IA no setor de saúde: 3 previsões para 2026

Se 2025 trouxe algumas lições ao setor de saúde, é que ele não está mais trabalhando para recuperar o atraso. Ele está, literalmente, superando as limitações anteriores. Muitas empresas estão adotando uma estratégia gradativa de evolução digital. Elas estão se aprofundando em operações nativas de IA, eliminando décadas de sistemas e soluções ultrapassadas. 

Esse momento de mudança é impulsionado por fortes pressões externas, incluindo mudanças de políticas em subsídios de Affordable Care Act (ACA) que estão transformando a forma como as entidades pagadoras calculam os riscos, uma crise contínua de pessoal e pressões econômicas acentuadas. Dessa forma, a eficiência viabilizada pela IA é cada vez mais vista como um fator importante para lidar com as pressões financeiras e operacionais de curto e longo prazo. Esses fatores criaram um clima onde o status quo tecnológico é simplesmente insustentável.

No centro dessa transformação está uma mudança fundamental na forma como o setor enxerga seu ativo mais estratégico: os dados. A crescente sofisticação das soluções de IA está fazendo com que os dados multimodais de alta qualidade sejam mais utilizados por muitas organizações há anos. Agora, elas já reconhecem que esse é um material de treinamento essencial para modelos de ML, uma base para uma IA confiável e um potencial fluxo de receita para a criação de eficiências e inovações futuras.

Para desfrutar dessa oportunidade e passar de uma simples prática de tecnologia piloto para fornecer um mensurável retorno sobre o investimento (ROI), executivos de todo o setor devem se concentrar em mudanças estratégicas definitivas. Com base no que estamos vendo em todo o setor, aqui estão as três principais previsões que, acreditamos, definirão o sucesso para o ecossistema de saúde em 2026.

1. Mudança definitiva para uma IA governada e eficaz para um ROI mensurável

Em todo o setor, a implementação de IA está mudando de programas-piloto experimentais para agentes autônomos integrados que operam dentro dos principais fluxos de trabalho de alto valor, todos funcionando sob controles rigorosos de governança e a necessidade de demonstrar valor à organização. A Healthtech, em especial, tem a missão de criar produtos nativos de fluxo de trabalho que priorizam a IA e que são infundidos nos processos empresariais, e não apenas em recursos independentes. Isso requer que a governança, incluindo monitoramento de desvios e detecção de bias, seja um dos recursos básicos da plataforma de tecnologia.

2. A interoperabilidade de dados torna-se indispensável para ecossistemas com base em valor

A era dos dados em silos está acabando. A verdadeira interoperabilidade, impulsionada por dados padronizados de acesso e qualidade, é necessária para fornecer aos modelos sofisticados de IA o escopo de insights necessários para desbloquear o atendimento baseado em valor (VBC) ao longo de toda a jornada do paciente.

• Para entidades pagadoras e provedores de serviços de saúde: a interoperabilidade é o estopim para o sucesso do atendimento baseado em valor. Ela permite a criação de uma visão longitudinal e de 360 graus do paciente e de sua jornada, o que é essencial para calcular com precisão os riscos, tomar decisões de cuidados com base em dados, medir os resultados e gerenciar de forma eficaz a saúde da população.

• Para técnicos de saúde: a implementação em escala da interoperabilidade permite que essas organizações forneçam soluções e colaborem de forma mais eficaz com empresas pagadores e prestadores de serviços. Como resultado, essas organizações podem realizar melhor os projetos exigidos pelas iniciativas de VBC, por exemplo, mapeamento da jornada do paciente, criação de um índice de paciente mestre e assim por diante. 

3. Dados como um ativo estratégico para navegar pela volatilidade do mercado

Dados multimodais de alta qualidade não são mais um produto secundário da pesquisa na área da saúde, são um ativo financeiro essencial e de alto valor. Agora, eles são entendidos como o combustível de treinamento essencial para os modelos de aprendizado de máquina da IA (que sustentam todas as soluções de IA) bem como como uma fonte de vantagem competitiva e estratégica em relação ao contexto atual de pressões econômicas e de mercado intensas.

• Para prestadores de serviços de saúde: as pressões atuais sobre os custos exigem que essas organizações utilizem modelos orientados por IA para aumentar a eficiência operacional e clínica (transcrição de notas médicas, previsões de pessoal etc.) que dependam de dados de alta qualidade, quase em tempo real, para ajudar a garantir a sustentabilidade financeira e reduzir a carga operacional.

• Para entidades pagadoras de serviços de saúde: a volatilidade decorrente das mudanças de políticas (por exemplo, mudanças de subsídios de ACA) obriga o uso de dados para o gerenciamento de riscos de resposta rápida e do engajamento personalizado dos associados para ajudar a gerenciar a rotatividade e garantir a fidelidade dos associados.

• Para técnicos de saúde: o foco é produzir insights a partir de dados de saúde, sem identificação, e de dados do mundo real para gerar novos fluxos de receita em potencial. A estratégia é aproveitar os data clean rooms seguros e as arquiteturas da plataforma em que as entidades pagadoras e os provedores podem trazer suas análises de dados para os dados, eliminando a necessidade de transferir informações de saúde protegidas, em estado bruto. Usar essa abordagem permite que as empresas melhorem suas iniciativas de VBC, por exemplo.

Para obter informações mais detalhadas sobre nossas previsões para a área de saúde, veja o nosso webinar: Healthcare and Life Sciences AI + Data Predictions 2026.