A era da IA na saúde esbarra no desafio da integração segura de dados

A complexidade do ecossistema de saúde brasileiro e global envolve uma colcha de retalhos de software legados. Foto: Envato.

O setor de saúde vive uma transformação acelerada pela introdução da Inteligência Artificial. Diagnósticos por imagem preditivos, prontuários eletrônicos alimentados por IA generativa e triagens automatizadas já fazem parte da rotina de diversas instituições de saúde. No entanto, por trás da adoção dessas novas tecnologias, Health Techs e hospitais enfrentam um gargalo estrutural crítico: a integração e a interoperabilidade de dados em sistemas de missão crítica.

A complexidade do ecossistema de saúde, tanto no Brasil quanto no exterior, envolve a convivência entre softwares legados, registros laboratoriais fragmentados e volumes massivos de dados não estruturados. Unificar essas bases para que modelos de IA operem em tempo real, sem comprometer a segurança e a integridade de informações sensíveis, tornou-se um dos principais desafios da engenharia de software no setor.

Diferente de áreas como o e-commerce ou serviços financeiros, a saúde lida diretamente com o bem-estar e a vida humana. Falhas no processamento de informações, indisponibilidade de sistemas ou inconsistências na transmissão de dados entre plataformas de prontuário e ferramentas de suporte à decisão clínica podem trazer impactos severos à operação assistencial.

Graduada em Informática Biomédica pela Universidade de São Paulo (USP) e Engenheira de Software Sênior com atuação em projetos globais, Paula Fernandes aponta que a implementação acelerada de soluções de IA exige maturação e rigor nas arquiteturas de software. "A Inteligência Artificial é a camada mais visível da inovação, mas o seu sucesso operacional depende da consistência da infraestrutura que a sustenta. Um modelo de suporte à decisão ou uma ferramenta analítica perdem sua eficácia se alimentados por dados fragmentados ou de difícil acesso. O principal desafio atual na engenharia de software para a saúde é estruturar sistemas capazes de garantir que a informação flua entre diferentes etapas do atendimento com alta disponibilidade, latência mínima e em total conformidade com normas rígidas de privacidade, como a LGPD e a HIPAA", explica Paula Fernandes.