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, sobretudo porque tendem a cometer erros diferentes e complementares que ajudam a corrigir-se mutuamente. Estas conclusões 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 geral vs. especializada
Este estudo compara duas ferramentas de IA clínica especializada, 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 o Google Search IA Overview na avaliação do mundo real como um ponto de referência comumente acessível.
A avaliação tem três componentes:
- MedQA: 500 questões de exame de licenciatura médica.
- HealthBench: 500 prompts clínicos pontuados com base em rubricas desenvolvidas por especialistas.
- Real Clinical Queries (RCQ): 100 questões anonimizadas submetidas por médicos num ambiente clínico real. As respostas foram avaliadas por 12 clínicos cegos quanto à correção, completude, segurança e clareza.
O estudo testa se os produtos comercializados especificamente para uso clínico fornecem 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 em conjuntos de dados ao 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 obteve 97,4%, em comparação com 89,6% do OpenEvidence e 88,4% do UpToDate.
- No HealthBench, o GPT-5.2 obteve 88,0, enquanto o OpenEvidence e o UpToDate obtiveram 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 obteve 3,24, e o UpToDate obteve 3,17.
- O Google IA Overview teve um desempenho aproximadamente ao mesmo nível das duas ferramentas clínicas.
- O UpToDate recusou 19% das consultas clínicas reais, em comparação com 1–3% nos modelos de fronteira.
- O estudo não encontrou diferenças estatisticamente significativas entre os sistemas em conteúdo prejudicial ou taxas de alucinação.
O que significam os resultados?
Uma interface, sistema de recuperação ou marca específica da saúde não resulta automaticamente num melhor desempenho clínico. Pelo menos para as tarefas testadas, a escala do modelo, a capacidade geral de raciocínio e o alinhamento parecem fornecer mais valor do que o posicionamento específico do domínio.
Para as organizações de saúde, a conclusão apoia a realização de benchmarks independentes dos 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 Virtual de EHR 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 consegue:
- 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.
- Concluir 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 concluir a tarefa corretamente, não apenas fornecer uma explicação plausível.
Resultados do benchmark
O Claude 3.5 Sonnet v2 produziu a maior taxa de sucesso global, 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 conseguem lidar com muitas tarefas estruturadas de EHR, especialmente a recuperação de informações. No entanto, mesmo o melhor modelo falhou em aproximadamente 30% das tarefas em geral e quase metade das tarefas baseadas em ação.
Este nível de fiabilidade pode ser útil para pilotos supervisionados e assistência administrativa. Não é suficiente para ações de medicação, laboratório ou referenciação não supervisionadas, onde uma única chamada de API incorreta pode alterar um registo de paciente.
O MedAgentBench destaca, portanto, a diferença entre conhecimento médico e fiabilidade operacional: um modelo pode responder bem a perguntas médicas e ainda assim ter dificuldades em executar fluxos de trabalho clínicos de várias etapas.3
MAST: Teste de Superinteligência de IA Médica
O MAST é uma suíte de benchmarks de IA médica continuamente atualizada, mantida pela Rede de Investigação ARISE IA. 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, o Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 e PhysicianBench.
O MAST publica um compósito geral e um compósito focado no clínico. As pontuações usam uma média harmónica de ponderação igual, o que significa que um mau desempenho numa área reduz a pontuação global mais fortemente do que numa média simples. O desempenho agêntico é atualmente reportado separadamente, em vez de incluído nos compósitos.
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 a classificação compósita pública 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 principais 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 imagiologia.
O que significam os resultados?
Atualmente, nenhum modelo demonstra um desempenho uniformemente forte em todas as dimensões clínicas. As pontuações compostas na faixa baixa dos 60% indicam que mesmo os sistemas líderes têm fraquezas importantes que são expostas quando o raciocínio diagnóstico, as decisões de tratamento, a segurança e a interpretação de imagens são avaliados em conjunto.
O benchmark também mostra porque é que a seleção de IA na saúde deve ser específica para cada caso de uso. Um modelo que lidera a classificação 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 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 em que 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 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 do 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 afirmam 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
Os chatbots com tecnologia de IA podem ajudar os pacientes no autodiagnóstico de condições ligeiras ou auxiliar os médicos no diagnóstico com base em sintomas, histórico médico e dados de diagnóstico.
