humanos e sistemas de IA fazem diagnósticos médicos mais precisos, em grande parte porque tendem a cometer erros diferentes e complementares que ajudam a corrigir-se mutuamente. Estas descobertas indicam um forte potencial da IA para melhorar a segurança do paciente e promover cuidados de saúde mais equitativos.1
Cuidados ao Paciente
1. Enfermarias virtuais
Uma enfermaria virtual é um modelo de cuidados onde os pacientes recebem tratamento de nível hospitalar em casa, sendo monitorizados remotamente pela equipa médica.
Exemplo real: Enfermarias virtuais do NHS
Milhares de crianças gravemente doentes em Inglaterra estão agora a ser tratadas em casa através das "enfermarias virtuais" do NHS, evitando longos internamentos hospitalares. Usando dispositivos vestíveis como monitores de frequência cardíaca e oxigénio, os médicos podem monitorizar os sinais vitais dos pacientes e responder rapidamente se algo mudar.
Crianças com condições como asma, problemas cardíacos, infeções e doenças crónicas recebem cuidados de nível hospitalar remotamente, com enfermeiros a visitar os domicílios quando são necessários testes ou medicação. Os dados são monitorizados 24 horas por dia por equipas clínicas através de plataformas como a Feebris, que usa IA para sinalizar sinais de alerta precoce (ver Figura 1).
Figura 1: Exemplo de monitorização de pulso da Feebris.
Para as famílias, o impacto emocional é significativo. Ser tratado em casa reduz o stress e ajuda as crianças a sentirem-se mais seguras e confortáveis. Os líderes do NHS dizem que as enfermarias virtuais estão a libertar camas hospitalares, tornando os cuidados mais adequados para crianças, e esperam que os cuidados remotos se tornem padrão para muitas condições nos próximos anos.2
2. Diagnóstico e prescrição assistidos
Os chatbots alimentados por IA podem ajudar os pacientes com autodiagnóstico para condições ligeiras ou auxiliar os médicos no diagnóstico com base em sintomas, histórico médico e dados de diagnóstico.
Um estudo concebido para avaliar até que ponto o ChatGPT pode diagnosticar condições e com que frequência recomenda consultar um médico encontrou resultados mistos relativamente à sua fiabilidade diagnóstica.
Ao longo de cinco dias, os investigadores fizeram ao ChatGPT as mesmas perguntas sobre cinco condições ortopédicas comuns. As respostas foram classificadas como corretas, parcialmente corretas, incorretas, ou como uma lista de possíveis diagnósticos. A precisão e consistência das respostas foram medidas, e a capacidade do ChatGPT para diagnosticar com precisão condições ortopédicas foi inconsistente.
Além disso, as suas recomendações para procurar cuidados médicos nem sempre foram fortes. O ChatGPT poderia ser útil como um primeiro passo, mas há um risco em confiar nele para autodiagnóstico sem aconselhamento médico adequado.3
Exemplo real: Ochsner Health com DeepScribe
Os médicos passavam anteriormente um tempo significativo a documentar as consultas dos pacientes (muitas vezes após o horário de expediente), afetando tanto a precisão como o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. A Ochsner Health fez uma parceria com a DeepScribe para reduzir a carga administrativa da documentação clínica em toda a sua rede multiespecialidade.
A IA ambiente da DeepScribe capta conversas em tempo real e gera notas altamente personalizáveis e específicas da especialidade, permitindo que os médicos se concentrem mais nas interações com os pacientes.
Como resultado, o sistema alcançou 78% de adoção por parte dos médicos e 96% de satisfação dos pacientes, reduzindo significativamente o tempo de documentação e melhorando a qualidade das notas.4
Exemplo real: DxGPT
O DxGPT é uma ferramenta de inteligência aumentada concebida para apoiar o diagnóstico clínico, fornecendo um diagnóstico diferencial estruturado em vez de texto aberto.
Gera cinco hipóteses diagnósticas com sintomas a favor e contra cada uma, usando modelos de linguagem avançados dentro de uma estrutura controlada destinada a garantir relevância e segurança.
Estudos de validação iniciais, incluindo trabalho com o Hospital Sant Joan de Déu, sugerem níveis de precisão comparáveis aos de especialistas clínicos. No entanto, o sistema não se destina a fornecer diagnósticos autónomos e deve ser interpretado por profissionais qualificados.
O DxGPT enfatiza práticas rigorosas de proteção de dados, incluindo anonimização automática, processamento em memória, retenção zero de informações pessoais e conformidade com o GDPR, HIPAA e a emergente Lei de IA da UE.5
Exemplo real: OpenAI para a Saúde
O OpenAI para a Saúde é um conjunto de ferramentas de IA em conformidade com a HIPAA que suportam fluxos de trabalho clínicos, operacionais e administrativos em hospitais, sistemas de saúde e outros ambientes de cuidados.
Uma das capacidades principais do OpenAI na saúde é o suporte clínico baseado em evidências para diagnóstico. A ferramenta fornece respostas que estão ancoradas em literatura médica relevante, incluindo estudos revistos por pares, orientações de saúde pública e diretrizes clínicas.
