Interoperabilidade entre sistemas é apontada como etapa essencial para uso de inteligência artificial, automação e análises preditivas por hospitais, clínicas e operadoras
A inteligência artificial avança no setor de saúde, com aplicações que vão de assistentes virtuais e automação de processos a análises preditivas e apoio à tomada de decisões. Mas a adoção de modelos cada vez mais sofisticados encontra um problema bem menos recente: os dados continuam espalhados por diferentes sistemas, plataformas e bases que nem sempre conseguem se comunicar.
O desafio ganha relevância à medida que cresce a digitalização do setor. Mais de 800 milhões de pessoas já utilizam serviços digitais de saúde no mundo, cenário que amplia tanto o volume de informações disponíveis quanto a necessidade de transformá-las em dados estruturados, contextualizados e confiáveis.
Nesse contexto, a interoperabilidade entre sistemas torna-se uma das bases para ampliar o uso da IA. Para hospitais, clínicas e operadoras, não basta adotar algoritmos se informações provenientes de prontuários, laboratórios, sistemas administrativos e diferentes etapas da jornada do paciente permanecem isoladas.
Para Adriano Candido, vice-presidente de Negócios da Softtek Brasil, muitas organizações concentram investimentos na camada de inteligência sem considerar a arquitetura responsável por sustentar o fluxo das informações.
“A tecnologia só consegue entregar valor quando existe um ambiente capaz de conectar informações de forma segura, estruturada e contextualizada. Sem interoperabilidade entre sistemas, os dados permanecem fragmentados e limitam o alcance das iniciativas. Antes de escalar modelos inteligentes, é fundamental construir uma base tecnológica preparada para integrar aplicações, processos e dados em toda a jornada de saúde”, afirma Candido.
O desafio de conectar os dados
A fragmentação é resultado, em parte, da própria estrutura tecnológica do setor. Hospitais e outras organizações de saúde utilizam diferentes plataformas para prontuários eletrônicos, atendimento, gestão hospitalar, laboratórios e faturamento.
Quando esses ambientes funcionam de maneira isolada, uma mesma organização pode conviver com duplicidade de registros, inconsistências nas informações e processos mais complexos para consultar, compartilhar e analisar os dados.
É nesse ponto que tecnologias como APIs, arquitetura de dados, engenharia de software e modernização de aplicações ganham importância. A integração permite que plataformas distintas troquem informações e cria uma camada sobre a qual podem ser desenvolvidos novos serviços digitais e aplicações de inteligência artificial.
Os efeitos também chegam à experiência dos pacientes. Dados compartilhados entre diferentes pontos de atendimento podem reduzir a necessidade de repetir informações e contribuir para jornadas digitais mais contínuas, inclusive em serviços de atendimento remoto.
Da telemedicina à análise preditiva
A interoperabilidade também pode ampliar as possibilidades de automação dentro das organizações de saúde. Entre as aplicações estão sistemas de telemedicina e triagem digital, manutenção preventiva de equipamentos médicos, análise automatizada de exames e ferramentas para identificação de possíveis fraudes.
A disponibilidade de informações mais consistentes também permite cruzar indicadores operacionais, financeiros e tecnológicos. Para ferramentas preditivas e modelos de IA, a qualidade dessa base é particularmente importante, já que resultados dependem diretamente dos dados utilizados para alimentar os sistemas.
Dessa forma, a discussão sobre inteligência artificial na saúde passa a envolver não apenas a escolha dos modelos ou ferramentas, mas a infraestrutura necessária para conectar aplicações e informações que historicamente foram mantidas em ambientes separados.
Segundo Candido, a consolidação de ecossistemas digitais no setor exige justamente uma visão mais ampla sobre infraestrutura e integração. A combinação entre arquitetura tecnológica, APIs e dados conectados pode preparar as instituições para incorporar novas aplicações à medida que elas surgem.
“Não se trata apenas de implantar novas ferramentas, mas de preparar o ecossistema tecnológico para que a inovação possa evoluir junto com a organização. A interoperabilidade cria essa fundação ao conectar sistemas e transformar dados dispersos em informações capazes de apoiar processos, profissionais e novas experiências digitais de forma totalmente integrada”, conclui o executivo.
Com a expansão da inteligência artificial no setor, portanto, parte do desafio está menos nos algoritmos que começam a chegar ao mercado e mais na capacidade de hospitais, clínicas e operadoras de fazer com que seus próprios sistemas conversem entre si. Sem essa base, dados potencialmente valiosos continuam presos em silos, limitando justamente as aplicações que dependem deles para funcionar.
