O problema vem antes da ferramenta

Segundo Loufek, as falhas de implementação de IA em hospitais se concentram em duas pontas opostas do processo. A primeira é a escolha da solução.

“Antes de escolher uma ferramenta de IA, é preciso identificar qual é o problema que se deseja resolver dentro da organização, porque a IA pode não ser a solução correta para o problema que está sendo enfrentado”, afirma.

Sem um problema real por trás da escolha, a ferramenta simplesmente não encontra adoção na prática. “Se você está apenas escolhendo uma ferramenta de IA porque quer usar uma ferramenta de IA, você não vai ter adoção na prática, porque ela pode não estar resolvendo o problema que você está querendo abordar”, diz Loufek.

Sua recomendação é que as organizações invistam em entender seus próprios problemas antes de avaliar qualquer solução, trabalhando com especialistas para descobrir se a IA de fato ajuda a resolvê-los — desafiando um comportamento comum no mercado de saúde: comprar tecnologia pela promessa que carrega, e não pela dor que efetivamente resolve.

Monitoramento não termina na implantação

A segunda ponta do problema aparece depois que a solução já está em uso. “Uma coisa muito importante para a IA, especialmente com a IA generativa, é que você tenha práticas de monitoramento pós-implantação”, afirma Loufek.

Esse acompanhamento precisa responder a duas perguntas diferentes, que parecem próximas mas raramente têm a mesma resposta: o produto está funcionando como pretendido, e está sendo usado como pretendido? Uma ferramenta pode operar tecnicamente de forma correta e, ainda assim, ser usada de maneira distinta da que foi desenhada — ou simplesmente deixar de ser usada, sem que a instituição perceba a tempo de agir.

“Vemos algumas ferramentas sendo implantadas na prática sem usabilidade suficiente ou evidências preliminares, e elas simplesmente não acabam sendo adotadas pelos usuários finais”, diz Loufek.

A recomendação é clara: o investimento inicial em uma solução de IA precisa vir acompanhado de um investimento contínuo em acompanhamento após a implantação. Para ela, a governança de IA não é um projeto que se encerra na entrega, mas um processo permanente. É comum que hospitais tratem a implantação como marco de conclusão, quando deveria ser o início de um ciclo permanente de monitoramento.

Mais responsabilidade para as instituições

Questionada sobre o futuro da regulação de IA na saúde, Loufek apontou uma tendência que já se desenha nos Estados Unidos: uma postura regulatória que favorece a inovação em detrimento da fiscalização mais rígida, refletida na ampliação, pela FDA (agência regulatória de alimentos e medicamentos dos Estados Unidos), do escopo de ferramentas que não precisam seguir as regulamentações tradicionais de dispositivos médicos.

Mas esse cenário tem uma contrapartida direta. “Isso significa que as instituições de saúde terão que assumir mais responsabilidade e, em alguns casos, responsabilidade pelo uso dessas ferramentas que, de outra forma, seriam revisadas pela FDA”, diz Loufek.

Na prática, cabe aos próprios hospitais pensar sistematicamente em como revisar essas ferramentas antes da implantação, definindo quais dimensões de um produto são importantes para a organização e para os pacientes que atende — especialmente para os produtos que não serão regulamentados por órgãos externos.

Ainda que o contexto regulatório seja distinto do americano, a mensagem funciona como um alerta oportuno para o Brasil, que ainda constrói suas próprias regras para IA em saúde. A responsabilidade pela segurança e efetividade dessas soluções não pode depender exclusivamente da regulação externa, atual ou futura.

Loufek também chama atenção para o crescimento da tecnologia vestível, à medida que a FDA isenta dispositivos não invasivos de coleta de biometria das exigências regulatórias tradicionais. Hospitais precisarão estar preparados para pacientes que chegam à prática clínica com dados de dispositivos vestíveis, “alguns dos quais podem não estar validados ao nível dos dispositivos médicos da FDA”, observa — um desafio que já bate à porta das instituições brasileiras.

A vantagem competitiva está no processo

Os aprendizados de Brenna Loufek convergem para uma mesma conclusão: a Mayo Clinic não se tornou referência em IA na saúde por adotar mais tecnologia do que outras instituições, mas por ter construído processos consistentes de governança — da identificação criteriosa dos problemas que a IA deve resolver ao monitoramento contínuo depois da implantação, passando pela responsabilidade crescente que as instituições precisam assumir diante de um cenário regulatório em transformação.

Para hospitais brasileiros, três frentes formam um roteiro prático, aplicável independentemente do porte da instituição: definição do problema antes da ferramenta, monitoramento contínuo pós-implantação e responsabilidade institucional pela avaliação de soluções.

O recado da experiência da Mayo Clinic é claro: a vantagem competitiva na era da inteligência artificial não estará em quem adota mais rápido, mas em quem constrói, de forma consistente, os processos que garantem que a tecnologia resolva problemas reais, seja utilizada pelos profissionais de assistência e continue entregando valor muito depois do dia da implantação.

Paralelo com mercado brasileiro

A experiência da Mayo Clinic encontra eco direto na realidade das instituições brasileiras, segundo Murilo Fernandes, diretor de novos negócios na EVAL. Para ele, o principal aprendizado é o mesmo: o foco precisa estar no processo, não na ferramenta.

“Não existe abordagem estática em projetos de IA. Depois da implementação de agentes no processo, a melhoria passa a ser contínua”, afirma Fernandes. Ele reconhece que essa característica pode parecer, à primeira vista, um ponto negativo — afinal, exige acompanhamento permanente. Mas é justamente nesse ciclo de melhoria contínua que o projeto de IA se justifica, especialmente porque a própria tecnologia oferece velocidade de implementação suficiente para tornar esse ajuste constante viável na prática.

Por esse motivo, Fernandes recomenda que hospitais adotem plataformas que permitam às equipes de negócio, processos e tecnologia criar seus próprios agentes de forma independente. “Assim, o custo da melhoria contínua não se torna um ofensor para o orçamento do projeto, e a solução continua entregando indicadores positivos”, conclui.

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