A integração de tecnologias como inteligência artificial, medicina de precisão e cirurgia robótica está acelerando mudanças profundas no setor de saúde.
Mais do que tendências, essas inovações já estão presentes em hospitais e centros de pesquisa, entregando ganhos em eficiência, precisão e experiência do paciente.
Neste conteúdo, reunimos dados, cases e perspectivas para entender como essas soluções se consolidam e quais oportunidades trazem para gestores e profissionais.
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O cenário atual da pesquisa clínica e demandas no Brasil
O Brasil está vivendo um momento decisivo para o futuro da IA para pesquisa clínica.
A entrada em vigor da Lei nº 14.874/2024 — a chamada Lei da Pesquisa Clínica — estabelece prazos, diretrizes e padrões éticos que podem colocar o país entre os dez principais mercados globais de estudos clínicos com IA. Porém, para que esse potencial se concretize, a regulamentação detalhada precisa avançar rapidamente.
O texto legal cria um cenário mais ágil e transparente, alinhado às boas práticas internacionais.
Porém, especialistas alertam: sem regras claras para o funcionamento da Instância Nacional de Ética em Pesquisa e para a tipificação de riscos, há chance de um “apagão” regulatório.
Isso poderia atrasar pesquisas, afastar investimentos e reduzir a competitividade brasileira em inteligência artificial aplicada a ensaios clínicos.
A IA na pesquisa médica não é mais um conceito distante — ela já monitora dados em tempo real, antecipa eventos adversos e otimiza o engajamento de voluntários.
Combinada ao big data na saúde, essa tecnologia abre espaço para IA multimodal em estudos clínicos, capaz de integrar imagens, dados genômicos e anotações clínicas para gerar insights mais profundos.
Aplicações da IA para pesquisa clínica
A inteligência artificial está se tornando uma aliada indispensável para otimizar etapas críticas dos estudos clínicos.
Entre suas aplicações mais transformadoras está a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real, cruzando informações genômicas, clínicas e comportamentais para acelerar decisões e aumentar a precisão científica.
Além de reduzir custos e encurtar prazos, essas soluções contribuem para melhorar a experiência de pacientes e pesquisadores, tornando o processo mais eficiente e menos burocrático.
Recrutamento de pacientes com algoritmos e NLP
Encontrar voluntários qualificados para um estudo clínico é um dos maiores desafios da pesquisa médica.
Sistemas baseados em algoritmos e processamento de linguagem natural (NLP) conseguem identificar candidatos elegíveis ao correlacionar dados de prontuários, histórico médico e perfis demográficos com os critérios do protocolo.
Plataformas digitais e aplicativos com chatbots inteligentes fazem a triagem de forma rápida e precisa. Eles interagem com potenciais voluntários, coletam informações e os direcionam aos centros de pesquisa adequados.
O resultado é um recrutamento mais assertivo, com menos tempo de espera, menos deslocamentos e maior engajamento dos participantes.
Além de agilizar o início dos estudos, essa abordagem fortalece o vínculo entre voluntário e equipe médica, aumenta a taxa de retenção e ajuda a garantir o tamanho de amostra necessário para que os resultados sejam estatisticamente confiáveis.
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Análise de dados em tempo real e monitoramento remoto
O uso de sensores e dispositivos vestíveis revolucionou o acompanhamento de participantes em ensaios clínicos.
Esses equipamentos coletam continuamente informações sobre sinais vitais, padrões de sono, atividade física e outros indicadores relevantes. Com apoio da inteligência artificial, esses dados são analisados em tempo real para identificar anomalias ou eventos adversos que possam exigir intervenção imediata.
A abordagem reduz a necessidade de deslocamentos frequentes aos centros de pesquisa e permite um acompanhamento mais dinâmico e personalizado.
Além disso, a análise instantânea de grandes volumes de dados possibilita ajustes rápidos no protocolo do estudo, aumentando a segurança, a precisão dos resultados e a eficiência operacional de toda a pesquisa clínica.
