9 casos de uso de IA generativa na saúde que estão transformando o cuidado

Eu adoro um bom episódio de Grey’s Anatomy tanto quanto qualquer um. Cirurgias dramáticas. Tensão romântica. Decisões de vida ou morte tomadas no meio de uma tempestade.

Mas para quem já passou dias a fio em hospitais de verdade, sabe a verdade: a realidade é bem menos glamourosa. Hospitais reais funcionam à base de dados – e muita espera.

Mas a IA generativa está entrando em cena. Não com estetoscópios ou bisturis, mas com assistentes de voz e chatbots corporativos que aliviam a pressão sobre os profissionais de saúde.

E não são só os profissionais de saúde que estão percebendo. Uma pesquisa recente da Deloitte mostrou que mais da metade dos consumidores acredita que a IA generativa vai melhorar o acesso à saúde.

Neste artigo, explico casos práticos de uso de IA generativa na saúde com exemplos reais do que já está funcionando.

Como a IA Generativa está sendo usada na área da saúde?

A IA generativa está ajudando profissionais de saúde a resumir e agir sobre grandes volumes de dados.

Tecnologias como grandes modelos de linguagem (LLMs), processamento de linguagem natural (PLN), chatbots de IA e assistentes de voz estão sendo integradas aos fluxos de trabalho em clínicas e hospitais.

Veja algumas formas de como a IA na saúde já aparece no mundo real:

• Um médico fala ao microfone durante uma consulta. Um assistente de voz com IA escuta, organiza a transcrição, gera uma nota de evolução completa e destaca pontos que precisam de acompanhamento ou esclarecimento.
• Um paciente digita em um chatbot de IA: “Posso comer carboidratos se sou diabético?” Em vez de uma resposta genérica, o bot (conectado aos registros de saúde do paciente) personaliza a resposta com base em exames e medicamentos recentes.
• Um administrador hospitalar faz upload de uma pilha de faturas. Um modelo de IA generativa associa cada uma ao contrato correto, sinaliza discrepâncias de cobrança e encaminha para o setor responsável aprovar.

9 casos de uso de IA generativa na saúde

Geração de dados

IAs como chatbots médicos de IA precisam de grandes e variados conjuntos de dados para aprender, mas leis de privacidade como a HIPAA dificultam o compartilhamento de dados clínicos reais entre instituições. É aí que entra a IA generativa para geração de dados sintéticos.

Em vez de acessar registros reais de pacientes, pesquisadores usam modelos generativos treinados em conjuntos de dados anonimizados. Esses modelos aprendem padrões de evolução de doenças, como sintomas se relacionam com exames e como tratamentos afetam os resultados. Depois, geram registros sintéticos de pacientes que parecem e se comportam como dados reais, mas não estão ligados a nenhuma pessoa.

Suponha que um hospital queira treinar um modelo de IA para identificar sinais iniciais de sepse. Só tem 200 casos. Isso não é suficiente. Então o modelo de IA analisa esses 200 casos reais e gera milhares de casos sintéticos:

• Alguns mostram sintomas típicos de sepse.
• Outros simulam combinações raras, como febre tardia junto com sinais vitais alterados três dias depois.
• Alguns até simulam pacientes com sintomas enganosos, ajudando a testar situações extremas.

Esses registros sintéticos não pertencem a ninguém – mas se comportam como dados reais.

Isso abre novas formas de testar ideias e explorar cenários hipotéticos na medicina sem colocar a privacidade do paciente em risco.

Diagnóstico médico

Nos EUA, hospitais como Mayo Clinic e Mass General Brigham estão alimentando ferramentas de diagnóstico com IA usando dados anonimizados de pacientes, como ressonâncias, tomografias, exames laboratoriais e anotações clínicas.

Na verdade, 65% dos hospitais dos EUA já usam modelos preditivos de IA em alguma etapa dos seus fluxos de diagnóstico.

Uma área que avançou rápido é a radiologia, onde a IA ajuda médicos a enxergar além do olho humano. Algoritmos são treinados para reconstruir imagens borradas e destacar áreas de preocupação, como tumores ou fraturas.

Mas as aplicações mais impactantes não param em uma única imagem. Grandes modelos de linguagem conseguem combinar dados de várias fontes, de laudos de radiologia e anotações médicas a exames laboratoriais, prescrições e sinais vitais, para formar um quadro mais completo.

Imagine um prontuário que diz: “Falta de ar leve há duas semanas, chiado novo, sem histórico de asma.”

