25 Casos de Uso de IA na Saúde com Exemplos

Um estudo recente mostra que equipas híbridas de clínicos 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. Estes resultados indicam um forte potencial da IA para melhorar a segurança do paciente e promover cuidados de saúde mais equitativos.¹

Como funcionam os sistemas de IA na saúde?

Nature Medicine: IA clínica de uso geral vs. especializada

Este estudo compara duas ferramentas de IA clínica especializadas, OpenEvidence e UpToDate Expert IA, em três modelos de fronteira de uso geral: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro e Claude Opus 4.6. O estudo também incluiu a Visão Geral de IA da Pesquisa Google na avaliação do mundo real como um ponto de referência comumente acessível.

A avaliação tem três componentes:

• MedQA: 500 perguntas de exame de licenciamento médico.
• HealthBench: 500 prompts clínicos pontuados de acordo com rubricas desenvolvidas por especialistas.
• Real Clinical Queries (RCQ): 100 perguntas anónimas enviadas por médicos num ambiente clínico real. As respostas foram avaliadas por 12 clínicos sob anonimato quanto à correção, completude, segurança e clareza.

O estudo testa se os produtos comercializados especificamente para uso clínico proporcionam melhor conhecimento médico, alinhamento clínico e utilidade no mundo real do que os LLMs de uso geral.

O componente RCQ é particularmente importante porque mede o desempenho em perguntas que os médicos realmente fazem, em vez de se basear apenas em conjuntos de dados de estilo de exame.

Resultados do benchmark

Os modelos de uso geral superaram as ferramentas clínicas especializadas em todas as três avaliações:

• No MedQA, o Gemini pontuou 97,4%, em comparação com 89,6% para o OpenEvidence e 88,4% para o UpToDate.
• No HealthBench, o GPT-5.2 pontuou 88,0, enquanto o OpenEvidence e o UpToDate pontuaram 62,6 e 61,3.
• No RCQ, o Gemini alcançou uma classificação média dos clínicos de 3,62 em 4, seguido pelo GPT-5.2 com 3,54 e pelo Claude com 3,52. O OpenEvidence pontuou 3,24 e o UpToDate pontuou 3,17.
• A Visão Geral de IA do Google teve um desempenho aproximadamente ao mesmo nível das duas ferramentas clínicas.
• O UpToDate recusou 19% das consultas clínicas reais, em comparação com 1–3% para os modelos de fronteira.
• O estudo não encontrou diferenças estatisticamente significativas entre os sistemas em termos de conteúdo prejudicial ou taxas de alucinação.

O que significam os resultados?

Uma interface, sistema de recuperação ou marca específica de saúde não resulta automaticamente num melhor desempenho clínico. Pelo menos para as tarefas testadas, a escala do modelo, a capacidade de raciocínio geral e o alinhamento parecem fornecer mais valor do que o posicionamento específico do domínio.

Para as organizações de saúde, a descoberta apoia a avalia comparativa independente de produtos de IA clínica antes da aquisição, em vez de assumir que as ferramentas especializadas são mais precisas ou seguras. No entanto, o estudo não avaliou fatores como qualidade da citação, latência, custo, integração do fluxo de trabalho ou desempenho em tarefas médicas altamente especializadas.²

MedAgentBench: Um Ambiente de EHR Virtual para Avaliar Agentes de LLM Médicos

O MedAgentBench é um ambiente de avaliação para testar se os agentes de LLM podem realizar tarefas dentro de um registo de saúde eletrónico, em vez de apenas responder a perguntas médicas.

Contém 300 tarefas escritas por clínicos em 10 categorias, 100 perfis de pacientes realistas e mais de 700.000 elementos de dados clínicos. Os modelos interagem com um EHR simulado através do FHIR, o padrão de interoperabilidade suportado pelos principais sistemas de informação de saúde.

As tarefas incluem recuperar informações do paciente, rever resultados laboratoriais, documentar sinais vitais, solicitar exames, fazer referenciações e criar ordens de medicação.

O MedAgentBench mede se um agente de IA pode:

• Compreender a instrução de um clínico.
• Encontrar a informação correta no registo de um paciente.
• Aplicar lógica clínica condicional.
• Selecionar e chamar as funções corretas do EHR.
• Completar a ação solicitada sem produzir resultados inválidos ou incompletos.