Também incluem citações transparentes que listam títulos, revistas e datas de publicação, permitindo assim uma verificação rápida das fontes, apoiando o raciocínio clínico e facilitando cuidados atempados ao paciente.6
3. Ferramentas de IA para a saúde mental
A IA é cada vez mais usada nos cuidados de saúde mental para ajudar na deteção precoce, tratamento e apoio contínuo. Estas ferramentas de IA para a saúde mental analisam texto, voz, expressões faciais, dispositivos vestíveis e registos de saúde para detetar sinais precoces de condições como ansiedade e depressão, prever riscos e personalizar o tratamento.
Além disso, chatbots e plataformas digitais fornecem apoio emocional, orientação terapêutica, correspondência com terapeutas e monitorização contínua, ao mesmo tempo que reduzem a carga de trabalho dos médicos através da automação. Embora estas ferramentas expandam o acesso e melhorem a eficiência, permanecem desafios em torno da privacidade, viés, regulamentação e garantia de que a IA apoia, em vez de substituir, os cuidados humanos.
Exemplo real: Verint (Cogito)
O Cogito7 aproveita a inteligência artificial avançada para melhorar os cuidados de saúde mental, fornecendo inteligência emocional em tempo real e ferramentas de análise conversacional:
- Coaching de inteligência emocional em tempo real: A plataforma do Cogito analisa pistas vocais durante as interações com os pacientes, fornecendo orientação em tempo real aos gestores de cuidados. Isto ajuda-os a demonstrar empatia, construir confiança e melhorar o envolvimento do paciente, o que é crucial para intervenções de saúde mental bem-sucedidas.
- Monitorização da saúde comportamental: A plataforma recolhe passivamente e de forma segura dados comportamentais através de aplicações móveis e analisa-os em relação a critérios clínicos de avaliação de saúde mental. Esta monitorização contínua auxilia na deteção precoce de problemas de saúde comportamental, permitindo intervenções atempadas.
Exemplo real: Headspace
O Headspace, anteriormente Ginger e Headspace Health, usa análises preditivas para identificar indivíduos em risco de condições de saúde mental, monitorizando comportamentos como aumento do stress, distúrbios do sono e isolamento social.
Quando os padrões sugerem um problema potencial, a plataforma contacta proativamente, oferecendo apoio adicional, como conectar os utilizadores com coaches de saúde mental.8
Exemplo real: ThroughLine
O ThroughLine é uma plataforma de infraestrutura digital que permite que websites, aplicações e comunidades online forneçam acesso a apoio de crise e saúde mental confiável, com pessoal humano.
Integra computação afetiva e princípios de IA de saúde mental para combinar inteligentemente os utilizadores com as linhas de apoio mais relevantes de uma rede global verificada de mais de 1.300 serviços em 150 países.
Cobrindo áreas críticas como suicídio, abuso, automutilação e apoio LGBTQ+, o ThroughLine oferece integração através de uma aplicação web, widget incorporável ou API para programadores.
A plataforma enfatiza a salvaguarda através de padrões de verificação rigorosos, políticas de cuidados inclusivas e análises centradas na privacidade, ao mesmo tempo que ajuda os parceiros a cumprir requisitos regulamentares como o GDPR e a Lei dos Serviços Digitais da UE.9
4. Chatbots de atendimento ao cliente na saúde
Os chatbots de atendimento ao cliente podem responder a perguntas dos pacientes sobre consultas, faturação ou renovações de medicação.
Isto pode melhorar a rapidez e precisão dos diagnósticos, reduzir a carga de trabalho dos prestadores de cuidados de saúde e permitir uma melhor alocação de recursos. Os médicos podem concentrar-se em casos mais complexos, enquanto as ferramentas de IA fornecem avaliações iniciais ou segundas opiniões para os casos rotineiros.
Exemplo real: Chatbot oncológico alimentado por IA no Hospital SSG
Em 2025, o Hospital SSG lançou um chatbot de IA especificamente para pacientes com cancro e cuidadores. Fornece orientação instantânea sobre opções de tratamento (como cirurgia, quimioterapia e radioterapia), instruções de cuidados pós-tratamento, gestão de sintomas e efeitos secundários, e detalhes do departamento de ambulatório em vários idiomas. O chatbot visa reduzir a ansiedade e fornecer um apoio ao cliente mais acessível e fácil de navegar.10
5. Agentes de IA na saúde
Os agentes de IA auxiliam na saúde automatizando tarefas, melhorando a tomada de decisões e melhorando os cuidados ao paciente. Analisam dados médicos para diagnóstico, sugerem tratamentos personalizados, preveem resultados e gerem tarefas administrativas.
As ferramentas de IA agêntica também permitem monitorização em tempo real e consultas virtuais, aumentando a eficiência e reduzindo erros.
Exemplo real: Prosper Agente de voz de IA para Northeast OB/GYN
A Northeast OB/GYN tinha dificuldade em acompanhar o rápido crescimento devido à escassez de pessoal, alta rotatividade e aumento do volume de chamadas, resultando em longos tempos de espera, benefícios de pacientes não verificados e esgotamento do pessoal.
Para resolver isto, a clínica implementou o Prosper como uma solução de receção alimentada por IA que automatiza o agendamento, cancelamentos, verificação de benefícios e gestão de listas de espera, enquanto encaminha casos complexos para o pessoal.