Um estudo concebido para avaliar quão bem o ChatGPT pode 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 classificadas 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 primeiro passo, mas há o risco de confiar nele para o autodiagnóstico sem aconselhamento médico adequado.6
Exemplo real: Ochsner Health com DeepScribe
Anteriormente, os médicos passavam um tempo significativo a documentar as visitas dos pacientes (muitas vezes fora do horário de trabalho), o que afetava 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 as 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 clínica e 96% de satisfação dos pacientes, reduzindo significativamente o tempo de documentação e melhorando a qualidade das notas.7
Exemplo real: DxGPT
O DxGPT é uma ferramenta de inteligência aumentada projetada 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 um quadro controlado destinado a garantir relevância e segurança.
Estudos de validação iniciais, incluindo o 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 RGPD, HIPAA e o emergente Regulamento da UE sobre IA.8
Exemplo real: OpenAI para a Saúde
O OpenAI for Healthcare 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 apoio clínico baseado em evidências para o diagnóstico. A ferramenta fornece respostas ancoradas em literatura médica relevante, incluindo estudos revistos por pares, orientações de saúde pública e diretrizes clínicas.
Incluem também citações transparentes que listam títulos, revistas e datas de publicação, permitindo assim uma rápida verificação da fonte, apoiando o raciocínio clínico e facilitando cuidados atempados 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 apoio contínuo. Estas ferramentas de IA para 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, os chatbots e as plataformas digitais fornecem apoio emocional, orientação terapêutica, correspondência com terapeutas e monitorização contínua, reduzindo também a carga de trabalho do clínico 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 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 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 o sucesso das intervenções de saúde mental.
- Monitorização da saúde comportamental: A plataforma recolhe passivamente e de forma segura dados comportamentais através de aplicações móveis e analisa-os com base em 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, utiliza análises preditivas para identificar indivíduos em risco de problemas de saúde mental, monitorizando comportamentos como aumento de stress, distúrbios do sono e isolamento social.
Quando os padrões sugerem um potencial problema, a plataforma entra em contacto proativamente, oferecendo suporte adicional, como ligar os utilizadores a coaches de saúde mental.11
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 com pessoal humano e de confiança.
Integra computação afetiva e princípios de IA para saúde mental para fazer uma correspondência inteligente entre os utilizadores e as linhas de ajuda mais relevantes de uma rede global verificada de mais de 1.300 serviços em 150 países.
Abrangendo 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 com privacidade em primeiro lugar, ajudando ao mesmo tempo os parceiros a cumprir requisitos regulamentares como o RGPD e o Regulamento dos Serviços Digitais da UE.12
4. Chatbots de atendimento ao cliente na saúde
Os chatbots de atendimento ao cliente podem responder a perguntas de pacientes sobre consultas, faturação ou renovação de medicamentos.
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 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 de departamentos de ambulatório em vários idiomas. O chatbot visa reduzir a ansiedade e fornecer um apoio 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 aperfeiçoando 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 real: Prosper agente de voz IA para Northeast OB/GYN
A Northeast OB/GYN teve dificuldades para 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 da equipa.
Para resolver isto, a clínica implementou o Prosper como uma solução de receção com tecnologia de IA que automatiza o agendamento, cancelamentos, verificação de benefícios e gestão de listas de espera, encaminhando casos complexos para a equipa.
Após uma implementação faseada, o sistema rapidamente se integrou nas operações diárias, atendendo 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 real: Claude for Healthcare
O Claude for Healthcare15 é o produto pronto para HIPAA da Anthropic que permite que prestadores de saúde, startups e pacientes utilizem 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 o 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 que utilizam 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 as questões urgentes recebem atenção atempada.
- Plataforma para startups de saúde: APIs e ferramentas para programadores que permitem às startups criar soluções baseadas em IA, como suporte à documentação clínica, ferramentas de revisão de registos 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: Opção explícita do utilizador, controlo de permissões granular, sem treino em dados pessoais de saúde, isenções de responsabilidade 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 ao integrar 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 a equipa 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 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 médico em 90%, permitindo interações mais focadas e significativas com os pacientes.16
Exemplo real: Plataforma de Saúde Agêntica de IA
Agentic-IA Healthcare é um protótipo de investigação que combina múltiplos agentes de IA com privacidade, explicabilidade e salvaguardas regulamentares incorporadas.