A sua métrica principal é o sucesso da tarefa de ponta a ponta. Um modelo deve completar a tarefa corretamente, não apenas fornecer uma explicação plausível.

Resultados do benchmark

O Claude 3.5 Sonnet v2 produziu a maior taxa de sucesso geral com 69,67%, seguido pelo GPT-4o com 64,0%, DeepSeek-V3 com 62,67% e Gemini 1.5 Pro com 62,0%.

O que significam os resultados?

Os modelos atuais podem lidar com muitas tarefas estruturadas de EHR, especialmente a recuperação de informações. No entanto, mesmo o melhor modelo falhou em aproximadamente 30% das tarefas no geral e quase metade das tarefas baseadas em ação.

Este nível de fiabilidade pode ser útil para pilotos supervisionados, assistência administrativa ou fluxos de trabalho apenas de leitura. Não é suficiente para ações não supervisionadas de medicação, laboratório ou referenciação, onde uma única chamada de API incorreta pode alterar o registo de um paciente.

O MedAgentBench destaca, portanto, a diferença entre conhecimento médico e fiabilidade operacional: um modelo pode responder bem a perguntas médicas, mas ainda ter dificuldades em executar fluxos de trabalho clínicos de várias etapas.³

MAST: Teste de Superinteligência de IA Médica

O MAST é um conjunto continuamente atualizado de benchmarks de IA médica mantido pela ARISE IA Research Network. Em vez de medir uma capacidade restrita, combina avaliações que cobrem:

• Raciocínio diagnóstico
• Raciocínio de gestão
• Segurança do paciente
• Radiologia
• Outras imagens médicas
• Conclusão de tarefas agênticas

Os seus benchmarks componentes incluem First Do NOHARM, CPC-Bench, Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 e PhysicianBench.

O MAST publica tanto um composto geral como um composto focado no clínico. As pontuações usam uma média harmónica de igual peso, o que significa que um mau desempenho numa área reduz a pontuação geral mais fortemente do que sob uma média simples. O desempenho agêntico é atualmente relatado separadamente, em vez de ser incluído nos compostos.

O MAST visa medir se um sistema de IA tem capacidades clínicas amplas e equilibradas, em vez de se pode otimizar para um exame ou conjunto de dados.

Resultados do benchmark

Em 17 de julho de 2026, o GPT-5.5 liderava o ranking composto público com 61,6%, seguido pelo Gemini 3.5 Flash com 59,4%, Claude Opus 4.7 com 59,0%, e Gemini 3.1 Pro com 58,7%.

As diferenças relativamente estreitas entre os modelos líderes contrastam com variações maiores ao nível do benchmark individual. Por exemplo, os sistemas clínicos especializados baseados em recuperação lideram o benchmark de segurança First Do NOHARM, enquanto os modelos de uso geral tendem a fornecer uma cobertura mais ampla em tarefas de raciocínio e imagem.

O que significam os resultados?

Atualmente, nenhum modelo demonstra um desempenho uniformemente forte em todas as dimensões clínicas. Pontuações compostas na faixa baixa dos 60% indicam que mesmo os sistemas líderes têm fraquezas importantes que são expostas quando o raciocínio diagnóstico, decisões de tratamento, segurança e interpretação de imagens são avaliados em conjunto.

O benchmark também mostra por que a seleção de IA na saúde deve ser específica ao caso de uso. Um modelo que lidera o ranking geral pode não ser o melhor sistema para revisão de segurança, radiologia ou automação de EHR. As organizações de saúde devem, portanto, examinar os resultados ao nível da dimensão em vez de confiar apenas numa única pontuação composta.⁴

Casos de uso de IA na saúde

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 da vida 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 acompanhar os sinais vitais dos pacientes e responder rapidamente se algo mudar.

Crianças com condições como asma, problemas cardíacos, infeções e doenças de longa duração recebem cuidados de nível hospitalar remotamente, com enfermeiros a visitar os domicílios quando são necessários exames ou medicação. Os dados são monitorizados 24 horas por dia pelas 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 cuidado 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 amigos da criança, e esperam que os cuidados remotos se tornem padrão para muitas condições nos próximos anos.⁵

2. Diagnóstico e prescrição assistidos

chatbots com tecnologia de IA podem ajudar os pacientes no autodiagnóstico para condições ligeiras ou ajudar os médicos no diagnóstico com base nos sintomas, histórico médico e dados de diagnóstico.