Um assistente de IA pode reconhecer um padrão sugestivo de insuficiência cardíaca inicial. Ele então verifica exames recentes de peptídeo natriurético tipo B (usado para detectar estresse cardíaco) e o histórico de medicamentos. Se o paciente tem mais de 65 anos, o sistema pode priorizar insuficiência cardíaca como hipótese mais provável que asma, e sinalizar para revisão do médico.

Descoberta de medicamentos

Em 2020, cientistas do MIT e Harvard usaram IA generativa para identificar um novo antibiótico, a halicina, capaz de eliminar bactérias resistentes a medicamentos.

Esse tipo de avanço com IA está mudando a forma como químicos e pesquisadores farmacêuticos encaram uma das etapas mais caras e demoradas da medicina.

Desenvolver um único medicamento, incluindo o custo dos candidatos que falham, pode custar entre 1 e 2 bilhões de dólares.

A IA generativa torna o processo muito mais rápido. Pesquisadores começam com um desafio, como “Desenhe uma molécula que iniba mutações KRAS G12C no câncer de pulmão sem afetar células saudáveis.”

Esse desafio é inserido em um modelo generativo treinado com bancos de estruturas químicas, interações de proteínas e efeitos colaterais conhecidos. Em poucas horas, o modelo propõe novas estruturas moleculares que atendem aos critérios, algumas inspiradas em compostos existentes e outras totalmente inéditas.

Os pesquisadores podem então simular como essas moléculas se ligam às proteínas-alvo, reduzindo a lista antes mesmo de realizar experimentos em laboratório.

Funciona ao contrário também. Se os pesquisadores inserem dados de expressão gênica de pacientes doentes, o modelo pode sugerir que tipo de composto pode corrigir a disfunção, mesmo que esse composto ainda não exista.

Documentação clínica

Em vez de passar horas analisando prontuários eletrônicos (EHRs), os médicos agora podem receber resumos instantâneos que destacam informações essenciais como diagnósticos, medicamentos, tendências de exames laboratoriais e histórico de tratamentos.

Esses resumos ajudam os profissionais a se atualizarem rapidamente, especialmente em trocas de plantão ou quando há muitos pacientes.

Além de melhorar o acesso à informação, essas ferramentas também estão sendo usadas para automatizar a documentação. Médicos frequentemente gastam mais tempo escrevendo anotações do que atendendo pacientes. Mas com LLMs, os médicos podem ditar ou enviar detalhes do paciente e receber um rascunho de nota de evolução ou resumo de alta. O passo final é revisar e aprovar rapidamente.

A Epic Systems, uma das maiores fornecedoras de EHR dos EUA, está testando geração de notas assistida por IA em parceria com a Microsoft. Em outro estudo, resultados iniciais mostram que os profissionais economizam em média 3,3 horas por semana com documentação assistida por IA.

Esses sistemas também introduzem uma camada de verificação de segurança clínica. Modelos de IA sinalizam possíveis problemas, como interações entre medicamentos e alergias ou instruções contraditórias escondidas no prontuário. Embora não tomem decisões, atuam como um segundo par de olhos, reduzindo o risco de erro médico.

Medicina personalizada

A IA generativa pode prever como cada pessoa responderá a tratamentos ao analisar sua genética e histórico médico.

Treinados com grandes volumes de dados, modelos de IA identificam padrões sutis – como a influência de uma variante genética no metabolismo de um medicamento – e usam esse conhecimento para recomendar soluções personalizadas.

Tratamento de saúde mental

Esse mesmo princípio de usar IA generativa para modelar respostas personalizadas também está sendo explorado na saúde mental.

Empresas como Woebot Health estão desenvolvendo ferramentas de terapia cognitivo-comportamental (TCC) baseadas em IA. Esses sistemas analisam interações anteriores para criar diálogos terapêuticos personalizados e simular gatilhos de ansiedade do dia a dia, como ir a uma festa cheia ou receber críticas no trabalho. Depois, orientam o paciente em estratégias de enfrentamento em tempo real, garantindo continuidade entre as sessões de terapia.

Educação e treinamento médico

O treinamento médico tradicional sempre se baseou em estudos de caso estáticos e pacientes padronizados. Eles são úteis, mas não preparam totalmente os estudantes para a imprevisibilidade do trabalho clínico real.

A IA generativa muda isso ao introduzir novas simulações que se adaptam à forma como cada estudante responde e aprende.

A Virti, empresa do Reino Unido, desenvolveu "pacientes virtuais" com IA para aprimorar o treinamento clínico remoto. Na Virti, um estudante pode precisar:

• Dar más notícias a um paciente virtual com câncer
• Acalmar um familiar irritado em busca de respostas
• Explicar um diagnóstico complicado em termos simples

Os pacientes virtuais respondem em tempo real ao que o estudante diz ou faz, criando uma experiência mais realista.