O sistema utiliza encriptação, acesso baseado em funções e registos de auditoria para suportar fluxos de trabalho de saúde mais seguros, oferecendo suporte multilingue em inglês, francês e árabe para melhorar a inclusão.17
6. Auditoria de prescrição
A tecnologia de IA ajuda os prestadores de cuidados de saúde a reduzir erros de prescrição, analisando as prescrições para detetar 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 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
O 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 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 as equipas de cuidados e os pacientes para uma monitorização contínua e intervenção imediata quando necessário.
Os profissionais de saúde podem personalizar a experiência de cada paciente, abordando condições de saúde individuais, como a gestão de doenças crónicas ou o acompanhamento pós-alta.
A tecnologia de IA do Wellframe fornece aos pacientes planos de cuidados personalizados e também equipa os clínicos com informações de dados através de um painel. Esta informação em tempo real ajuda a priorizar pacientes de alto risco e facilita uma prestação de cuidados de saúde mais eficiente.
Através destas capacidades, o Wellframe permite melhores resultados para os pacientes, apoia os cuidados preventivos e proporciona 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 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 os casos de alta prioridade mais rapidamente, melhorando os cuidados gerais 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 otimizar os fluxos de trabalho, particularmente em 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 através da análise de dados individuais do paciente, incluindo informação genética, estilo de vida e histórico médico. A medicina personalizada ajuda a melhorar a eficácia do tratamento, reduzir efeitos secundários e diminuir os custos de saúde, evitando tratamentos desnecessários e focando-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 mais eficazes para eles.21
Exemplo real: Oncora Medicals
O Oncora pode analisar e aprender com os dados dos sistemas de saúde para permitir um tratamento personalizado, especificamente para pacientes com cancro.22
11. Análise de dados de pacientes
As soluções de análise de saúde podem extrair informações de dados clínicos para fornecer aos profissionais de saúde recomendações para melhorar os cuidados ao paciente, identificar populações de 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 projetado para prever a progressão de doenças ao longo da vida de um indivíduo. Ao contrário dos modelos tradicionais de doença única, captura 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.
Para 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 a nível de 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 imagiologia e de dispositivos vestíveis para fortalecer ainda mais as aplicações clínicas e de saúde pública.23
Exemplo real: Zakipoint Health
O Zakipoint Health fornece um painel abrangente projetado 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 robô combinam IA e robôs colaborativos. Estas ferramentas auxiliam 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 precisão.
Figura 1: Exemplo de cirurgia robótica.25
13. Robótica assistiva
A robótica assistiva na saúde melhora os cuidados 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 espinal medula e dispensadores robóticos de medicação que garantem uma dosagem precisa. Os robôs de telepresença permitem consultas remotas, e os 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 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 imagem abaixo).
O dispositivo é portátil, alimentado por bateria e projetado 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 médica e diagnóstico
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 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 contribuiu 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.27
Exemplo real: Investigação para rastreio apoiado por IA
Um grande ensaio de rastreio aleatorizado 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 descobriu que o rastreio apoiado por IA alcançou uma taxa de cancro de intervalo não pior do que a da prática padrão, cumprindo os critérios de não inferioridade do ensaio. Embora as taxas globais 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.28
Exemplo real: Google Health
A investigação de rastreio do cancro da mama do 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 num grande número de mamografias anonimizadas 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 real: Ezra
O Ezra utiliza IA na análise de ressonâncias magnéticas de corpo inteiro para apoiar os clínicos na deteção precoce do cancro.30
15. Informações de imagiologia médica
As ferramentas baseadas em IA podem melhorar a análise de imagens médicas (por exemplo, radiografias, 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 utilizada para diagnosticar a COVID-19 a partir de dados de imagiologia, permitindo uma identificação mais rápida de casos críticos que necessitam 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 real: Median Technologies
A Median Technologies introduziu o eyonis LCS, um software com IA que melhora a deteção precoce do cancro do pulmão através da análise de tomografias computorizadas de baixa dose. Projetado 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 fase inicial. O software aguarda agora as aprovações FDA 510(k) e marcação CE, esperadas para meados de 2025, antes do seu lançamento comercial planeado.
Para 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 do cancro do pulmão nos EUA e na Europa.31
Exemplo real: Radiobotics RBfracture
A ferramenta com 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 radiografias 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, escassez de pessoal e fadiga do clínico, particularmente em centros mais pequenos ou rurais.32
Exemplo real: Huiying Medical
A Huiying Medical, uma empresa de dispositivos médicos localizada na China, criou uma solução de imagiologia por IA capaz de detetar a 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 da 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 problemas como melanoma, carcinoma espinocelular ou carcinoma basocelular.