Um estudo concebido para avaliar o quão bem o ChatGPT consegue diagnosticar condições e com que frequência recomenda consultar um médico encontrou resultados mistos quanto 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 marcadas como corretas, parcialmente corretas, incorretas ou como uma lista de diagnósticos possíveis. 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.⁶

Exemplo da vida real: Ochsner Health com DeepScribe

Anteriormente, os médicos gastavam tempo significativo a documentar as consultas dos pacientes (muitas vezes fora do horário de expediente), impactando 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 para cada especialidade, permitindo que os clínicos se concentrem mais nas interações com os pacientes.

Como resultado, o sistema alcançou 78% de adoção pelos clínicos e 96% de satisfação dos pacientes, ao mesmo tempo que reduziu significativamente o tempo de documentação e melhorou a qualidade das notas.⁷

Exemplo da vida 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 de diagnóstico 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, zero retenção de informações pessoais e conformidade com GDPR, HIPAA e a emergente Lei de IA da UE.⁸

Exemplo da vida 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 da OpenAI na saúde é o suporte clínico baseado em evidências para diagnóstico. A ferramenta fornece respostas 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 a verificação rápida da fonte, apoiando o raciocínio clínico e facilitando o atendimento atempado ao paciente.⁹

3. Ferramentas de IA para a saúde mental

A IA é cada vez mais utilizada nos cuidados de saúde mental para ajudar na deteção precoce, tratamento e suporte contínuo. Estas ferramentas de IA para a saúde mental analisam texto, voz, expressões faciais, wearables e registos de saúde para detetar sinais precoces de condições como ansiedade e depressão, prever riscos e personalizar o tratamento.

Além disso, os chatbots e as plataformas digitais fornecem apoio emocional, orientação terapêutica, correspondência com terapeutas e monitorização contínua, ao mesmo tempo que reduzem a carga de trabalho dos clínicos 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, o cuidado humano.

Exemplo da vida real: Verint (Cogito)

O Cogito¹⁰ 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 da 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 de acordo com critérios clínicos de avaliação de saúde mental. Esta monitorização contínua auxilia na deteção precoce de problemas de saúde comportamental, permitindo intervenções atempadas.

Exemplo da vida real: Headspace

A 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 suporte adicional, como ligar os utilizadores a coaches de saúde mental.¹¹

Exemplo da vida real: ThroughLine

A 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 e com pessoal humano.

Integra computação afetiva e princípios de IA para 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+, a 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 que priorizam a privacidade, ao mesmo tempo que ajuda os parceiros a cumprir requisitos regulamentares como o GDPR e a Lei dos Serviços Digitais da UE.¹²

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 a 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 de rotina.

Exemplo da vida real: Chatbot de oncologia com IA no SSG Hospital

Em 2025, o SSG Hospital lançou um chatbot de IA especificamente para pacientes oncológicos 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 ambulatorial em vários idiomas. O chatbot visa reduzir a ansiedade e fornecer um suporte de atendimento ao cliente mais acessível e fácil de navegar.¹³

5. Agentes de IA na saúde

Os agentes de IA ajudam na saúde automatizando tarefas, melhorando a tomada de decisões e otimizando 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 a monitorização em tempo real e consultas virtuais, aumentando a eficiência e reduzindo erros.

Exemplo da vida real: Agente de voz Prosper IA para Northeast OB/GYN

A Northeast OB/GYN teve dificuldades em acompanhar o rápido crescimento devido à falta de pessoal, alta rotatividade e volumes crescentes de chamadas, resultando em longos tempos de espera, benefícios de pacientes não verificados e esgotamento da equipa.

Para resolver isto, a clínica implementou o Prosper como uma solução de front desk com IA que automatiza agendamentos, cancelamentos, verificação de benefícios e gestão de listas de espera, enquanto encaminha casos complexos para a equipa.

