Custos crescentes, envelhecimento da população e escassez de profissionais estão pressionando o sistema de saúde brasileiro e levando hospitais e operadoras a buscarem soluções para ganho de eficiência. Para Anthony Eigier, CEO e cofundador da NeuralMed, o maior gargalo do setor é o excesso de dados fragmentados em sistemas que não se comunicam.

Em entrevista ao Revolução IA, programa do NeoFeed que tem o apoio do Magalu Cloud, Eigier defendeu a inteligência artificial como o principal caminho para evitar o colapso do sistema de saúde, ao permitir integrar dados clínicos, antecipar diagnósticos e reduzir internações evitáveis.

“O sistema de saúde não sofre por falta de dados, mas por excesso de informação mal organizada. Quando você consegue estruturar esses dados no tempo certo, muda completamente a lógica do cuidado”, afirma Eigier.

A NeuralMed atua conectando informações espalhadas por diferentes sistemas hospitalares, desde prontuários eletrônicos, exames de imagem, prescrições até históricos familiares. A partir dessa integração, algoritmos de IA ajudam a identificar riscos, sinalizar pacientes prioritários e organizar fluxos de atendimento dentro de hospitais, clínicas e redes de saúde.

Segundo Eigier, a proposta não é substituir médicos ou enfermeiros, mas reduzir o tempo gasto com tarefas operacionais e evitar que equipes assistenciais acabem funcionando como “operadoras de dados”, navegando por múltiplas telas em busca de informações que já existem, mas não estão organizadas. Ao estruturar esses dados, a tecnologia devolve tempo às equipes e permite maior foco no atendimento direto ao paciente.

Um dos principais efeitos desse modelo é a antecipação de diagnósticos. Ao cruzar achados clínicos que, isoladamente, poderiam parecer irrelevantes — como exames realizados por outro motivo, histórico familiar ou uso contínuo de medicamentos — a IA consegue apontar riscos antes que a doença avance.

Em um dos exemplos relatados pelo empreendedor, um paciente deu entrada no pronto-socorro após um acidente de trânsito e passou por uma série de exames voltados apenas ao trauma. A inteligência artificial identificou, no entanto, a combinação de um nódulo pulmonar, histórico de tabagismo e antecedentes familiares de câncer, gerando um alerta para avaliação oncológica.

A partir disso, o paciente realizou uma biópsia e iniciou o tratamento de um câncer de pulmão ainda em estágio inicial. “Sem essa associação de dados, esse diagnóstico provavelmente viria meses depois, com um desfecho muito mais complexo”, diz Eigier.

Outro fator que reforça a necessidade de mudanças estruturais, na visão de Eigier, é a rápida inversão da pirâmide demográfica brasileira.

A partir da próxima década, o país deve ter mais idosos do que crianças, o que tende a elevar de forma permanente a demanda por acompanhamento médico, controle de doenças crônicas e uso recorrente do sistema de saúde. Assim, manter um modelo centrado no hospital, focado apenas no tratamento de episódios agudos, pode ser financeiramente inviável.

A alternativa, de acordo com o cofundador da NeuralMed, passa pelo uso da inteligência artificial como ferramenta de coordenação do cuidado, com o objetivo de acompanhar pacientes fora do ambiente hospitalar e usar dados para evitar que quadros simples evoluam para situações de alta complexidade.

Eigier avalia que a adoção da inteligência artificial na saúde deve acelerar nos próximos anos, impulsionada tanto pela necessidade econômica quanto pela maturidade crescente da tecnologia. “Não é mais uma discussão sobre inovação. É uma discussão sobre sustentabilidade do sistema”, afirma.