Uma tecnologia que funciona perfeitamente em um ambiente controlado, mas nunca chega à rotina de um hospital, tem impacto praticamente zero para o paciente. Essa constatação parece óbvia, mas talvez seja hoje uma das questões mais importantes quando falamos sobre inteligência artificial na saúde.
Os avanços tecnológicos dos últimos anos foram extraordinários. Modelos já conseguem apoiar diagnósticos, interpretar exames, acelerar pesquisas clínicas, automatizar atividades administrativas e analisar volumes de dados que seriam impossíveis de processar manualmente. A discussão, portanto, deixou de estar concentrada apenas naquilo que a inteligência artificial é capaz de fazer.
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O desafio agora é fazer com que ela seja efetivamente utilizada.
Esse é um dos pontos mais interessantes do relatório Scaling Artificial Intelligence in Health, publicado pela OCDE. A inteligência artificial já está presente nos sistemas de saúde dos países analisados pelo estudo, especialmente em atividades administrativas. Quando se olha para adoção em escala, porém, a realidade é muito diferente. Em aplicações de IA para imagens médicas, por exemplo, apenas 10% chegaram a uma implementação em nível nacional.
Essa distância entre capacidade tecnológica e adoção revela onde está o verdadeiro gargalo.
Construir um algoritmo capaz de apresentar resultados promissores é uma conquista relevante. Fazer esse mesmo algoritmo funcionar diariamente dentro de hospitais, clínicas, operadoras e sistemas públicos de saúde é um problema muito mais amplo. A tecnologia precisa conversar com prontuários diferentes, acessar dados confiáveis, atender exigências regulatórias, produzir evidências clínicas, adaptar-se aos fluxos de médicos e enfermeiros e, principalmente, conquistar a confiança de quem vai utilizá-la.
O desafio deixou de ser apenas tecnológico. Ele passou a envolver tecnologia, infraestrutura, processos, pessoas e governança ao mesmo tempo.
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Os dados da OCDE mostram claramente esse descompasso. A maior parte dos países analisados já desenvolveu iniciativas para melhorar o uso de dados em saúde, mas uma parcela muito menor construiu estruturas maduras para preparar profissionais, estabelecer mecanismos de supervisão e incorporar inteligência artificial aos processos de contratação e operação dos sistemas de saúde.
Em outras palavras, a tecnologia avançou mais rápido do que a capacidade das organizações de absorvê-la.
Esse é um ponto importante não apenas para hospitais e governos, mas também para startups, grandes empresas e investidores.
Por muito tempo, boa parte da competição entre healthtechs esteve concentrada em construir a melhor tecnologia. O algoritmo mais preciso, o modelo mais sofisticado, a solução capaz de resolver um problema que até então parecia impossível.
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Essa corrida continua sendo importante. Em saúde, precisão, segurança, evidência clínica e transparência não são detalhes. São requisitos básicos. Mas uma tecnologia superior não garante, sozinha, um negócio superior.
Esse problema aparece com frequência quando trabalhamos com startups de saúde. Uma solução pode apresentar resultados excelentes em um piloto e ainda estar muito distante de funcionar na operação real de um hospital. Muitas vezes, é justamente depois da validação tecnológica que começa a parte mais difícil. A solução precisa ser integrada. E integração, nesse caso, não significa apenas conectar sistemas.
Significa entender quem utiliza a tecnologia, quem compra, quem paga, quem assume o risco, quem precisa aprová-la e como ela se encaixa em uma operação que não pode simplesmente parar para se adaptar a uma nova ferramenta.
É aí que inovação passa a ser muito mais do que desenvolvimento tecnológico. Ela passa a ser capacidade de implementação.
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Essa mudança também deveria alterar a forma como avaliamos startups de saúde.
A pergunta “essa tecnologia funciona?” continua sendo necessária, mas já não é suficiente.
Precisamos acrescentar outra: essa tecnologia consegue ser adotada em escala?
Uma empresa pode ter propriedade intelectual relevante, uma equipe científica excepcional e resultados clínicos promissores e ainda assim não conseguir construir um negócio de escala. Se não houver interoperabilidade, clareza regulatória, distribuição, adesão dos profissionais e um modelo econômico que faça sentido para quem contrata a solução, a inovação pode passar anos circulando entre provas de conceito sem produzir impacto significativo.
É por isso que acredito que o próximo ciclo de transformação da saúde será definido menos por tecnologias isoladas e mais pela capacidade de construir ecossistemas capazes de implementá-las. Nenhuma startup, por mais brilhante que seja, consegue transformar sozinha um setor tão complexo.
Hospitais conhecem profundamente a realidade da operação e dos pacientes. Universidades e centros de pesquisa produzem conhecimento e evidência. Startups trazem velocidade e novas tecnologias. Grandes empresas possuem capacidade de distribuição e escala. Operadoras conhecem a economia do sistema. Reguladores estabelecem os limites necessários para que inovação e segurança avancem juntas. Investidores fornecem capital e tempo para transformar experimentação em empresas sustentáveis. O valor aparece quando essas competências deixam de operar de forma isolada.
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Esse é também um dos papéis mais relevantes da inovação aberta na saúde. Não se trata simplesmente de conectar uma startup a uma grande empresa ou organizar pilotos. Trata-se de reduzir a distância entre desenvolvimento e adoção.
Quando diferentes atores trabalham sobre o mesmo problema desde o início, a tecnologia deixa de ser construída em isolamento. Questões de integração, regulação, evidência, contratação e uso real passam a fazer parte do desenvolvimento da solução, em vez de aparecerem apenas quando chega a hora de escalar.
Isso muda completamente a probabilidade de uma inovação sair do laboratório e chegar ao paciente. Há também uma consequência competitiva importante nessa transformação.
À medida que os modelos de inteligência artificial se tornam mais acessíveis, possuir a tecnologia deixa de ser, por si só, uma vantagem sustentável. O diferencial começa a migrar para a capacidade das organizações de absorver essa tecnologia e transformá-la em operação.
Dois hospitais podem ter acesso exatamente à mesma solução de inteligência artificial e obter resultados completamente diferentes.
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A diferença estará na qualidade dos dados, na interoperabilidade dos sistemas, na preparação das equipes, na governança, na capacidade de redesenhar processos e na velocidade com que a organização consegue incorporar a tecnologia ao seu dia a dia. O mesmo vale para países inteiros.
Não necessariamente liderará essa transformação quem produzir o maior número de algoritmos ou quem anunciar o maior volume de projetos de inteligência artificial. A liderança tende a aparecer onde existirem condições para transformar desenvolvimento tecnológico em adoção responsável e escala. É essa mudança que torna o momento atual tão interessante.
A primeira fase da inteligência artificial na saúde foi marcada pela demonstração de capacidade. Mostramos que máquinas podem realizar tarefas que, poucos anos atrás, pareciam exclusivas da inteligência humana. A próxima fase será muito mais difícil. Será preciso provar que essas tecnologias conseguem funcionar dentro da complexidade do mundo real. Para o paciente, essa diferença é tudo.
Uma inteligência artificial extraordinária que permanece cinco anos em pilotos continua sendo apenas uma promessa. Uma tecnologia talvez menos sofisticada, mas capaz de ser integrada com segurança, utilizada pelos profissionais e distribuída em escala pode transformar milhões de vidas.
A próxima grande disputa da inteligência artificial na saúde, portanto, não será simplesmente por quem constrói o modelo mais inteligente. Será por quem consegue transformar inteligência em adoção.
Porque a tecnologia que realmente transforma a saúde não é aquela que impressiona em uma demonstração.É aquela que chega ao paciente.