Após uma implementação faseada, o sistema rapidamente se integrou nas operações diárias, lidando com todas as chamadas recebidas e resolvendo cerca de 50% sem envolvimento humano. Isto levou a uma redução de 40% nos custos operacionais, um aumento de 12% nas consultas agendadas e uma cobertura consistente 24/7.¹⁴

Exemplo da vida real: Claude para a Saúde

O Claude para a Saúde¹⁵ 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 para a 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 CMS Coverage Database, ICD-10, o National Provider Identifier Registry 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 de cuidados e triagem: Assistência na triagem e priorização de mensagens de pacientes, referenciações e transferências para garantir que questões urgentes recebam atenção atempada.
• Plataforma para startups de saúde: APIs e ferramentas para programadores que permitem que as startups criem soluções baseadas em IA, como suporte à documentação clínica, ferramentas de revisão de gráficos e automação administrativa.
• Integrações de dados de saúde pessoais (EUA): Acesso opcional e controlado pelo utilizador a resultados de laboratório 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: Opção explícita de adesão do utilizador, controlo de permissão detalhado, sem treino em dados de saúde pessoais, avisos contextuais e orientação para consultar profissionais de saúde quando apropriado.

Exemplo da vida real: Sully.ai

A Parikh Health, liderada pelo Dr. Neesheet Parikh, melhorou significativamente as suas operações e cuidados ao paciente ao integrar a 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 front desk permite que a equipa se concentre mais nos cuidados ao paciente.

Esta colaboração com a Sully.ai reduziu as operações por paciente em 10x e reduziu o tempo gasto em tarefas administrativas, como a gestão de registos 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 com os pacientes mais focadas e significativas.¹⁶

Exemplo da vida real: Plataforma de Saúde Agentic-IA

A Agentic-IA Healthcare é um protótipo de investigação 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, ao mesmo tempo que oferece suporte multilíngue em inglês, francês e árabe para melhorar a inclusão.¹⁷

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 utilizados 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 de priorização em tempo real

A análise prescritiva baseada em IA pode analisar dados do paciente, como sintomas, histórico médico e sinais vitais, para ajudar os profissionais de saúde a priorizar casos em tempo real.

Exemplo da vida 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.¹⁸

Exemplo da vida real: Wellframe

A 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 as equipas de cuidados e os 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 da Wellframe fornece aos pacientes planos de cuidados personalizados e também equipa os clínicos com insights 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.

A Wellframe possibilita melhores resultados para os pacientes através destas capacidades, apoia os cuidados preventivos e fornece relações mais personalizadas entre os pacientes e as suas equipas de cuidados.¹⁹

9. Triagem em tempo real

A integração da IA para priorização garante que os casos mais críticos são tratados primeiro, melhorando assim a eficiência do serviço de urgência e os resultados dos pacientes.

Exemplo da vida real: Enlitic

As soluções de triagem de pacientes da Enlitic utilizam tecnologias de IA para melhorar a eficiência dos sistemas de saúde, digitalizando casos médicos recebidos e avaliando-os para múltiplos achados clínicos.

Estes achados são então 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 o cuidado geral ao paciente e reduzindo atrasos no diagnóstico e tratamento.

Ao automatizar a triagem com IA, as soluções da Enlitic ajudam a reduzir a carga manual sobre os clínicos e a simplificar os fluxos de trabalho, particularmente na radiologia. A plataforma também aumenta a qualidade dos dados de saúde ao padronizar dados de imagiologia médica, o que garante que as imagens são corretamente rotuladas e encaminhadas.²⁰

10. Medicamentos e cuidados personalizados

A IA permite o desenvolvimento de planos de tratamento personalizados, analisando dados individuais do paciente, incluindo informação genética, estilo de vida e histórico médico. A medicina personalizada ajuda a melhorar a eficácia do tratamento, reduzir os efeitos secundários e diminuir os custos de saúde, evitando tratamentos desnecessários e focando 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 da vida real: Aitia

A empresa utiliza machine learning para combinar pacientes com os tratamentos que são mais eficazes para eles.²¹

Exemplo da vida real: Oncora Medicals

A Oncora pode analisar e aprender com os dados dos sistemas de saúde para permitir um tratamento personalizado, especificamente para pacientes oncológicos.²²

11. Análise de dados de pacientes

As soluções de análise de saúde podem extrair insights de dados clínicos para fornecer aos profissionais de saúde recomendações para melhorar o cuidado ao paciente, identificar populações em risco e otimizar a alocação de recursos. Esta abordagem ajuda a reduzir os custos dos cuidados, ao mesmo tempo que melhora os resultados dos pacientes através de uma tomada de decisão mais informada.