Após um lançamento faseado, o sistema rapidamente se integrou nas operações diárias, tratando todas as chamadas recebidas e resolvendo cerca de 50% sem intervenção humana. Isto levou a uma redução de 40% nos custos operacionais, um aumento de 12% nas consultas agendadas e cobertura consistente 24/7.11
Exemplo real: Claude para a Saúde
O Claude para a Saúde12 é o produto pronto para HIPAA da Anthropic que permite que prestadores de cuidados de saúde, startups e pacientes usem o Claude de forma segura para tarefas médicas e administrativas.
Estende as funcionalidades existentes do Claude com conectores específicos de saúde, competências de agente e controlos de conformidade para permitir que as organizações trabalhem diretamente com dados clínicos, de cobertura e de faturação.
As principais funcionalidades incluem:
- Conectores de dados de saúde: Fornecem acesso direto a fontes padrão da indústria, incluindo a Base de Dados de Cobertura do CMS, ICD-10, o Registo Nacional de Identificadores de Prestadores e o PubMed.
- Suporte ao desenvolvimento FHIR: Para simplificar a integração entre sistemas de saúde usando o padrão FHIR, reduzindo o tempo de desenvolvimento e os erros de integração.
- Fluxos de trabalho de autorização prévia: Um modelo de revisão de autorização prévia configurável que ajuda a cruzar políticas de cobertura, diretrizes clínicas, registos de pacientes e documentação de recurso.
- Coordenação e triagem de cuidados: Assistência na triagem e priorização de mensagens de pacientes, encaminhamentos e transferências para garantir que questões urgentes recebem atenção atempada.
- Plataforma para startups de saúde: APIs e ferramentas para programadores que permitem às startups construir soluções baseadas em IA, como suporte à documentação clínica, ferramentas de revisão de processos e automação administrativa.
- Integrações de dados pessoais de saúde (EUA): Acesso opcional e controlado pelo utilizador a resultados laboratoriais e registos de saúde via HealthEx, Function, Apple Health e Android Health Connect, permitindo que o Claude resuma o histórico, explique resultados e ajude a preparar consultas clínicas.
- Controlos de privacidade e segurança: Aceitação explícita do utilizador, controlo de permissões detalhado, sem treino em dados pessoais de saúde, avisos contextuais e orientação para consultar profissionais de saúde quando apropriado.
Exemplo real: Sully.ai
A Parikh Health, liderada pelo Dr. Neesheet Parikh, melhorou significativamente as suas operações e cuidados ao paciente integrando o Sully.ai com os seus Registos Médicos Eletrónicos (EMRs).
O sistema de check-in baseado em IA personaliza as interações com os pacientes, enquanto a automação das tarefas de receção permite que o pessoal se concentre mais nos cuidados ao paciente.
Esta colaboração com o Sully.ai reduziu as operações por paciente em 10x e reduziu o tempo gasto em tarefas administrativas, como a gestão de processos de pacientes, de 15 minutos para 1-5 minutos. Isto levou a um aumento de 3x na eficiência e rapidez.
Além disso, a plataforma reduziu o esgotamento dos médicos em 90%, permitindo interações mais focadas e significativas com os pacientes.13
Exemplo real: Plataforma de Saúde Agentic-IA
Agentic-IA Healthcare é um protótipo de pesquisa que combina múltiplos agentes de IA com salvaguardas integradas de privacidade, explicabilidade e regulamentação.
O sistema utiliza encriptação, acesso baseado em funções e registos de auditoria para suportar fluxos de trabalho de saúde mais seguros, oferecendo suporte multilíngue em inglês, francês e árabe para melhorar a inclusão.14
6. Auditoria de prescrições
A tecnologia de IA ajuda os prestadores de cuidados de saúde a reduzir erros de prescrição, analisando as prescrições em busca de potenciais interações medicamentosas, dosagens incorretas e alergias dos pacientes.
Isto reduz o risco de eventos adversos a medicamentos, uma fonte significativa de complicações e custos na saúde.
7. Gestão da gravidez
Os sistemas de IA podem ser empregues para monitorizar a saúde da mãe e do feto através de dispositivos vestíveis e sistemas de monitorização remota.
Estas ferramentas aproveitam dados de sinais vitais e outras métricas para prever e diagnosticar potenciais complicações precocemente. Isto melhora os resultados da gravidez e reduz as taxas de mortalidade materna e infantil.
8. Triagem e priorização em tempo real
As análises prescritivas baseadas em IA podem analisar dados de pacientes, como sintomas, histórico médico e sinais vitais, para ajudar os profissionais de saúde a priorizar casos em tempo real.
Exemplo real: Lightbeam Health
A Lightbeam Health utiliza análises preditivas para prever riscos de saúde nos pacientes.
Analisa mais de 4.500 fatores, incluindo determinantes clínicos, sociais e ambientais, para identificar riscos ocultos. O sistema também fornece recomendações prescritivas para intervenções direcionadas que melhoram os resultados dos pacientes, como a redução de readmissões e visitas de emergência.15
Exemplo real: Wellframe
O Wellframe permite que os profissionais de saúde forneçam programas de cuidados personalizados e interativos diretamente aos pacientes através de uma aplicação móvel. Os módulos clínicos da plataforma são construídos com base em cuidados baseados em evidências para garantir que os pacientes recebem orientação de práticas médicas comprovadas.
