A Saúde é uma batalha infindável, imparável, um leão todo dia. Sem trégua. O governo e a desgovernança caminham juntos, um cai, o outro levanta. Sistemas são testados, legados computacionais viram lápides com novas tecnologias. Somos iludidos todos os dias com notícias que vêm da mídia, ou da enfermagem de plantão, cujo paciente espera no corredor, na maca (“Que notícias me dão de você?”). Há sempre um “compasso de espera” na Saúde, uma reforma que atrasa, um Ministério sem verba, Secretarias de Saúde atochadas de gente com familiares nas recepções extravasando seu lamento.

Em 2024, foi assim. Em 2025 será também. Mas há um florescimento híbrido em curso, um fenômeno singular. Há um acontecimento que atinge a Saúde em cheio, no estômago, nas vísceras. Algo virtual, artificial, um vulcão explodindo cognição de silício em forma de animus. Médicos afoitos, atônitos, conversam nos bastidores assistenciais. Líderes trocam mensagens por whatsapp buscando respostas: “Como está indo a experiência por aí? Podemos nos reunir? Vai haver regulação?”.

Notícias truncadas, podcasts internacionais diários, lançamentos semanais de novas versões do ChatGPT, Gemini, Grok, Lhama, Claude… Até a computação quântica voltou a passear pela avenida vestida de porta-bandeira. Milhares de pesquisas, estudos comparativos e papers inundam o ecossistema científico, ocupando colunas de jornal, debatidos em happy-hours, comentados nas festas de fim de ano e nos labirínticos Planos Estratégicos para 2025. Um insano clima de espanto e excitação. Seriam as IAs extraterrestres de galáxias distantes, ou intraterrestres habitando vulcões extintos?

A Inteligência Artificial assumiu o comando do mundo produtivo. No entardecer de agosto último, o Bureau of Labor Statistics dos EUA relatou um crescimento na produtividade nacional de 2,7%, bem acima da média de 1,5% da última década e da taxa de crescimento de 1% da Europa. “A diferença é simplesmente enorme depois de 40 anos em termos de renda e padrões de vida”, explicou logo após o anúncio o presidente do Federal Reserve (Jerome Powell). As considerações para o salto vêm de todos os lados, mas não são poucos os economistas que atribuem o ‘aumento da produtividade ao efeito das IAs no setor produtivo norte-americano’, já projetando grandes ganhos para a próxima década (fonte: Future Today Institute, FTI).

O FTI (da respeitada ‘futurista’ Amy Webb) teoriza, chamando essa etapa de “technology supercycle”, um período sustentado por forte expansão econômica, como PIB, preços de ativos, emprego, demanda por bens e serviços, etc.  Segundo o instituto, o último longo boom similar foi de 1982 até 2001. Para Amy, a convergência de três tecnologias de propósito geral (inteligência artificial, sensores avançados e bioengenharia) resulta em uma nova força poderosa, que ela denomina Inteligência Viva (“living intelligence”), composta de redes tecnológicas sobrepostas “piscando sinais vermelhos e brilhantes de uma mudança socioeconômica fundamental”.

Não importa muito os neologismos ou as previsões da explosão LLM. Mais importância têm os dados do “Rock Health Innovation Maturity Curve”, uma análise do mais importante laboratório de acompanhamento de Digital Health do mundo (Rock Health): “startups de saúde digital habilitadas para IA atraíram US$ 3,3 bilhões em financiamento de risco de janeiro a outubro de 2024, representando impressionantes 36% do financiamento geral”. Não é difícil imaginar o que será 2025 para eles: “O que vem a seguir? O mercado de IA para a saúde está entrando em uma grande fase de consolidação, com uma competição acirrada em categorias como, por exemplo, Agentes de IA. Grandes players de tecnologia estão assinando suas próprias parcerias de IA com a Saúde, enquanto gigantes do software empresarial, como a Epic, dobram as aplicações de IA dificultando a competição de startups com soluções pontuais. Em 2025, a habilitação de IA se tornará uma aposta segura em todos os eixos de soluções em Saúde”.

