A primeira onda de IA no setor de saúde foi um sucesso com algoritmos para análise de imagens, tomografia computadorizada e mamografia. No entanto, essas soluções especializadas geralmente permaneciam como produtos de nicho e não conseguiam se expandir. Com o ChatGPT, o equilíbrio de poder está mudando radicalmente: a IA generativa visa os cerca de 25% do tempo de trabalho que os especialistas perdem em tarefas administrativas, conforme o Munich Time Waster Study.1 A segunda onda se concentra na automação abrangente de tarefas rotineiras e administrativas.
A primeira onda de IA fascinou com algoritmos de diagnóstico especializados, mas falhou principalmente devido ao dimensionamento. Exemplo: O câncer de rim é um dos dez tipos mais comuns de câncer, mas há menos de 15.000 novos casos na Alemanha a cada ano. Mesmo com custos de utilização de 500 euros por caso, o potencial de mercado de cerca de 7,5 milhões de euros por ano continua gerenciável e pouco atraente para investidores típicos.
A IA generativa está agora mudando fundamentalmente o campo de jogo na segunda onda: em vez de casos especiais complexos, ela se concentra nas perdas de tempo cotidianas – anamnese, resultados e codificação. Toda consulta clínica e toda documentação de atendimento é um caso de uso em potencial. Isso significa que o número de usos possíveis crescerá de alguns milhares para vários milhões por ano, enquanto a tecnologia básica de IA permanecerá a mesma. A nova fórmula para o sucesso é: produtividade antes da precisão – com qualidade consistentemente alta.
Para mim, a explosão de soluções de ambient listening foi a realização mais empolgante da DMEA deste ano, a principal feira de saúde digital da Europa, em Berlim. Os assistentes de redação baseados em IA podem ouvir a sala de tratamento, coletar informações contextuais dos arquivos do paciente e criar anotações adequadas ou um rascunho de relatório em segundos. No maior estudo de campo realizado até o momento na Kaiser Permanente, nos EUA, mais de 7.000 médicos usaram um sistema AI Scribe em mais de 2 milhões de consultas; em média, foi obtida uma economia de tempo de 1 minuto por caso.2 Um minuto parece pouco? De modo geral, o tempo economizado totalizou 15.700 horas e, o que é mais importante, 84% dos médicos participantes relataram que a IA os ajudou a se concentrar mais em seus pacientes.
A ambient listening também está chegando aos tratamentos: os aplicativos de voz são executados em smartphones, convertem ditados em entradas estruturadas e, assim, economizam minutos valiosos em cada turno de atendimento. Resultado: menos tela, mais suporte – em todas as profissões.
A nova fórmula para o sucesso é: produtividade antes da precisão – com qualidade consistentemente alta.
Paul Hellwig, líder de IA na área de saúde da T-Systems International GmbH
A segunda onda de IA na área da saúde exige mais do que apenas acesso técnico e APIs para grandes modelos de linguagem (LLMs). Os provedores líderes de mercado estabelecem camadas de modelos de base com segurança específica para o setor de saúde, multilinguismo e integração perfeita de ferramentas. Um exemplo disso é o AI Foundation Service da T-Systems: ele inclui um hub de modelos, bancos de dados vetoriais como base para o "Retrieval Augmented Generation (RAG)", controle inteligente de solicitações e mecanismos de segurança abrangentes, hospedados com segurança e confiança na Open Telekom Cloud (OTC). Isso significa que muitos cenários de aplicativos, como ambient listening, agentes de codificação ou chatbots de pacientes, podem ser configurados como microsserviços, no local ou híbridos. Os dados brutos permanecem na rede do hospital, enquanto os dados preparados para o contexto do LLM, como embeddings, são transferidos para a camada segura na OTC. O conceito de plataforma, em vez de uma pequena solução especializada, fornece o impulso para o dimensionamento e a inovação.
Um exemplo do uso do AI Foundation Services é o SmartChat da T-Systems. O SmartChat traz a IA generativa com segurança para instituições públicas, hospitais e empresas de seguro de saúde. Ele acessa as bases de conhecimento internas, responde a perguntas de pacientes e seguradoras, ajuda a preparar estimativas de custos, traduz resultados e preenche formulários, 24 horas por dia, 7 dias por semana, em linguagem técnica correta. APIs abertas podem conectá-lo ao TI Messenger, ao iMedOne® ou a plataformas de centros de contato; limites de função e token controlam o gerenciamento integrado de usuários. Hospedados na Open Telekom Cloud, os dados de saúde permanecem nos centros de dados alemães; uma pilha de componentes de código aberto agnóstica em relação ao modelo evita a dependência. O Open Telekom Cloud oferece todos os pré-requisitos para uma IA soberana; a certificação para dados sociais conforme o § 35 SGB I, os certificados conforme a LGPD, o Código de Conduta de Nuvem da UE, ISO/IEC 27017 e ISO/IEC 27018, bem como o BSI C5 Tipo II e outros garantem a conformidade. Assim, o SmartChat e o AI Foundation Services podem ser transformados de uma ferramenta de perguntas frequentes em um centro de automação para o ecossistema de saúde.
A IA só é eficaz com confiança. Isso se aplica especialmente à segunda onda de IA com os grandes modelos de linguagem: alucinações, proteção de dados e questões de responsabilidade estão diminuindo a euforia.3 Os provedores e os usuários devem lidar com essas questões juntos. Existem apenas respostas técnicas para alguns dos desafios: É claro que a infraestrutura deve estar localizada na Alemanha ou na UE e, é claro, a própria empresa operadora deve ter sua sede na UE e, portanto, estar totalmente sujeita à jurisdição europeia. Além disso, há diretrizes técnicas para sistemas de IA e etapas de controle, como o "LLM-as-a-Judge", como medidas para controlar e validar a saída dos modelos de linguagem. Entretanto, alguns riscos exigem soluções organizacionais: um conselho de governança poderia, por exemplo, excluir casos de uso proibidos (como diagnósticos autônomos) ou definir áreas de uso ("zonas verdes"), como documentação ou faturamento, as quais são permitidas e claramente regulamentadas. A Lei de IA da UE fornece orientações importantes com suas classes de risco. Dessa forma, a governança pode ser transformada de um programa regulatório obrigatório em um impulsionador de escala que explora totalmente os pontos fortes da segunda onda de IA – uma ampla gama de possíveis aplicações e um alto nível de aceitação.
¹ Zeitfressern auf der Spur – Dokumentationsaufwand in Münchner Kliniken, Greiling M., 2022, BibliomedManager, Fachwelt Pflege & Krankenhauswirtschaft
² Ambient Artificial Intelligence Scribes: Learnings after 1 Year and over 2.5 Million Uses, Tierney A.A. et al, 2025, The New England Journal of Medicine
³ The imperative for regulatory oversight of large language models (or generative AI) in healthcare, Meskó B., Topol E.J., 2023, npj Digital Medicine