A aplicação também suporta comunicação em tempo real entre equipas de cuidados e pacientes para monitorização contínua e intervenção imediata quando necessário.
Os profissionais de saúde podem personalizar a experiência para cada paciente, abordando condições de saúde individuais, como gestão de doenças crónicas ou acompanhamento pós-alta.
A tecnologia de IA do Wellframe fornece aos pacientes planos de cuidados personalizados e também equipa os médicos com informações de dados através de um painel de controlo. Esta informação em tempo real ajuda a priorizar pacientes de alto risco e facilita uma prestação de cuidados de saúde mais eficiente.
O Wellframe permite melhores resultados para os pacientes através destas capacidades, apoia os cuidados preventivos e proporciona relações mais personalizadas entre os pacientes e as suas equipas de cuidados.16
9. Triagem em tempo real
A integração de IA para priorização garante que os casos mais críticos são tratados primeiro, melhorando assim a eficiência dos serviços de urgência e melhorando os resultados para os pacientes.
Exemplo real: Enlitic
As soluções de triagem de pacientes da Enlitic utilizam tecnologias de IA para melhorar a eficiência dos sistemas de saúde, analisando os casos médicos recebidos e avaliando-os para múltiplos achados clínicos.
Estes achados são depois priorizados, garantindo que os casos mais urgentes são encaminhados para os profissionais de saúde apropriados na rede. Este processo permite que os profissionais de saúde abordem casos de alta prioridade mais rapidamente, melhorando os cuidados gerais ao paciente e reduzindo os atrasos no diagnóstico e tratamento.
Ao automatizar a triagem com IA, as soluções da Enlitic ajudam a reduzir a carga manual sobre os médicos e a simplificar os fluxos de trabalho, particularmente em radiologia. A plataforma também aumenta a qualidade dos dados de saúde ao padronizar os dados de imagiologia médica, o que garante que as imagens são corretamente rotuladas e encaminhadas.17
10. Medicamentos e cuidados personalizados
A IA permite o desenvolvimento de planos de tratamento personalizados, analisando dados individuais dos pacientes, incluindo informação genética, estilo de vida e histórico médico. A medicina personalizada ajuda a melhorar a eficácia do tratamento, a reduzir os efeitos secundários e a diminuir os custos de saúde, evitando tratamentos desnecessários e concentrando-se nos melhores resultados para cada paciente.
As ferramentas de IA na saúde podem ajudar os utilizadores a encontrar os melhores planos de tratamento com base nos seus dados de paciente, reduzindo assim os custos e aumentando a eficácia dos cuidados.
Exemplo real: Aitia
A empresa utiliza aprendizagem automática para combinar os pacientes com os tratamentos que são mais eficazes para eles.18
Exemplo real: Oncora Medicals
A Oncora pode analisar e aprender com os dados dos sistemas de saúde para permitir um tratamento personalizado, especificamente para pacientes com cancro.19
11. Análise de dados de pacientes
As soluções de análise de saúde podem obter informações de dados clínicos para fornecer aos profissionais de saúde recomendações para melhorar os cuidados ao paciente, identificar populações em risco e otimizar a alocação de recursos. Esta abordagem ajuda a reduzir os custos dos cuidados, melhorando ao mesmo tempo os resultados dos pacientes através de uma tomada de decisão mais informada.
Exemplo real: Delphi-2M
O Delphi-2M é um modelo de transformador generativo concebido para prever a progressão de doenças ao longo da vida de um indivíduo. Ao contrário dos modelos tradicionais de doença única, capta a multimorbilidade analisando mais de 1.000 condições de uma só vez. Construído sobre uma arquitetura GPT-2 modificada, codifica a idade, prevê tanto a próxima doença como o seu momento, e contabiliza diagnósticos coocorrentes.
Além da previsão, o Delphi-2M pode gerar trajetórias de doença a longo prazo e criar conjuntos de dados sintéticos que preservam padrões clínicos enquanto protegem a privacidade.
Apesar destas limitações, o Delphi-2M mostra potencial para a medicina de precisão, rastreio precoce e planeamento a nível do sistema. Antecipar riscos individuais e projetar cargas de doença pode informar tanto os cuidados ao paciente como as políticas de saúde. Extensões futuras podem integrar dados genómicos, de imagem e de dispositivos vestíveis para reforçar ainda mais as aplicações clínicas e de saúde pública.20
Exemplo real: Zakipoint Health
A Zakipoint Health fornece um painel de controlo abrangente concebido para dar uma visão transparente dos riscos e custos de saúde de cada membro. Esta abordagem permite intervenções personalizadas para melhorar os resultados de saúde.
A plataforma utiliza análises preditivas para identificar fatores de custo e fatores de risco, ajudando os sistemas de saúde a reduzir os riscos de saúde e a obter poupanças de custos.21
12. Robôs cirúrgicos
As cirurgias assistidas por robô combinam IA e robôs colaborativos. Estas ferramentas auxiliam em procedimentos que requerem precisão e repetição, como a cirurgia laparoscópica.
Estes robôs podem seguir movimentos predefinidos sem fadiga e alcançar alta precisão. Isto ajuda a reduzir o risco de erro humano, acelera os tempos de recuperação e permite que os cirurgiões realizem procedimentos mais complexos com alta precisão.