O paciente virtual da Virti também avalia o quanto o aluno se comunica de forma clara e empática. Se um estudante disser algo como “metastático”, o sistema pode sugerir reformular para “o câncer se espalhou”, facilitando a compreensão do paciente.

A Virti também acompanha o desempenho dos alunos nas simulações, oferecendo aos instrutores painéis que destacam áreas em que os estudantes podem estar com dificuldades, como prescrição excessiva de antibióticos ou falha em identificar diagnósticos críticos.

Essa tecnologia de IA está se tornando cada vez mais popular na prática. Durante a pandemia de COVID-19, a tecnologia da Virti treinou mais de 300 médicos no Hospital Cedars-Sinai.

Educação do paciente

No caso da educação do paciente, a IA generativa permite um ensino personalizado ao analisar a condição e o histórico médico do paciente.

Aplicativos como o OneRemission usam chatbots de IA para orientar sobreviventes de câncer no cuidado pós-tratamento. Se um paciente pergunta: “Posso comer esse alimento com meus remédios?”, o chatbot responde diretamente com base no histórico médico do paciente.

Essa interação vai além de conversas estáticas. Um paciente recém-diagnosticado com diabetes, por exemplo, pode começar com o básico: como medir a glicemia, quando tomar insulina, o que comer. Depois, pode perguntar: “O que acontece se eu esquecer uma dose?” ou “Posso comer fruta?” A IA responde imediatamente em linguagem simples, sem termos técnicos.

A IA também se adapta ao perfil do paciente. Se alguém tem baixa alfabetização em saúde ou fala outro idioma, a IA ajusta a explicação. Em vez de dizer “monitore sua glicose”, pode dizer: “Meça o açúcar no sangue com este aparelho. Veja como fazer.”

Para manter o paciente no caminho certo, chatbots de IA também enviam lembretes como “Tome seu remédio das 16h agora” ou “Sua consulta de retorno é amanhã às 10h”.

Funções administrativas

Hospitais podem ser de alta tecnologia no centro cirúrgico, mas nos bastidores, muitos ainda dependem de planilhas, PDFs digitalizados e longas trocas de e-mails. Os setores de RH, finanças e operações geralmente usam sistemas antigos que tornam até tarefas básicas ineficientes.

A IA generativa está ajudando a modernizar essas funções administrativas ao transformar processos manuais em sistemas automatizados.

No setor financeiro, por exemplo. Em vez de funcionários revisarem manualmente cada fatura, alguns hospitais já usam IA para escanear pedidos de compra, compará-los com contratos de fornecedores, sinalizar inconsistências como cobranças duplicadas e encaminhar para o aprovador correto.

No RH, a IA alimenta chatbots internos que respondem dúvidas dos funcionários, como: “Onde encontro a política de PTO?” Em vez de esperar horas (ou dias) por uma resposta do TI ou RH, os colaboradores recebem respostas instantâneas, até mesmo às 2h da manhã.

Essas ferramentas de bastidores podem não ser tão visíveis quanto modelos de diagnóstico ou assistentes virtuais, mas ajudam a evitar erros e liberam a equipe para focar em tarefas de maior impacto.

E os hospitais não são os únicos no sistema de saúde enfrentando fluxos de trabalho desatualizados. Operadoras de planos de saúde estão usando chatbots de IA para lidar com tarefas como atualizações de apólices e processamento de sinistros — servindo de exemplo claro de como hospitais podem trazer a mesma eficiência para suas operações.

Quais são algumas aplicações reais de IA generativa na saúde?

Ligações automáticas de acompanhamento de vacinas com IA de voz

Durante a campanha de vacinação contra a COVID-19 na Itália, equipes de saúde pública precisavam monitorar efeitos colaterais em milhares de pacientes. Contar com consultas presenciais ou ligações não era viável, e atrasos poderiam fazer com que reações graves passassem despercebidas.

A engineon criou um bot de voz usando Botpress para ligar proativamente para pacientes, perguntar sobre sintomas pós-vacina e registrar as respostas, tudo em conformidade com as leis de privacidade da UE.

Os dados eram enviados diretamente para o sistema de análise da engineon, ajudando autoridades de saúde a responder rapidamente a eventos adversos.

O resultado foi uma precisão de resposta de 95%, economia anual de €80.000 e mais de 6.000 horas de trabalho liberadas.

