A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma ferramenta concreta e indispensável na geração de conhecimento científico aplicado à economia da saúde e à avaliação de tecnologias. Um relatório recente mostra que a IA está acelerando de forma sem precedentes a produção de estudos que embasam decisões sobre incorporação de medicamentos, dispositivos médicos e protocolos clínicos no sistema de saúde.
IA como motor de pesquisa em saúde
Com algoritmos cada vez mais sofisticados, capazes de processar volumes massivos de dados clínicos, econômicos e epidemiológicos, pesquisadores conseguem identificar padrões complexos, projetar desfechos clínicos e simular cenários de saúde com velocidade e precisão inéditas. O que antes levava meses ou anos para ser analisado manualmente agora pode ser processado em questão de dias ou até horas.
Essa capacidade de processamento avançado está transformando a maneira como estudos de custo-efetividade, análises de impacto orçamentário e avaliações de tecnologias em saúde são conduzidos. A IA permite cruzar dados de prontuários eletrônicos, registros de dispensação de medicamentos, resultados de exames e informações de mortalidade para gerar evidências mais robustas e contextualizadas.
Impacto nas decisões regulatórias e de gestão
Agências reguladoras, como a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), e gestores do Sistema Único de Saúde (SUS) estão entre os principais beneficiários dessa mudança. Com acesso a estudos produzidos com auxílio da IA, esses órgãos podem tomar decisões mais ágeis e embasadas em evidências científicas de alta qualidade sobre:
- Incorporação de novos medicamentos no rol de procedimentos do SUS;
- Aprovação de dispositivos médicos e tecnologias diagnósticas;
- Atualização de protocolos clínicos e diretrizes terapêuticas;
- Avaliação de impacto orçamentário de novas tecnologias;
- Monitoramento de segurança de medicamentos já em uso.
Segundo o relatório, a IA tem sido especialmente útil na análise de dados do mundo real (Real World Data — RWD), permitindo que pesquisadores avaliem a efetividade de tratamentos em populações diversas e em condições de prática clínica habitual, complementando os dados tradicionais de ensaios clínicos randomizados.
Aplicações práticas em economia da saúde
Na área de economia da saúde, a IA está sendo utilizada para:
- Modelagem preditiva de custos: algoritmos conseguem prever com maior precisão os custos associados a diferentes estratégias terapêuticas, considerando variáveis como adesão ao tratamento, efeitos adversos e comorbidades;
- Segmentação de populações: identificação de subgrupos de pacientes que mais se beneficiam de determinadas intervenções, permitindo alocação mais eficiente de recursos;
- Simulação de cenários: projeção de impactos de longo prazo da incorporação de novas tecnologias, incluindo efeitos em cadeia sobre o sistema de saúde;
- Detecção de fraudes e desperdícios: análise de padrões de prescrição e dispensação para identificar irregularidades e otimizar o uso de recursos públicos.
Desafios e cuidados necessários
Apesar dos avanços expressivos, especialistas alertam para a necessidade de governança, transparência e validação rigorosa dos modelos de IA utilizados, especialmente em um setor onde decisões impactam diretamente a vida de milhões de pessoas. Alguns dos principais desafios identificados incluem:
- Qualidade dos dados: a IA depende de dados de entrada confiáveis e representativos — bases incompletas ou enviesadas podem levar a conclusões equivocadas;
- Interpretabilidade dos modelos: muitos algoritmos de IA funcionam como “caixas pretas”, dificultando a compreensão de como chegaram a determinadas conclusões;
- Viés algorítmico: se os dados de treinamento não forem representativos da diversidade populacional, os resultados podem perpetuar ou até amplificar desigualdades existentes;
- Privacidade e segurança: o uso de dados sensíveis de saúde exige protocolos rigorosos de proteção e anonimização;
- Regulamentação: ainda há lacunas regulatórias sobre o uso de IA em decisões de saúde, especialmente no que diz respeito à responsabilidade por eventuais erros.
O cenário brasileiro
No Brasil, o uso de IA na produção de estudos sobre economia da saúde e avaliação de tecnologias está em fase de expansão. Instituições de pesquisa, universidades e órgãos governamentais estão investindo em capacitação e infraestrutura para aproveitar o potencial dessas ferramentas.
A Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec), responsável por avaliar a inclusão de novos tratamentos no sistema público, tem demonstrado interesse em incorporar evidências geradas com auxílio de IA em seus processos decisórios. No entanto, especialistas ressaltam que é fundamental estabelecer critérios claros para avaliação da qualidade metodológica desses estudos.
Perspectivas para 2026 e além
O uso ético e responsável da IA na saúde é tema central em fóruns nacionais e internacionais ao longo de 2026. Organizações internacionais de saúde e de avaliação de tecnologias têm publicado diretrizes e recomendações para orientar a aplicação dessas ferramentas.
A expectativa é que, nos próximos anos, a IA se torne um componente padrão na produção de evidências em saúde, assim como os ensaios clínicos randomizados são hoje. No entanto, especialistas enfatizam que a tecnologia deve ser vista como um complemento — e não um substituto — ao julgamento clínico e à expertise humana.
“O potencial da IA é enorme, mas precisamos usá-la com responsabilidade, transparência e sempre colocando o paciente no centro das decisões”, afirmou um dos pesquisadores envolvidos no relatório.