Figura 1: Exemplo de cirurgia robótica.22
13. Robótica assistiva
A robótica assistiva na saúde melhora os cuidados ao paciente e apoia os profissionais médicos, realizando tarefas usando sensores, atuadores e sistemas de controlo inteligentes.
As aplicações de robótica assistiva incluem exoesqueletos que auxiliam na reabilitação de pacientes com AVC ou lesões na coluna vertebral e dispensadores robóticos de medicação que garantem uma dosagem precisa. Os robôs de telepresença permitem consultas remotas, e os assistentes robóticos de enfermagem como o Robear ajudam a levantar ou mover pacientes com segurança.
Estas tecnologias melhoram a eficiência, a precisão e os resultados para os pacientes em vários contextos clínicos.
Exemplo real: O LUCAS 3
O LUCAS 3 é um sistema mecânico de compressão torácica desenvolvido pela Stryker. Fornece compressões consistentes e de alta qualidade durante a reanimação cardiopulmonar (RCP), ajudando a manter o fluxo sanguíneo em pacientes com paragem cardíaca (Ver a imagem abaixo).
O dispositivo é portátil, alimentado por bateria e concebido para uso em ambulâncias, hospitais ou cenários de emergência.
Reduz a carga física sobre os socorristas e melhora os resultados da RCP, garantindo compressões ininterruptas, mesmo durante o transporte ou desfibrilhação.
Figura 2: Sistema de compressão torácica LUCAS 3.23
Imagiologia médica e diagnóstico
14. Diagnóstico precoce
A IA pode analisar registos médicos, dados laboratoriais e resultados de imagem para detetar sinais precoces de doenças crónicas como cancro, diabetes ou condições cardiovasculares. O diagnóstico precoce leva a intervenções atempadas, o que pode melhorar os resultados dos pacientes e reduzir os custos de tratamento a longo prazo.
Exemplo real: iCAD
A iCAD, que utiliza algoritmos de aprendizagem automática para analisar mamografias, detetando sinais precoces de cancro da mama e auxiliando os radiologistas a fazer diagnósticos mais precisos. Este avanço tem contribuído para melhores resultados para os pacientes e uma redução nos diagnósticos falsos positivos.
As Soluções de Saúde Mamária da iCAD fornecem software avançado para tomossíntese digital da mama (DBT), avaliação da densidade mamária, mamografia 2D e avaliação de risco personalizada.24
Exemplo real: Investigação para rastreio apoiado por IA
Um grande ensaio de rastreio randomizado na Suécia avaliou se a adição de IA ao rastreio mamográfico afeta a taxa de cancros da mama de intervalo em comparação com a dupla leitura padrão por radiologistas.
Mais de 105.000 mulheres foram atribuídas ao rastreio apoiado por IA ou ao rastreio convencional sem IA. O estudo concluiu que o rastreio apoiado por IA alcançou uma taxa de cancro de intervalo não inferior à da prática padrão, cumprindo os critérios de não inferioridade do ensaio. Embora as taxas gerais de cancro de intervalo tenham sido semelhantes, o grupo de IA teve menos cancros de intervalo invasivos e de maior risco.
A sensibilidade do rastreio foi significativamente maior com IA, sem qualquer perda de especificidade, e estas melhorias foram consistentes em todos os grupos etários e categorias de densidade mamária.
No geral, os resultados sugerem que a mamografia assistida por IA pode melhorar a deteção do cancro e a eficiência do rastreio, apoiando a sua potencial adoção na prática clínica de rotina.25
Exemplo real: Google Health
A investigação de rastreio de cancro da mama da Google Health indica que o seu modelo de IA pode detetar sinais de cancro da mama com uma precisão semelhante à dos radiologistas.
O sistema é treinado em grandes quantidades de mamografias anonimizadas para aprender padrões associados ao cancro e está a ser avaliado em contextos clínicos reais. Os esforços colaborativos envolvem pacientes, médicos e profissionais de saúde, bem como parcerias com instituições como a Northwestern Medicine, o Imperial College London, vários trusts do NHS e a Fundação Japonesa para a Investigação do Cancro.
Estes estudos examinam como o modelo pode ajudar a priorizar casos de maior risco, atuar como um segundo leitor nos fluxos de trabalho de rastreio e apoiar uma deteção mais consistente e inclusiva em populações diversas.26
Exemplo real: Ezra
A Ezra utiliza IA ao analisar ressonâncias magnéticas de corpo inteiro para apoiar os médicos na deteção precoce do cancro.27
15. Informações de imagiologia médica
As ferramentas baseadas em IA podem melhorar a análise de imagens médicas (por exemplo, raios-X, ressonâncias magnéticas, tomografias computorizadas) identificando padrões que os radiologistas humanos podem não detetar. Estas informações ajudam a diagnosticar doenças mais cedo e com mais precisão.
A IA também está a ser usada para diagnosticar COVID-19 a partir de dados de imagem, permitindo uma identificação mais rápida de casos críticos que necessitam de suporte ventilatório.
A imagiologia médica alimentada por IA também é amplamente utilizada no diagnóstico de casos de COVID-19 e na identificação de pacientes que necessitam de suporte ventilatório.
