GenAI em Saúde: do sumário clínico à decisão assistida

Por que IA generativa importa agora

O volume de informação clínica cresce a cada atendimento. Evoluções, prescrições, laudos e registros administrativos se acumulam em diferentes sistemas, exigindo que profissionais naveguem por múltiplas telas para formar um quadro coerente do paciente. Nesse contexto, a IA generativa surge como um recurso para transformar dados dispersos em narrativas clínicas úteis, reduzindo o esforço de leitura e facilitando a continuidade do cuidado.

O que é GenAI em Saúde

GenAI é a capacidade de modelos de linguagem criarem resumos e reformulações com base em insumos textuais. Em saúde, isso significa pegar documentos clínicos autorizados e produzir um texto mais claro, com ênfase nos elementos que realmente importam para a conduta. O ganho não é mágico: ele vem do casamento entre conteúdo confiável, regras explícitas e um processo de revisão que preserve a autonomia clínica.

É importante diferenciar tarefa e ferramenta. O modelo não “sabe” medicina; ele segue instruções, busca trechos em fontes permitidas e propõe um rascunho. O valor aparece quando o rascunho acelera o trabalho do time, sem substituir o raciocínio diagnóstico nem encobrir a responsabilidade profissional. Essa distinção orienta escolhas técnicas e evita expectativas irreais.

Por que começar pelo sumário clínico

O sumário clínico é um ótimo ponto de partida por concentrar as informações essenciais que sustentam decisões. Equipes diferentes precisam de uma visão rápida e confiável do que aconteceu, do que está acontecendo e do que deve acontecer a seguir. Ao consolidar sinais, achados, condutas e alertas em um texto curto e referenciado, o atendimento fica mais fluido nos momentos de transição.

Outro motivo para iniciar por aqui é a clareza de critérios. É relativamente simples descrever o que um bom sumário deve conter, quais fontes pode consultar e como deve apontar a origem de cada trecho. Essa objetividade facilita o piloto, encurta ciclos de feedback e torna mais previsível a evolução do projeto. Em vez de tentar resolver “tudo com IA”, você foca em um entregável que o time usa no dia a dia.

Por fim, o sumário é um excelente termômetro de governança. Se a organização consegue definir escopo, fontes permitidas, papéis de revisão e como as versões são controladas, há grande chance de que outras aplicações — auditoria de contas, assistência a protocolos, relatórios de alta — sejam construídas com menos atrito.

Arquitetura essencial

Um desenho de referência costuma começar pela interoperabilidade. É preciso que as informações cheguem estruturadas e identificáveis, de preferência com padrões reconhecidos para facilitar o mapeamento entre sistemas. Essa etapa garante que o modelo trabalhe com dados consistentes, evitando que o texto final reflita ambiguidades da origem.

A segunda peça é a camada de conhecimento interno. Protocolos, manuais e diretrizes autorizadas formam o conjunto de documentos que podem ser consultados. Em vez de “abrir a internet”, o sistema se limita ao material reconhecido pela instituição, mantendo o escopo limitado e auditável. Essa curadoria é tão importante quanto o modelo em si, porque define o que é considerado válido.

A terceira peça é a geração controlada. O modelo é instruído a construir o sumário seguindo um formato acordado, sempre apontando a fonte de cada informação extraída. Quando o texto não encontra base em documentos autorizados, deve deixar claro que não há evidência suficiente. Esse comportamento, aliado a uma interface de revisão simples, aumenta a confiança do time e reduz a necessidade de retrabalho.

Governança, privacidade e validação clínica

Em saúde, tecnologia sem governança vira risco. Por isso, políticas de privacidade, critérios de minimização de dados e registros de acesso precisam estar definidos desde o início. O projeto ganha robustez quando a organização explicita finalidades de uso, limites de escopo e procedimentos de descarte ou anonimização em ambientes de teste e desenvolvimento.

A validação clínica é o eixo central. O texto proposto pela IA é um rascunho que passa por revisão humana antes de virar documento assistencial. Quem revisa? Em quais casos é obrigatória a conferência? Como as alterações são registradas e devolvidas para melhorar o sistema? Ter respostas claras para essas perguntas evita que o projeto dependa de heróis e permite que ele se sustente no tempo.

Também vale formalizar como se lida com erros. Nenhum sistema é infalível, então é útil registrar ocorrências, analisar causas e ajustar o comportamento do modelo. Quando isso faz parte do processo, o aprendizado organizacional se acumula e as versões seguintes evoluem com base em fatos, e não em impressões.

Um caminho de implantação realista

Comece pequeno. Escolha uma ou duas linhas de cuidado e defina, em linguagem simples, o que entra e o que não entra no sumário. Colete exemplos reais, anote onde as equipes gastam mais tempo e transforme essas dores em critérios de aceitação. Essa disciplina evita promessas genéricas e orienta a avaliação para o que realmente importa no ambiente local.

Na sequência, estruture um piloto assistido. Limite o acesso a um grupo de profissionais, garanta um canal rápido de feedback e estabeleça uma rotina de revisão semanal. Em vez de perseguir um número absoluto de “acerto”, busque reduzir edições desnecessárias e tornar o texto mais útil para a equipe. Quando a percepção de utilidade melhora, a adoção vem com menos resistência.

Só então pense em escala. Expandir para novos serviços exige repetir o método: alinhar fontes, ajustar formato e reforçar a governança. É preferível crescer por etapas, incorporando aprendizados, do que tentar um salto que fragiliza a confiança dos times.

Medindo valor sem prometer o que não temos

Medição em IA aplicada à saúde precisa refletir a realidade do trabalho clínico. Em vez de metas genéricas, priorize sinais que façam sentido para a sua operação, como o esforço de edição antes da validação, a clareza do texto para quem recebe o paciente e a aderência a protocolos internos. Esses indicadores mostram se a ferramenta está ajudando, mesmo sem números públicos de referência.

Outra dimensão é a previsibilidade. Processos mais claros, com menos variação e menos retrabalho, costumam indicar que a tecnologia está na direção certa. Documente decisões, registre versões e mostre transparência. Isso reduz ansiedade, qualifica o debate e sustenta o projeto quando surgem dúvidas.

Riscos e como navegar

Há riscos técnicos e organizacionais. Do lado técnico, o principal é o modelo propor afirmações sem base, o que se mitiga restringindo fontes e exigindo referências explícitas. Do lado organizacional, o risco é acreditar que a ferramenta substitui a revisão humana, o que deve ser evitado por desenho: a validação não é opcional, é parte do fluxo.

Também existe o risco de escopo. Tentar abraçar casos complexos logo no início aumenta a chance de frustração. A melhor defesa é o recorte: começar por cenários previsíveis, com dados mais completos e regras bem definidas. À medida que a instituição ganha confiança, o projeto pode avançar para áreas com maior variabilidade.

Como a Liberty Health atua

A Liberty Health pode apoiar na estruturação dessa jornada de ponta a ponta. Isso inclui mapear fontes, organizar o conhecimento institucional, desenhar a experiência de revisão com as equipes e alinhar os aspectos de governança e privacidade. O objetivo é construir um processo que se sustente na prática diária, com documentação clara e espaço para iterar sem perder controle.

Além da implantação, o suporte contínuo ajuda a transformar feedback em melhoria. Pequenos ajustes de formato, refinamento de instruções e inclusão de novas fontes podem elevar muito a utilidade do sumário. Com o tempo, essa base permite explorar outras aplicações, mantendo a mesma lógica de segurança e validação.