Sobre as principais tendências de IA na Saúde em 2025, compilamos algumas projeções para 202X, encontradas em cerca de 20 relatórios de algumas das referências preditivas mais reconhecidas, como Deloitte, Gartner, McKinsey, Forrester, Becker’s Hospital Review, IQVIA, Wolters Kluwere de vários analistas independentes. Alguns destaques:

  • 75% das principais empresas de saúde estão experimentando ou planejando expandir a IA generativa em toda a companhia. Os líderes veem a promessa da IA ​​Generativa para melhorar a eficiência (92%) e permitir uma tomada de decisão mais rápida (65%) (Deloitte);
  • Em 2025, a fusão de Inteligência Artificial (IA) e Realidade Virtual (RV) transformará a forma como alunos, residentes, pesquisadores, enfermeiros e profissionais de saúde desenvolvem habilidades essenciais (apenas 40% dos médicos dos EUA estão prontos para usar IA generativa em 2024 na interação com pacientes)(Wolters Kluwer).
  • Cerca de 60% dos líderes de saúde que implementaram soluções de IA em 2024 já estão vendo um ROI positivo ou esperam rapidamente ver isso (McKinsey).
  • 42% dos médicos disseram que a IA será apenas mais um fator complicador dos cuidados de saúde (The Harris Poll).
  • Até 2027, médicos reduzirão o tempo gasto em tarefas de documentação clínica em 50% por meio de IA generativas integradas ao EHR, melhorando a experiência do médico e do paciente. 60% das automações de fluxo de trabalho habilitadas por IA reduzirão a escassez de pessoal e o esgotamento dos médicos em comparação ao engajamento do paciente (Gartner).
  • Até 2030, atividades que representam até 30% das horas trabalhadas atualmente poderão ser automatizadas pelas IAs generativas, embora os empregos na área da saúde devam permanecer relativamente estáveis, se não crescerem (McKinsey.)

Notadamente, no último mês do ano, houve uma enxurrada de novos anúncios de produtos em IA. Como explica Ethan Mollick, professor da Wharton School Universidade Pensilvânia, autor da obra “Co-intelligence” e um prodigioso observador dos LLMs: “No final de 2024 havia apenas um modelo do GPT-4 disponível publicamente, agora, existem entre seis a dez desses modelos, como o GPT-4o (OpenAI); Claude Sonnet 3.5 (Anthropic); Gemini 1.5 e 2.0 (Google); Llama 3.2 (Meta); Grok 2 (X) e Amazon Nova (AWS), sem falar nos asiáticos (Qwen, do Alibaba, DeepSeek; da R1 e Yi, da 01.ai) e da francesa Mistral. Cada um deles se subdivide em outros tantos, formando uma constelação estelar outrora improvável”.

Junto com essa avalanche de opções gerais, na Saúde foi publicado um estudo de pesquisadores de Harvard e Stanford, “Superhuman performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician”, mostrando que o modelo OpenAI o1-preview possui desempenho sobre-humano em diagnóstico diferencial, raciocínio clínico diagnóstico e raciocínio gerencial, superior em vários domínios a modelos anteriores e também a médicos humanos. “Não vai substituir médicos, mas, sugere que não utilizá-lo como segunda opinião será um erro”, explica Mollick.

O fim de ano foi uma rampa de lançamento para duas dezenas de LLMs, como o Gemini 2.0 (Google), que pode interagir com humanos em tempo real por meio dos sentidos mais comuns – visão e voz – transformando a IA em agentes presentes no mesmo espaço que o médico, em vez de entidades fixas vinculadas a chats (como explicado no texto “Saúde Digital 2025: ‘IA multimodal’ vai arremessar a Cadeia de Saúde décadas à frente”, publicado aqui em setembro/2024). O ChatGPT Advanced Voice Mode vai na mesma direção, reinventando a relação virtual-presencial. Mollickexplica: “O mais notável não são apenas os avanços individuais, mas o ritmo, a amplitude da mudança e a sua qualidade”. O Gemini 2.0 e o recém-divulgado ‘modelo de raciocínio’ o3, da OpenAI, mostram o que será 2025. O Gemini 2.0 alcançou um Escore de correção de 83,6% na tabela de ranking classificatório FACTS (conjunto de testes que avalia a precisão factual dos LLMs), sendo que o escore humano no mesmo teste é de 95%. Em resumo, nos quinze primeiros dias de dezembro/2024,foram anunciados mais lançamentos de modelos, plataformas e aplicações em IA do que nos últimos vinte anos.