Os algoritmos do 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 através da análise de 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-ABFE34 é um método de IA que combina previsões de aprendizagem profunda com simulações de energia gratuito. 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 fases mais precoces da descoberta de medicamentos, permitindo que os investigadores avaliem as moléculas candidatas de forma mais eficiente, mantendo a precisão.
Como funciona o Boltz-ABFE
- Utiliza os Boltz-1 e Boltz-2, modelos de IA treinados para prever complexos proteína-ligando diretamente a partir de sequências de proteínas e informações do ligando.
- 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 ligandos 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 benchmarks FEP+.
- Produziu estimativas de energia de ligação frequentemente dentro de 1 kcal/mol dos resultados experimentais.
- Em alguns casos, igualou ou superou as simulações que começaram a partir de estruturas cristalinas.
- Mostrou sensibilidade aos detalhes estruturais, tornando importantes os 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 nível sistemático.35
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 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 elevada de rentosertib mostraram melhorias notáveis na função pulmonar. As análises de biomarcadores confirmaram que o medicamento visava eficazmente uma proteína específica associada à FPI, conforme previsto pelos algoritmos de IA da Insilico.36
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 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 utiliza padrões de metilação do ADN, 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.37
Exemplo real: SOPHiA GENETICS
A SOPHiA GENETICS oferece aos geneticistas a plataforma SOPHiA DDM™, que utiliza 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 uma análise detalhada de variantes.
O Programa MaxCare também oferece suporte com consultoria 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 real: 4Quant
O 4Quant utiliza análise 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, permitindo que investigadores e profissionais de saúde analisem informações complexas de forma eficaz.
Ao automatizar a extração de informações acionáveis de dados de imagiologia, o 4Quant permite que os utilizadores identifiquem componentes e padrões-chave mais relevantes para as suas necessidades experimentais específicas. Isto pode ser particularmente valioso em áreas como investigação científica, medicina e aplicações industriais, onde a análise de dados visuais é crítica para a tomada de decisões.
As soluções do 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.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 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, reduzindo ao mesmo tempo a carga financeira dos pacientes e otimizando as margens operacionais.
21. Pesquisa de mercado
A IA pode ser utilizada para recolher informações competitivas 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 real: MD Analytics
O MD Analytics é uma solução de pesquisa de marketing de saúde e farmacêutico. A ferramenta oferece uma vasta gama de soluções de pesquisa quantitativa e qualitativa adaptadas a cada fase do ciclo de vida de um produto.
Os seus serviços abrangem 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 focam-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 de rotina, os prestadores de cuidados de saúde podem gratuito up 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, projetado 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 anonimizados no Epic Cosmos, modela sequências ordenadas no tempo 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 base em princípios semelhantes 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 vasta 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 pedidos de reembolso de saúde para detetar atividades fraudulentas, como pedidos falsos ou faturação excessiva. Isto ajuda as organizações de saúde a minimizar as perdas por fraude e garante que os recursos são utilizados de forma mais eficiente para o cuidado do paciente.
Exemplo real: Markovate
Uma seguradora de saúde nacional enfrentou um aumento de pedidos fraudulentos 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 pedidos, 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% em pedidos fraudulentos em seis meses.
- Melhoria de 25% na segurança dos dados.
- Processamento de pedidos 40% mais rápido, aumentando a eficiência.
Hiperautomação na saúde
A hiperautomação é uma abordagem emergente para a transformação digital que envolve a automatização do maior número possível de processos de negócio, aumentando digitalmente aqueles que não podem ser totalmente automatizados.
A hiperautomação combina tecnologias de IA, RPA e visão computacional para a automação de processos de 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 PLN 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 o processamento de pedidos,
- Reduzir erros humanos,
- Detetar e prevenir fraudes na saúde com mais precisão,
- Garantir a satisfação do cliente com ciclos de pedidos mais curtos.
25. Conformidade regulamentar
Os prestadores de cuidados de saúde, as companhias de seguros de saúde, as farmácias e outras entidades de saúde devem cumprir regulamentos como a HIPAA nos EUA e o RGPD na UE.
A hiperautomação pode ajudar a garantir a conformidade regulamentar para as organizações de saúde:
- Os bots inteligentes podem registar cada ação nos sistemas de saúde e documentar o registo de atividade quando solicitado.
- Os modelos de IA/ML podem ser utilizados 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.
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
note = {AIMultiple. Acessado em 6 Agosto 2026}
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O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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