Exemplo da vida 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 de 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 ao nível do sistema. Antecipar riscos individuais e projetar cargas de doença pode informar tanto o cuidado ao paciente como a política de saúde. Extensões futuras podem integrar dados genómicos, de imagem e de wearables para fortalecer ainda mais as aplicações clínicas e de saúde pública.²³

Exemplo da vida real: Zakipoint Health

A Zakipoint Health fornece um painel de controlo abrangente concebido para dar uma visão transparente dos riscos e custos de saúde 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.²⁴

12. Robôs cirúrgicos

As cirurgias assistidas por robôs combinam IA e robôs colaborativos. Estas ferramentas ajudam em procedimentos que exigem 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 exatidão.

Figura 1: Exemplo de cirurgia robótica.²⁵

13. Robótica assistiva

A robótica assistiva na saúde melhora o cuidado ao paciente e apoia os profissionais médicos, realizando tarefas com 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 medula espinhal e dispensadores robóticos de medicação que garantem uma dosagem precisa. Robôs de telepresença permitem consultas remotas, e assistentes de enfermagem robóticos como o Robear ajudam a levantar ou mover pacientes com segurança.

Estas tecnologias melhoram a eficiência, a precisão e os resultados dos pacientes em vários ambientes clínicos.

Exemplo da vida 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 (Veja 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 3.²⁶

Imagiologia e diagnóstico médicos

14. Diagnóstico precoce

A IA pode analisar registos médicos, dados laboratoriais e resultados de imagiologia para detetar sinais precoces de doenças crónicas como cancro, diabetes ou condições cardiovasculares. O diagnóstico precoce leva a intervenções atempadas, que podem melhorar os resultados dos pacientes e reduzir os custos de tratamento a longo prazo.

Exemplo da vida real: iCAD

A iCAD, que utiliza algoritmos de machine learning para analisar mamografias, detetando sinais precoces de cancro da mama e auxiliando os radiologistas a fazer diagnósticos mais precisos. Este avanço contribuiu para melhores resultados para os pacientes e uma redução nos diagnósticos de falsos positivos.

As Soluções de Saúde da Mama da iCAD fornecem software avançado para tomossíntese digital da mama (DBT), avaliação da densidade mamária, mamografia 2D e avaliação de risco personalizada.²⁷

Exemplo da vida 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 designadas para rastreio apoiado por IA ou rastreio convencional sem IA. O estudo descobriu 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 alto 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.²⁸

Exemplo da vida real: Google Health

A investigação de rastreio do 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 não identificadas para aprender padrões associados ao cancro e está a ser avaliado em ambientes clínicos reais. Os esforços colaborativos envolvem pacientes, clínicos e profissionais de saúde, bem como parcerias com instituições como a Northwestern Medicine, o Imperial College London, vários trusts do NHS e a Japanese Foundation for Cancer Research.

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 diversas populações.²⁹

Exemplo da vida real: Ezra

A Ezra utiliza IA ao analisar ressonâncias magnéticas de corpo inteiro para apoiar os clínicos na deteção precoce do cancro.³⁰

15. Insights de imagiologia médica

As ferramentas baseadas em IA podem melhorar a análise de imagens médicas (por exemplo, raios-X, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas) identificando padrões que os radiologistas humanos podem não detetar. Estes insights ajudam a diagnosticar doenças mais cedo e com mais precisão.

A IA também está a ser usada para diagnosticar a COVID-19 a partir de dados de imagem, permitindo uma identificação mais rápida de casos críticos que precisam de suporte ventilatório.

A imagiologia médica com IA também é amplamente utilizada no diagnóstico de casos de COVID-19 e na identificação de pacientes que necessitam de suporte ventilatório.