Exemplo real: Median Technologies
A Median Technologies introduziu o eyonis LCS, um software alimentado por IA que melhora a deteção precoce do cancro do pulmão, analisando tomografias computorizadas de baixa dose. Concebida para auxiliar os radiologistas na identificação e caracterização de nódulos pulmonares suspeitos, a ferramenta visa aumentar a precisão diagnóstica e reduzir falsos positivos.
Testado em dois grandes ensaios clínicos (REALITY e RELIVE), o eyonis™ LCS mostrou melhorias estatisticamente significativas na deteção de cancro do pulmão em estágio inicial. O software aguarda agora as aprovações 510(k) da FDA e da marca CE, esperadas para meados de 2025, antes do seu lançamento comercial planeado.
Além da deteção, o eyonis™ LCS aborda a variabilidade dos radiologistas e integra-se nos fluxos de trabalho clínicos, oferecendo uma solução escalável para programas de rastreio de cancro do pulmão nos EUA e na Europa.28
Exemplo real: Radiobotics RBfracture
A ferramenta alimentada por IA da Radiobotics, RBfracture, foi aprovada para uso no NHS pelo NICE (National Institute for Health and Care Excellence) como uma das quatro tecnologias de IA que apoiam a deteção de fraturas em raios-X em cuidados urgentes.
O RBfracture demonstrou uma sensibilidade diagnóstica melhorada, de 74% para 83%, sem sacrificar a especificidade, abordando assim desafios como fraturas não detetadas, escassez de pessoal e fadiga dos médicos, particularmente em centros mais pequenos ou rurais.29
Exemplo real: Huiying Medical
A Huiying Medical, uma empresa de dispositivos médicos localizada na China, criou uma solução de imagem por IA capaz de detetar COVID-19 usando tomografias computorizadas ao tórax. De acordo com a empresa, esta solução poderia beneficiar áreas sem acesso ao RT-PCR, o método padrão de teste de COVID-19.
A Huiying desenvolveu os algoritmos de IA usando dados de TC de mais de 4.000 casos de coronavírus. O sistema examina a opacidade em vidro fosco (GGO) nos pulmões, um sinal de preenchimento parcial do espaço aéreo, juntamente com outros indicadores, para avaliar a probabilidade de infeção por COVID-19.
Exemplo real: SkinVision
A aplicação SkinVision permite que os pacientes detetem sinais precoces de cancro da pele usando os seus smartphones. Ao permitir que os utilizadores tirem fotografias de alta qualidade da sua pele, focando-se em sinais ou lesões suspeitas, as aplicações podem analisá-las com algoritmos de IA.
Esta análise fornece uma avaliação de risco instantânea, que pode ajudar a identificar potenciais preocupações como melanoma, carcinoma de células escamosas ou carcinoma basocelular.
Os algoritmos da SkinVision foram treinados numa vasta base de dados de imagens dermatológicas para ajudar a distinguir entre condições de pele de alto e baixo risco. Para avaliações de alto risco, a aplicação recomenda uma consulta médica profissional.30
Investigação e desenvolvimento
16. Descoberta de medicamentos
A IA acelera a descoberta de medicamentos analisando grandes conjuntos de dados de investigação médica, dados históricos de tratamento e vias biológicas. Isto leva a uma identificação mais rápida de candidatos a medicamentos promissores e reduz o custo e o tempo necessários para colocar novos medicamentos no mercado.
A tecnologia de IA também pode prever a eficácia dos medicamentos, o que levaria a melhores resultados em ensaios clínicos.
Exemplo real: Boltz-ABFE
O Boltz-ABFE31 é um método de IA que combina previsões de aprendizagem profunda com simulações de energia free. Tal como o AlphaFold, que prevê estruturas de proteínas, os modelos Boltz preveem complexos proteína-ligando.
Ao integrar estas previsões baseadas em IA com cálculos fundamentados na física, o Boltz-ABFE estende o âmbito do FEP para estágios mais precoces da descoberta de medicamentos, permitindo que os investigadores avaliem moléculas candidatas de forma mais eficiente, mantendo a precisão.
Como funciona o Boltz-ABFE
- Usa Boltz-1 e Boltz-2, modelos de IA treinados para prever complexos proteína-ligando diretamente a partir de sequências de proteínas e informações de ligandos.
- Aplica refinamento estrutural para corrigir problemas como erros de ordem de ligação, erros de estereoquímica e colisões estéricas.
- Emprega um processo de re-docking onde os ligandos são ajustados com software de docking para melhorar a geometria e a precisão.
- Aumenta a fiabilidade removendo regiões de baixa confiança e incluindo parceiros de ligação quando necessário.
Resultados de benchmarks
- Testado em quatro proteínas (TYK2, CDK2, JNK1, P38) do conjunto de benchmark FEP+.
- Produziu estimativas de energia de ligação frequentemente dentro de 1 kcal/mol dos resultados experimentais.
- Em alguns casos, igualou ou superou simulações que começaram a partir de estruturas cristalinas.
- Mostrou sensibilidade a detalhes estruturais, tornando importantes passos de correção como o re-docking.
Exemplo real: NuMedii
A empresa biofarmacêutica NuMedii construiu a tecnologia AIDD (Inteligência Artificial para Descoberta de Medicamentos) que utiliza Big Data e IA para descobrir rapidamente conexões entre medicamentos e doenças a um nível sistemático.32
Exemplo real: Insilico Medicine
A Insilico Medicine, uma empresa de biotecnologia sediada em Boston e Hong Kong, anunciou um marco no desenvolvimento de medicamentos impulsionado por IA.