Assistente clínico sem uso das mãos para médicos

O Vanderbilt University Medical Center enfrentava um problema crescente: esgotamento dos profissionais de saúde.

Documentação e tarefas administrativas consumiam tempo e aumentavam os custos de trabalho. Para aliviar a carga, a Dra. Yaa Kumah-Crystal liderou a adoção de ferramentas de IA por voz no dia a dia clínico.

Em parceria com a Epic Systems, a equipe desenvolveu o V-EVA: um assistente de voz que permite aos médicos acessar informações importantes do paciente fazendo perguntas verbalmente. Em vez de ler prontuários ou ouvir respostas longas, os profissionais veem resumos instantâneos na tela, adaptados às suas necessidades.

Agora, médicos usam comandos de voz para solicitar exames e pedir atualizações sem usar as mãos. Com o avanço da IA, espera-se que ela faça ainda mais, como ouvir conversas e antecipar necessidades clínicas.

Chatbot de IA para responder dúvidas de saúde pública em grande escala

Durante o surto de COVID-19 em Quebec, o Ministério da Saúde e Serviços Sociais (MSSS) recebeu uma enxurrada de perguntas do público, sobre sintomas, testes, auxílio financeiro e regras sanitárias. Os call centers não davam conta.

Para responder rapidamente, o MSSS implantou um chatbot de IA alimentado pelo Botpress em apenas duas semanas. Ele foi treinado para responder a grandes volumes de perguntas sobre COVID, disponível 24 horas por dia, sempre atualizado com as últimas orientações de saúde.

Central de triagem de COVID-19 atendida por bot de voz com IA

Na primeira onda da COVID-19, o Mass General Brigham criou uma central telefônica para tirar dúvidas dos pacientes. Mas em poucas horas, o volume de ligações explodiu.

Para resolver, a equipe criou um assistente de voz com IA treinado com protocolos de triagem do CDC. O bot fazia perguntas sobre sintomas, orientava os próximos passos e direcionava pacientes para atendimento de urgência, clínico geral ou pronto-socorro.

Ao assumir as ligações rotineiras, o bot de IA reduziu drasticamente o tempo de espera e ajudou milhares de pacientes a receber orientação mais rápida.

Hoje, o uso inicial de IA continua: 1 em cada 10 médicos do Mass General Brigham utiliza IA generativa, agora para ajudar na documentação.

Ferramenta de fala com IA para pessoas com deficiência

Vocable é um aplicativo gratuito que ajuda pessoas com dificuldades de fala a se comunicarem usando movimentos da cabeça, rosto ou olhos para gerar respostas naturais com inteligência artificial.

A primeira versão usava a câmera frontal do dispositivo móvel para rastrear movimentos da cabeça e do rosto, permitindo que os usuários selecionassem palavras e frases na tela. Foi um grande avanço em relação aos dispositivos tradicionais de CAA (comunicação aumentativa e alternativa), que costumam custar mais de 15.000 dólares e oferecem funcionalidades limitadas.

Mas ainda parecia mecânico. Para mudar isso, a equipe integrou o ChatGPT. Agora, o Vocable entende o que o cuidador diz e gera respostas inteligentes em tempo real.

No Apple Vision Pro, a experiência vai além. Usuários podem navegar pela interface usando o rastreamento ocular em uma tela totalmente imersiva.

O resultado é uma ferramenta de comunicação moderna para sobreviventes de AVC, pessoas com ELA ou EM, pacientes não verbais e outros que têm dificuldade para falar.

Como Implementar um Chatbot para Saúde

1. Defina seus objetivos

Não crie um chatbot só por criar. Defina exatamente o que ele deve fazer.

• Ele deve agendar consultas?
• Enviar lembretes de medicação?
• Triar sintomas e direcionar pacientes para atendimento?

Cada objetivo leva a diferentes funcionalidades, integrações e decisões de design. Por exemplo, se você deseja triagem de sintomas, vai precisar de um agente com LLM que compreenda linguagem natural e consiga lidar com perguntas abertas como: “Estou com dor de garganta e febre há dois dias — devo ir ao médico?”

Sem objetivo claro = bot confuso e sem valor definido.

2. Escolha a Plataforma de IA Certa

Nem todo construtor de chatbot serve para hospitais ou clínicas. Escolha uma plataforma feita para saúde ou facilmente adaptável a esse setor. Para começar, aqui estão 9 dos melhores construtores de chatbot com IA.

Procure fluxos de trabalho personalizáveis, para definir lógicas de triagem, lembretes ou cadastro, e integrações com prontuários eletrônicos, portais do paciente e ferramentas de agendamento.