Exemplo da vida real: Median Technologies

A Median Technologies introduziu o eyonis LCS, um software com IA que melhora a deteção precoce do cancro do pulmão, analisando tomografias computadorizadas de baixa dose. Projetada para auxiliar os radiologistas na identificação e caracterização de nódulos pulmonares suspeitos, a ferramenta visa aumentar a precisão diagnóstica e reduzir os falsos positivos.

Testado em dois grandes ensaios clínicos (REALITY e RELIVE), o eyonis™ LCS mostrou melhorias estatisticamente significativas na deteção do cancro do pulmão em estádio inicial. O software está agora a aguardar as aprovações da FDA 510(k) e da marca CE, esperadas para meados de 2025, antes do seu lançamento comercial planeado.

Além da deteção, o eyonis™ LCS aborda a variabilidade do radiologista e integra-se nos fluxos de trabalho clínicos, oferecendo uma solução escalável para programas de rastreio do cancro do pulmão nos EUA e na Europa.³¹

Exemplo da vida real: Radiobotics RBfracture

A ferramenta de 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 suportam a deteção de fraturas em raios-X em cuidados urgentes.

O RBfracture demonstrou uma melhoria na sensibilidade diagnóstica, de 74% para 83%, sem sacrificar a especificidade, abordando assim desafios como fraturas não detetadas, falta de pessoal e fadiga do clínico, particularmente em centros mais pequenos ou rurais.³²

Exemplo da vida real: Huiying Medical

A Huiying Medical, uma empresa de dispositivos médicos localizada na China, criou uma solução de imagem de IA capaz de detetar a COVID-19 usando tomografias computadorizadas de tórax. De acordo com a empresa, esta solução poderia beneficiar áreas sem acesso ao RT-PCR, o método de teste padrão para a 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 da vida real: SkinVision

A aplicação da SkinVision permite que os pacientes detetem sinais precoces de cancro da pele usando os seus smartphones. Ao permitir que os utilizadores tirem fotos de alta qualidade da sua pele, focando-se em sinais ou lesões suspeitas, a aplicação pode analisá-las com algoritmos de IA.

Esta análise fornece uma avaliação de risco instantânea, que pode ajudar a identificar preocupações potenciais como melanoma, carcinoma espinocelular 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.³³

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 trazer novos medicamentos ao mercado.

A tecnologia de IA também pode prever a eficácia dos medicamentos, o que levaria a melhores resultados em ensaios clínicos.

Exemplo da vida real: Boltz-ABFE

O Boltz-ABFE³⁴ é um método de IA que combina previsões de aprendizagem profunda com simulações de energia livre. Tal como o AlphaFold, que prevê estruturas de proteínas, os modelos Boltz preveem complexos proteína-ligante.

Ao integrar estas previsões baseadas em IA com cálculos fundamentados em física, o Boltz-ABFE estende o âmbito do FEP para fases iniciais da descoberta de medicamentos, permitindo que os investigadores avaliem moléculas candidatas de forma mais eficiente, mantendo a precisão.

Como funciona o Boltz-ABFE

• Usa os modelos Boltz-1 e Boltz-2, modelos de IA treinados para prever complexos proteína-ligante diretamente a partir de sequências de proteínas e informação do ligante.
• Aplica refinamento de estrutura para corrigir problemas como erros de ordem de ligação, erros de estereoquímica e choques estéricos.
• Emprega um processo de re-docking onde os ligantes são ajustados com software de docking para melhorar a geometria e a precisão.
• Melhora a fiabilidade removendo regiões de baixa confiança e incluindo parceiros de ligação quando necessário.

Resultados dos 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 aos detalhes estruturais, tornando importantes as etapas de correção como o re-docking.

Exemplo da vida real: NuMedii

A empresa biofarmacêutica NuMedii construiu a tecnologia AIDD (Artificial Intelligence for Drug Discovery) que aproveita Big Data e IA para descobrir rapidamente conexões entre medicamentos e doenças a um nível sistemático.³⁵

Exemplo da vida real: Insilico Medicine

A Insilico Medicine, uma empresa de biotecnologia com sede em Boston e Hong Kong, anunciou um marco no desenvolvimento de medicamentos impulsionado pela IA.