O seu composto principal, rentosertib, concebido inteiramente usando inteligência artificial, demonstrou resultados promissores num ensaio clínico de fase intermédia para fibrose pulmonar idiopática (FPI), uma doença pulmonar progressiva e atualmente incurável.
No estudo, os pacientes que receberam a dose mais alta de rentosertib mostraram melhorias notáveis na função pulmonar. As análises de biomarcadores confirmaram que o medicamento atingiu eficazmente uma proteína específica associada à FPI, tal como previsto pelos algoritmos de IA da Insilico.33
17. Análise e edição genética
A IA auxilia na análise de dados genéticos para compreender variações genéticas e prever os efeitos da edição genética.
Esta tecnologia também ajuda os investigadores a prever como edições genéticas específicas podem impactar o risco de doença ou os resultados do tratamento, permitindo terapias genéticas mais precisas e eficazes.
Exemplo real: crossNN
Investigadores da Charité, Universitätsmedizin Berlin, desenvolveram um modelo de IA chamado crossNN que pode detetar e classificar com precisão mais de 170 tipos de cancro usando a impressão digital epigenética dos tumores.
Esta abordagem não invasiva analisa material genético, como o líquido cefalorraquidiano, tornando-a especialmente útil para casos onde as biópsias são demasiado arriscadas, como os tumores cerebrais.
A IA compara dados tumorais desconhecidos com milhares de perfis de referência usando uma rede neural treinada em mais de 8.000 amostras, alcançando até 99% de precisão para tumores cerebrais e 978% em todos os cancros.
Ao contrário dos diagnósticos tradicionais que dependem do exame de tecidos, o crossNN usa padrões de metilação do DNA, que são únicos para cada tipo de tumor. A tecnologia foi concebida para ser altamente fiável e explicável, o que é essencial para o uso clínico.34
Exemplo real: SOPHiA GENETICS
A SOPHiA GENETICS oferece aos geneticistas a plataforma SOPHiA DDM™, que usa IA para melhorar a análise genómica. A plataforma automatiza a deteção, anotação e priorização de variantes complexas em dados de sequenciação de nova geração (NGS), levando a informações mais rápidas e precisas.
Integra-se nos ambientes laboratoriais existentes, facilita a colaboração através de uma rede global de especialistas e inclui ferramentas como o Alamut™ Visual Plus para análise detalhada de variantes.
O Programa MaxCare também oferece suporte com consultas no local, formação e avaliações de desempenho para garantir uma implementação bem-sucedida.35
18. Eficácia comparativa de dispositivos e medicamentos
A IA pode avaliar e comparar a eficácia de diferentes dispositivos médicos ou medicamentos, analisando resultados clínicos e dados de pacientes.
Isto ajuda os prestadores de cuidados de saúde a fazer escolhas mais informadas sobre os tratamentos mais eficazes, reduzindo ao mesmo tempo a tentativa e erro nas intervenções médicas.
Exemplo real: 4Quant
A 4Quant utiliza análises de big data e tecnologia de aprendizagem profunda para extrair informações significativas de imagens e vídeos, apoiando a conceção e otimização de experiências. A sua plataforma aplica algoritmos de aprendizagem automática para processar grandes quantidades de dados visuais para que investigadores e profissionais de saúde possam analisar informações complexas de forma eficaz.
Ao automatizar a extração de informações acionáveis de dados de imagem, a 4Quant permite que os utilizadores identifiquem componentes e padrões-chave que são mais relevantes para as suas necessidades experimentais específicas. Isto pode ser particularmente valioso em campos como a investigação científica, medicina e aplicações industriais, onde a análise de dados visuais é crítica para a tomada de decisões.
As soluções da 4Quant também oferecem personalização com base nos requisitos específicos do utilizador para análises mais direcionadas. Esta abordagem reduz o tempo e o esforço necessários para analisar grandes conjuntos de dados e melhora a precisão e a qualidade das informações.36
Gestão de saúde
19. Gestão de marca e marketing
As plataformas de IA podem analisar a perceção do mercado de saúde e a demografia dos pacientes para ajudar os profissionais médicos a otimizar as suas estratégias de marketing. Os hospitais e organizações de saúde podem melhorar a reputação da sua marca adaptando mensagens e visando os segmentos certos.
20. Preços e risco
Os modelos de IA podem prever o preço ideal para tratamentos e serviços, analisando a concorrência, a procura do mercado e os resultados dos pacientes.
Isto ajuda os prestadores de cuidados de saúde a definir preços competitivos mas rentáveis, reduzindo ao mesmo tempo a carga financeira dos pacientes e otimizando as margens operacionais.
21. Pesquisa de mercado
A IA pode ser usada para recolher inteligência competitiva sobre outros hospitais ou prestadores de cuidados de saúde. Estes dados permitem que os hospitais façam benchmarking dos seus serviços, identifiquem áreas de melhoria e se adaptem às mudanças no panorama do mercado de saúde.
Exemplo real: MD Analytics
A MD Analytics é uma solução de pesquisa de marketing de saúde e farmacêutica. A ferramenta oferece uma ampla gama de soluções de pesquisa quantitativa e qualitativa adaptadas a cada fase do ciclo de vida de um produto.