A Saúde deve ser o maior polo de atratividade das novas soluções LLMs. “IA tem um imenso potencial para resolver problemas biomédicos complexos. Ela pode revelar mutações prejudiciais em nosso DNA, encontrar conexões ocultas em conjuntos de dados massivos, identificar sinais de câncer que olhos humanos não veem, provisionar e desenvolver design de estruturas proteicas, analisar imagens médicas com precisão excepcional, compreender condições complexas em extensa gama de dados clínicos, avaliar e analisar Registros Eletrônicos de Saúde com extrema velocidade e podem também suportar a decisão clínica diante de ambientes que envolvem multifatores”, explicou Susan K. Gregurick, Diretora de Ciência de Dados do NIH (National Institutes of Health), a principal agência governamental norte-americana dedicada à pesquisa médica e biomédica.

Os LLMs, por exemplo, estão sendo cada vez mais integrados aos dispositivos médicos. Em 2023, a Food and Drug Administration (FDA) autorizou 221 dispositivos médicos apoiados por IA, em 2015 esse número não passava de seis (fonte: MedtechDive). Uma análise de 67,9 milhões de artigos de pesquisa nos seis principais campos científicos, descobriu que cientistas que adotam ferramentas de IA publicaram 67,37% mais artigos, recebem 3,16 vezes mais citações e se tornam líderes de equipe 4 anos antes dos não-adotantes (fonte: ArXiv). Do mesmo modo, pesquisadores assistidos por IA descobrem 44% mais materiais, resultando em um aumento de 39% nos registros de patentes e um crescimento de 17% na inovação de produtos posteriores.

O cotidiano das Cadeias de Saúde já se movimenta na direção das IAs Generativas. Hospitais do NHS (Imperial College e Chelsea and Westminster Hospital, em Londres) estão usando IA para detectar diabetes tipo 2 com até uma década de antecedência. O Aire-DM é uma aplicação desenvolvida pelo Imperial College London, que verifica os traçados cardíacos do ECG em busca de sinais sutis de alerta precoce, que seriam difíceis de detectar por médicos no modo convencional. Os primeiros trabalhos sugerem que o sistema consegue detectar riscos em cerca de 70% das vezes.

Os principais sistemas de saúde dos EUA já adotam IA para vários ciclos de procedimentos. O Advocate Health (11 hospitais, mais de 250 locais de atendimento, com equipe de 6.300 médicos e outros profissionais de saúde) expandiu o uso do DAX Copilot da Microsoft, que registra os encontros com pacientes, elabora notas para o EHR e dá suporte à decisão médica. Seus neurologistas utilizam a IA para determinar pacientes candidatos a trombectomia endovascular e oncologistas o empregam para prevenção do câncer de pulmão. O Ascension Saint Thomas (125 anos de história, 16 hospitais e mais de 260 locais de atendimento em 45 condados do Tennessee) utiliza IA em todo o seu núcleo cardiovascular, onde cada médico conta com um Agente IA para prever condições como doença valvular, fibrilação atrial, insuficiência cardíaca, etc. Outra organização, a CommonSpirit Health (opera mais de 700 locais de atendimento, 142 hospitais em 21 estados, sendo segunda maior rede hospitalar sem fins lucrativos dos EUA) possui um Assistente IA de Governança, proprietário (Insightli), que controla as mais de 130 ferramentas de IA e RPA (automação de processos robóticos) em produção no sistema. Aliás, os Assistentes de Governança serão cada vez mais comuns em 2025: uma unidade hospitalar comum nos EUA possui mais de duas dúzias de GenAIs operando simultaneamente, com ou sem o conhecimento da direção da empresa. A HCA Healthcare (opera 186 hospitais em 2.400 locais de atendimento, nos EUA e Reino Unido) utiliza IA do Google, principalmente na assistência à enfermagem, otimizando todos os ciclos de controles gerenciais, incluindo a otimização de receitas ($).

Nesse sentido (otimização de receita), o report “Trends 2025 – Strategy is (finally) back in the driver’s seat”, da Kaufman Hall alerta: “Com o aumento das despesas trabalhistas, já representando nos EUA 83,9% das despesas totais, as organizações precisam revisar rápida e cuidadosamente seus portfólios médicos, focando a melhoria do acesso e captura de serviços downstream [atividades e cuidados que ocorrem após um diagnóstico inicial ou primeira consulta]. Todos os provedores de serviços precisam ser mais eficazes na implantação de práticas avançadas”. Ou seja, segundo o estudo, obter um aumento de 5% nos gastos com saúde dos pacientes crônicos, por exemplo, resultaria em um crescimento geral de 8% da receita ($). O estudo mostra também que, independentemente da estratégia de IA, as ferramentas de suporte à decisão clínica passaram a ser a prioridade máxima na eficiência operacional (o estudo mostra que nos EUA, depois da expansão das IAs, 82% dos gestores de saúde acham que a prioridade máxima para eles é usá-la no suporte à decisão médica). Aquilo que seria uma heresia há 3 anos, passou a ser um “imperativo de sustentabilidade” em 2025.