Confirme também se há suporte à conformidade (por exemplo, HIPAA) e escalabilidade. Você não vai querer refazer tudo quando o projeto piloto crescer.

E garanta que a plataforma escolhida inclua medidas robustas de segurança para chatbots, como criptografia de dados e controles de acesso por função.

3. Integre aos Sistemas Principais

Um chatbot isolado não vai ajudar muito. Para obter valor real da sua implementação de chatbot, integre-o aos sistemas principais para que ele realmente execute ações, como:

• Buscar dados do paciente no prontuário eletrônico para personalizar o atendimento
• Verificar disponibilidade de consultas em tempo real
• Lidar com dúvidas sobre cobrança conectando-se a ferramentas de seguros e faturamento
• Acompanhe os dados de uso por meio de plataformas de análise como Looker ou Tableau

Sem integração, seu chatbot é só um FAQ sofisticado.

4. Construa e Teste

Desenhe o fluxo da conversa como faria com um processo clínico. Mapeie:

• O que o bot deve dizer primeiro?
• Quais perguntas de acompanhamento ele deve fazer?
• Como ele lida com respostas confusas ou necessidade de encaminhamento?

Quando o fluxo estiver claro, construa seu chatbot.

5. Reitere

Por fim, teste de forma iterativa.

Simule conversas de pacientes, identifique onde falha e corrija. Peça feedback da equipe de linha de frente e de usuários reais. Ajuste o tom e as respostas até funcionar como esperado.

A melhoria não termina após o lançamento. Os melhores bots evoluem com o uso real.

Crie um Chatbot para Saúde Gratuitamente

A IA já está transformando a área da saúde, desde o agendamento automático de consultas até o acompanhamento em tempo real de sintomas e o suporte contínuo à saúde mental entre as consultas.

Mas para aproveitar isso, você precisa de uma plataforma de IA que seja poderosa e adaptável.

O Botpress é uma plataforma flexível e de nível empresarial para criar agentes de IA que atendem casos reais de uso em saúde — sem precisar de doutorado ou equipe de desenvolvimento.

Comece a construir hoje. É grátis.

Perguntas frequentes

Como saber se minha organização de saúde está pronta para implementar IA generativa?

Sua organização de saúde estará pronta para implementar IA generativa se tiver problemas bem definidos para resolver — como reduzir o tempo de documentação ou melhorar a análise de dados — e se sua equipe estiver aberta a novas ferramentas digitais. Estar pronto também significa ter sistemas de dados seguros (como prontuários eletrônicos) que possam ser integrados à IA, e apoio da liderança para testar projetos-piloto pequenos e focados antes de expandir.

Quais leis de privacidade de dados do paciente devo considerar ao usar IA generativa na saúde?

Ao usar IA generativa na saúde, é preciso cumprir leis de privacidade como a HIPAA nos EUA (ou GDPR na Europa), que regulam como as informações protegidas de saúde (PHI) são armazenadas e compartilhadas. Isso significa que qualquer ferramenta de IA utilizada deve oferecer criptografia, controles de acesso rigorosos, registros de auditoria e processos para anonimizar dados caso sejam usados para treinar modelos ou análises.

A IA generativa é segura o suficiente para decisões clínicas, ou deve ser usada apenas para tarefas administrativas?

A IA generativa ainda não é confiável o bastante para substituir o julgamento clínico e deve ser usada como ferramenta de apoio, não como decisora no cuidado ao paciente. Ela é segura para tarefas administrativas — como redigir anotações e responder dúvidas rotineiras de pacientes — mas diagnósticos e planos de tratamento devem sempre ser supervisionados por humanos para evitar erros.

Quanto tempo normalmente leva para implantar um chatbot de IA em um ambiente de saúde?

Implantar um chatbot de IA em um ambiente de saúde pode levar de algumas semanas a vários meses, dependendo da complexidade. Um bot básico de perguntas frequentes pode ser lançado em 2 a 4 semanas, enquanto um chatbot mais sofisticado, que se conecta a prontuários eletrônicos, lida com conversas compatíveis com a HIPAA ou realiza triagem, pode levar de 2 a 6 meses para desenvolvimento, testes e aprovações de conformidade.

Existem especialidades médicas em que a IA generativa é mais útil?

Sim, a IA generativa é especialmente útil em áreas como radiologia (para interpretar imagens e redigir laudos), patologia (para resumir achados), oncologia (para resumir planos de tratamento complexos), saúde mental (para bots de terapia conversacional) e áreas administrativas como atenção primária, onde ajuda a gerar documentação clínica e gerenciar a comunicação com pacientes de forma eficiente.