Os seus serviços cobrem ensaios clínicos, avaliações de mercado, análise da jornada do paciente e avaliações do processo de compra. As soluções de pré-lançamento incluem previsão da procura, teste de conceito, pesquisa de preços e avaliações de programas de apoio ao paciente. As fases de pós-lançamento e crescimento concentram-se no envolvimento do cliente, avaliações da força de vendas, otimização multicanal e acompanhamento de KPIs.37
22. Operações
As tecnologias de automação de processos, como a automação inteligente e RPA, podem gerir operações de saúde como agendamento, faturação e relatórios. Ao automatizar tarefas rotineiras, os prestadores de cuidados de saúde podem free o pessoal para se concentrar nos cuidados ao paciente, reduzindo ao mesmo tempo os custos administrativos.
Exemplo real: Comet
O Comet é o sistema de inteligência médica da Epic, concebido para ajudar médicos, pacientes e sistemas de saúde a tomar decisões melhores e baseadas em dados, prevendo resultados prováveis na jornada de saúde de um paciente.
Treinado em mais de 100 mil milhões de eventos médicos anonimizados no Epic Cosmos, modela sequências cronológicas de diagnósticos, resultados laboratoriais, medicamentos e encontros para simular cenários futuros, incluindo progressão da doença, risco de readmissão e tempo de internamento hospitalar.
Construído de forma semelhante aos grandes modelos de linguagem, o Comet gera trajetórias de saúde plausíveis e resume-as em informações acionáveis integradas nos fluxos de trabalho clínicos. Ao contrário das ferramentas tradicionais, move o planeamento de cuidados de uma abordagem reativa para uma abordagem antecipatória, apresentando uma gama de resultados possíveis, ajudando as equipas a alocar recursos, planear altas e gerir riscos com maior confiança.
Operando sob rigorosos padrões de privacidade e segurança, o Comet demonstrou um desempenho bem-sucedido numa ampla gama de casos avaliados. A partir de 2026, os investigadores das organizações participantes poderão explorar o Comet num laboratório virtual para refinar os seus casos de uso, marcando um passo em direção a uma tomada de decisão de saúde mais personalizada, proativa e segura.38
23. Deteção de fraudes
As ferramentas de IA podem analisar padrões em reclamações de saúde para detetar atividades fraudulentas, como reclamações falsas ou faturação excessiva. Isto ajuda as organizações de saúde a minimizar as perdas por fraude e garante que os recursos são usados de forma mais eficiente para os cuidados ao paciente.
Exemplo real: Markovate
Um fornecedor nacional de seguros de saúde enfrentava crescentes reclamações fraudulentas e violações de dados, levando a perdas financeiras e comprometimento da privacidade dos pacientes.
A Markovate39 implementou um sistema de deteção de fraudes baseado em IA que analisou dados de reclamações, sinalizou comportamentos suspeitos e integrou-se perfeitamente com a infraestrutura do fornecedor, garantindo a conformidade com a HIPAA e salvaguardando dados sensíveis dos pacientes.
Os resultados são:
- Redução de 30% nas reclamações fraudulentas em seis meses.
- Melhoria de 25% na segurança dos dados.
- Processamento de reclamações 40% mais rápido, aumentando a eficiência.
Adicionar como fonte preferencialHiperautomação na saúde
A hiperautomação é uma abordagem emergente à transformação digital que envolve automatizar o maior número possível de processos de negócio, enquanto aumenta digitalmente aqueles que não podem ser totalmente automatizados.
A hiperautomação combina tecnologias de IA, RPA e visão computacional para automação de processos de ponta a ponta na saúde.
Aqui estão casos de uso de hiperautomação na saúde:
24. Processamento de seguros de saúde
Ao alavancar métodos de NLP e modelos de IA/aprendizagem profunda, uma abordagem de hiperautomação pode ajudar as empresas de seguros de saúde a:
- Minimizar o trabalho manual durante a pré-autorização e processamento de reclamações,
- Reduzir erros humanos,
- Detetar e prevenir fraudes na saúde com mais precisão,
- Garantir a satisfação do cliente com ciclos de reclamações mais curtos.
25. Conformidade regulamentar
Os prestadores de cuidados de saúde, companhias de seguros de saúde, farmácias e outras entidades de saúde devem cumprir regulamentos como a HIPAA nos EUA e o GDPR na UE.
A hiperautomação pode ajudar a garantir a conformidade regulamentar para as organizações de saúde:
- Bots inteligentes podem registar cada ação nos sistemas de saúde e documentar o registo de atividades quando solicitado.
- Modelos de IA/ML podem ser usados para prever potenciais fraudes na saúde,
- A automatização dos processos de auditoria interna pode ajudar a avaliar riscos e controlos internos de forma mais eficiente e frequente.
Futuro dos casos de uso de IA na saúde
Para o futuro da IA na saúde, uma solução baseada em aprendizagem automática pode ser construída em áreas onde estão disponíveis dados de treino significativos e a declaração do problema está claramente formulada.
Nestas áreas, a IA pode beneficiar os prestadores de cuidados de saúde, permitindo a tomada de decisões baseada em dados e poupando tempo e custos.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{25 Casos de Uso de IA na Saúde com Exemplos}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
note = {AIMultiple. Acessado em 1 Julho 2026}
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