Os entusiastas dos Value-Based Care Models (Modelos Baseados em Valor), por exemplo, passaram a ter em 2025 um forte aliado na consolidação de suas práticas. Dna. Maria, 58 anos, com diabetes tipo 2 e hipertensão, visita um hospital da sua região. Ato contínuo: passa por vários exames, incluindo eletrocardiograma e hemograma completo. É internada por 3 dias para controle da glicemia e da pressão arterial. Recebe alta, vaza do hospital sem receber qualquer acompanhamento contínuo. Essa é a liturgia do modelo hospitalar tradicional, baseado em volume (fee-for-service), seja nos EUA ou no Brasil (remuneração baseada na quantidade de procedimentos realizados, independentemente dos resultados para o paciente).

Mas Dna. Maria, errou de rua e foi parar num hospital cujo modelo é baseado em IA-VBC (Inteligência Artificial para suporte a Value-Based Care). Trata-se de uma ferramenta que integra os princípios de Cuidado Baseado em Valor e as tecnologias de IA. O formato prioriza a qualidade e os desfechos clínicos em vez do volume de serviços prestados. Assim, além dos cuidados factuais descritos acima, Dna. Maria teria seus dados registrados no EHR e receberia um dispositivo vestível (integrado ao EHR e monitorado por IA). Pós-internação, um Assistente Virtual (GenAI) acompanharia o monitoramento da paciente, alertaria a ela em casos de esquecimentos, ingestão errática de medicamentos, exercícios físicos, riscos com determinadas ações caseiras, etc. Da mesma forma, o Assistente informaria a equipe de acompanhamento clínico (também virtual, sem nenhum humano caso não seja necessário) revelando em tempo real os sinais vitais (relevantes para a patologia crônica de Dna. Maria). O Assistente avalia o programa nutricional da paciente e compara com todas as condições propostas no “Programa de Gestão de Doença Crônica”, escolhido pela equipe médica em função do perfil da paciente. Veja, o Assistente IA monitora não só a adesão da paciente ao Plano, como também os resultados, os ajustes necessários, novos exames necessários, etc.

O que isso significa para o Hospital 2? (1) Prevenção ativa: intervenções precoces automatizadas que evitam crises agudas; (2) Custo reduzido: menor necessidade de internações e exames desnecessários; (3) Melhora da relação Custo x Benefício: redução de 30% na taxa de reinternação em 6 meses; (4) Satisfação do paciente: Maria sente-se mais segura com suporte contínuo e personalizado; (5) Recebimento por valor: o hospital recebe incentivos financeiros por alcançar metas de saúde para pacientes como Maria (controle glicêmico e redução de complicações); etc.

Todo esse acompanhamento VBC era inviável antes das IAs: o custo de mão de obra para operar esse nível de atendimento sempre inviabilizou a adesão. O custo da inteligência humana embarcada no processo é mais aviltante ainda, porque requer unidades de controle com alto nível de expertise. Hospitais podem não se interessar pelos modelos baseados de valor, com explicações tolas ou científicas, não importa. A única coisa que importa é que o custo operacional para Programas de Gestão de Doenças Crônicas desaba toda a semana devido ao barateamento das IAs e de seu indiscutível poder facilitador. O mesmo Assistente Virtual que gerencia Dna. Maria, gerencia simultaneamente outros 200 pacientes com igual qualidade e autonomia.  O IA-VBC sai de uma atividade reativa para proativa. O mais importante: ‘desarma a bomba dos custos elevados por paciente’ para custos adstritosa eficiência e prevenção. Em 2025, as práticas alinhadas a Value-Based Care voltarão a emergir com força total. Não haverá desculpa técnica para não criarmos “sandbox” de IA-VBC em profusão, embora as demais desculpas corporativas continuarão a existir tentando sustentar zonas de conforto nas cadeias de saúde.