O seu composto principal, rentosertib, concebido inteiramente com 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, conforme previsto pelos algoritmos de IA da Insilico.³⁶

17. Análise e edição de genes

A IA auxilia na análise de dados genéticos para compreender as 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 doenças ou os resultados do tratamento, permitindo terapias genéticas mais precisas e eficazes.

Exemplo da vida 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 em que as biópsias são demasiado arriscadas, como 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 é projetada para ser altamente fiável e explicável, o que é essencial para o uso clínico.³⁷

Exemplo da vida 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 insights mais rápidos e precisos.

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.³⁸

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 da vida real: 4Quant

A 4Quant utiliza análises de big data e tecnologia de aprendizagem profunda para extrair insights significativos de imagens e vídeos, apoiando a conceção e otimização de experiências. A sua plataforma aplica algoritmos de machine learning para processar grandes quantidades de dados visuais para que investigadores e profissionais de saúde analisem informações complexas de forma eficaz.

Ao automatizar a extração de insights 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 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 dos insights.³⁹

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 as mensagens e direcionando 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, ao mesmo tempo que reduz a carga financeira dos pacientes e otimiza 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 comparem os seus serviços, identifiquem áreas de melhoria e se adaptem às mudanças no panorama do mercado de saúde.

Exemplo da vida real: MD Analytics

A MD Analytics é uma solução de pesquisa de marketing de saúde e farmacêutico. 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 de 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.⁴⁰

22. Operações

As tecnologias de automação de processos, como a automação inteligente e a RPA, podem gerir operações de saúde, como agendamento, faturação e relatórios. Ao automatizar tarefas rotineiras, os prestadores de cuidados de saúde podem libertar a equipa para se concentrar no cuidado ao paciente, ao mesmo tempo que reduzem os custos administrativos.

Exemplo da vida real: Comet

O Comet é o sistema de inteligência médica da Epic, concebido para ajudar clínicos, pacientes e sistemas de saúde a tomar decisões melhores e baseadas em dados, prevendo resultados prováveis na jornada de saúde um paciente.

Treinado em mais de 100 mil milhões de eventos médicos não identificados 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 com princípios semelhantes aos modelos de linguagem de grande dimensão, o Comet gera trajetórias de saúde plausíveis e resume-as em insights acionáveis integrados 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.⁴¹

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 o cuidado ao paciente.

Exemplo da vida real: Markovate

Uma seguradora de saúde nacional enfrentou um número crescente de reclamações fraudulentas e violações de dados, levando a perdas financeiras e comprometimento da privacidade dos pacientes.

A Markovate⁴² implementou um sistema de deteção de fraudes baseado em IA que analisou dados de sinistros, sinalizou comportamentos suspeitos e integrou-se perfeitamente com a infraestrutura da seguradora, garantindo a conformidade com a HIPAA e protegendo dados sensíveis de pacientes.

Os resultados são:

• Redução de 30% nas reclamações fraudulentas em seis meses.
• Melhoria de 25% na segurança dos dados.
• Processamento de sinistros 40% mais rápido, aumentando a eficiência.

Hiperautomação na saúde

A hiperautomação é uma abordagem emergente para a transformação digital que envolve automatizar o maior número possível de processos de negócio, ao mesmo tempo que aumenta digitalmente aqueles que não podem ser totalmente automatizados.

A hiperautomação combina tecnologias de IA, RPA e visão computacional para automação de processos ponta a ponta na saúde.

Aqui estão os casos de uso de hiperautomação na saúde:

24. Processamento de seguros de saúde

Ao alavancar métodos de PNL 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 sinistros,
• Reduzir erros humanos,
• Detetar e prevenir fraudes na saúde com mais precisão,
• Garantir a satisfação do cliente com ciclos de sinistros mais curtos.

25. Conformidade regulamentar

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 organizações de saúde:

• Bots inteligentes podem registar todas as ações nos sistemas de saúde e documentar o registo de atividade quando solicitado.
• Modelos de IA/ML podem ser usados para prever potenciais fraudes na saúde,
• Automatizar os processos de auditoria interna pode ajudar a avaliar riscos e controlos internos de forma mais eficiente e frequente.

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  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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  note   = {AIMultiple. Acessado em 21 Julho 2026}
}

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Sıla Ermut

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple com foco em marketing por email e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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