IA generativa e multimodal: laudos automáticos e predição de resultados
A inteligência artificial generativa já começa a transformar processos na saúde brasileira. No InovaHC, o Gerador Adaptativo de Laudos (GAL), desenvolvido em parceria com a AWS, aplica modelos de linguagem para estruturar automaticamente laudos radiológicos.
A ferramenta cruza histórico clínico e exames do paciente para gerar um sumário preciso, acelerando o trabalho das equipes e garantindo maior padronização na entrega.
Além da geração automática de textos médicos, algoritmos multimodais — que combinam dados de imagens, exames laboratoriais e informações clínicas — vêm sendo explorados para prever desfechos, apoiar decisões diagnósticas e antecipar riscos.
Essa integração de dados amplia a capacidade de análise e abre caminho para protocolos mais assertivos e personalizados.
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Benefícios da IA para pesquisa clínica
A adoção da inteligência artificial (IA) em pesquisas clínicas está acelerando processos, reduzindo custos e aumentando a precisão dos resultados.
Ao automatizar etapas como triagem de voluntários, análise de dados e acompanhamento remoto, a tecnologia encurta a duração dos ensaios e possibilita respostas adaptativas em tempo real — algo que antes levava semanas ou meses.
Segundo o KPMG Global AI in Finance Report, 18% das empresas de saúde e ciências da vida já usam IA de forma parcial ou ampla, e esse número deve saltar para 74% até 2027. No caso da IA generativa, apenas 8% adotaram a tecnologia, mas a expectativa é atingir 42% nos próximos anos.
Além do ganho operacional, a aplicação da IA no setor apresenta um retorno sobre investimento estimado em 22%, reforçando seu potencial estratégico para transformar a pesquisa clínica.
Casos e exemplos práticos
A aplicação da inteligência artificial na pesquisa clínica já conta com iniciativas concretas no Brasil, que mostram seu potencial para otimizar processos, reduzir custos e ampliar a qualidade dos estudos.
Organizações como a Fiocruz e a Dasa já usam IA para apoiar o registro de pesquisas em padrões internacionais, analisar exames e identificar gaps de cuidado.
Esses projetos mostram como a tecnologia impacta diretamente a eficiência operacional e a segurança dos participantes.
IA da Fiocruz para o registro de pesquisa clínica
A Fiocruz desenvolveu a Rebec@, primeira inteligência artificial generativa do mundo treinada para auxiliar no registro de pesquisas clínicas conforme as diretrizes da International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP), da OMS.
Integrada ao Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos (ReBEC), a ferramenta funciona 24h por dia, orientando pesquisadores sobre documentos, prazos, tipos de estudos e regras para submissão.
A IA também identifica se o estudo se enquadra em áreas prioritárias definidas pelo Ministério da Saúde e pela OMS, podendo acelerar a aprovação por meio de fast-tracks com revisão em até 48 horas.
Dasa – NLP para gap de cuidados, OCR de pedidos médicos e GAL
Na Dasa, algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) monitoram laudos médicos para detectar gaps de cuidados em pelo menos 43 doenças, acionando o médico responsável para dar continuidade ao tratamento.
A área de IA desenvolveu um sistema próprio de OCR para leitura automática de pedidos médicos, agilizando os fluxos internos. Em parceria com o InovaHC e a AWS, criou o GAL (Gerador Adaptativo de Laudos).
O sistema automatiza a elaboração de laudos radiológicos com base no histórico do paciente, garantindo mais agilidade e precisão. Nas análises de tomografia computadorizada, alcança mais de 90% de acurácia no cálculo da massa muscular.
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A inteligência artificial, a medicina de precisão e a cirurgia robótica já são recursos estratégicos no cuidado à saúde.
Hospitais e centros de pesquisa que investem nessas tecnologias obtêm ganhos clínicos e operacionais, fortalecem sua posição no mercado e melhoram a experiência do paciente.
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