Talvez a mais importante transformação que os LLMs aportarão em 2025 na Saúde será a sua base “vision-computer”. As possibilidades que os principais players apresentaram em 2024 nessa direção (OpenAI, Google, Microsoft, etc.) são a mais relevante mudança contextual da civilização moderna. Com a câmera do smartphone, já podemos ‘dialogar’ com as IAs em tempo real, deixando que elas vejam as mesmas coisas que nossos olhos observam.  Ou seja, começamos a nos relacionar com a tecnologia e não só por meio dela. A subjetividade virou sujeito. Nas palavras de Jacques Lacan (1901-1981): “Sujeito é o que um significante representa para outro significante”. Ele advogava que um elemento de linguagem não tem significado por si só, mas ganha sentido a partir de sua relação com outros significantes. Por exemplo, palavras como “árvore” ou “liberdade” só fazem sentido dentro de um sistema linguístico. Para o psicanalista, o sujeito não é uma essência, mas um efeito das relações entre significantes dentro de uma cadeia simbólica. Isso significa que o “sujeito” não é algo autônomo ou intrínseco, mas algo que emerge de interações simbólicas e linguísticas. Nesse sentido, as várias Multimodalidades de IAs podem ser consideradas como máquinas que começam a construir uma “subjetividade” que não é essencial, mas relacional: elas “percebem” e “interpretam” imagens, sons e texto com base em padrões (os significantes) que interagem entre si.

Fica a provocação: Será que em 2025 saberemos distinguir entre um ser humano e uma IA? Qual seria a importância dessa identificação? Vamos aprender (e sentir) nos próximos anos que, afora o contexto emocional, essa separação não terá nenhum significado. Para um paciente, por exemplo, que amarga filas de espera, custos colossais de procedimentos médicos e descrédito com os Sistemas de Saúde, qual será a diferença entre ser atendido por uma máquina ou um médico se o problema dele for efetivamente resolvido? Ou seja, se conseguir transferir valor para o sujeito, passou no “Teste de Turing”.

Possivelmente, a partir de 2026, entraremos na maturidade dos “Diagnosters”, ou seja, das Máquinas de IA capazes de diagnosticar com enorme grau de precisão e velocidade. Plataformas como AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) do Google, por exemplo, começarão a fazer parte das fundações de qualquer arranjo de atenção primária, não importando o idioma, o perfil social ou as carências clínico-assistenciais da comunidade. Um exemplo dessa expansão foi dado em dezembro de 2024 pela Ovarian Cancer Research Alliance (instituição de caridade)em aliança com o Memorial Sloan Kettering Cancer Center (ambos sediados em Nova York). Eles anunciaram uma técnica inovadora de IA capaz de detectar precocemente o câncer de ovário por meio de exames de sangue. Isso é só o começo do que vem pela frente com os “diagnosters”.

Na última sessão da OpenAI, das 12 realizadas em dezembro para anunciar inovações no ChatGPT, seu CEO, Sam Altman (um misto de “monge tibetano e pastor de ovelhas robóticas”), sacou o modelo o3, oferecendo lascas de que em 2025 estaríamos rompendo a barreira das tecnologias AGI, com dotes de cognição artificial acima dos humanos. Se o o3 realmente surpreende, a peregrinação de Altman para ser o primeiro a apresentar um LLM em nível sobre-humano não mais surpreende. Por outro lado, no apagar das luzes de 2024, Satya Nadella (CEO da Microsoft) socou o estômago da engenharia global de software: “quando a lógica de negócios muda para Agentes de IA, o SaaS (software como serviço) torna-se irrelevante. Por que pagar por vários aplicativos quando um único Agente de IA fornece todas as funcionalidades dinamicamente? Assim, o foco muda da criação de aplicativos estáticos para o treinamento de modelos de IA adaptáveis e específicos para cada tarefa”. Em 11 minutos, Nadella inundou de excitação o ecossistema de desenvolvimento de software, cuja receita é dependente em mais de 90% do modelo SaaS. Quem estiver em 2025 terá muita emoção, muitas respostas e muito mais perguntas…

Assim, o próximo ano vai nos mostrar (mais uma vez) que não existe nada “definitivo”, tudo e todos são cada vez mais transitórios. Como escreveu Carl Sagan (1934-1996) em sua obra “Cosmos” (1980): “Somos como borboletas que esvoaçam por um dia e pensam que é para sempre”.O ano de 2025 será uma aventura. Antes de Sagan, em 1972, Milton Nascimento e Beto Guedes já conheciam e explicitavam sobre a transitoriedade das coisas: “Eu já estou com o pé nessa estrada, ventania em qualquer direção, sei que nada será como está, amanhã ou depois de amanhã…”

Guilherme S. Hummel

Scientific Coordinator Hospitalar Hub

Head Mentor – EMI (eHealth Mentor Institute)