A interoperabilidade no setor da saúde está diretamente ligada ao nível de maturidade e a capacidade de evolução das instituições, sendo um passo fundamental para ganhos de eficiência operacional. Entre os benefícios, destacam-se a redução do retrabalho administrativo, dos custos e da realização de exames duplicados, além da diminuição do impacto de glosas e da otimização de indicadores como TMA/TME e gestão de leitos. Esses avanços contribuem para maior assertividade em toda a jornada do paciente, desde a admissão até o desfecho clínico.

No entanto, a adoção tecnológica e a automação de processos ainda representam um desafio para diversas áreas do setor. Segundo dados do TIC Saúde 2024, pesquisa nacional conduzida pelo Cetic.br sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação nos estabelecimentos de saúde brasileiros, a Inteligência Artificial (IA) voltada à segurança digital já alcança 50% das instituições de saúde, entre públicas e privadas. Contudo, quando se trata de aplicações voltadas à eficiência nos tratamentos, esse percentual cai para 29%.

Ao mesmo tempo, o setor ainda enfrenta uma resistência relevante quanto à incorporação dessas ferramentas. De acordo com o levantamento, entre os principais motivos pela não integração de tecnologias, estão a falta de necessidade ou interesse (59%), a baixa priorização da integração (61%) e problemas de compatibilidade (46%). Existe ainda o declínio por motivação financeira (49%), o que revela desafios importantes a serem solucionados para uma gestão eficaz.

A fragmentação de dados e interoperabilidade

Paralelamente, existem preocupações relacionadas a interoperabilidade e a proteção das informações com a base na LGPD, especialmente quanto ao desafio de estruturar e compartilhar dados sem violar a legislação. Nesse contexto, iniciativas já em progresso buscam enfrentar esse cenário, como o RNDS (Rede Nacional de Dados em Saúde), projeto do SUS, que permite que médicos e enfermeiros acessem, de forma segura, o histórico clínico do paciente durante o atendimento, por meio do SUS Digital Profissional.

Embora não sofra com a escassez de dados, a principal dificuldade do setor de saúde está na falta de estrutura capaz de conectá-los, já que permanecem fragmentados.  Diante disto, falta uma integração que permita reunir informações que vão do histórico clínico do paciente a registros relacionados a fraudes e auditorias, um desafio que, a interoperabilidade bem implementada solucionaria, aumentando a segurança e governança de dados.

Quando se constrói uma linha de cuidado clínico para o paciente, é importante que o histórico de tratamentos esteja disponível para consulta do profissional. O uso inteligente dessa informação contribui para a assertividade do atendimento, aprimoramento do cuidado com o paciente e redução de custos por meio da eficiência operacional, resultando em dados que permitam identificar as melhores estratégias de atendimento. Tendo estes dados clínicos, administrativos e financeiros integrados, é possível implementar a IA preditiva e analítica para melhorar ainda mais o cuidado com o paciente.

Uso da IA para aprimoramento e combate à fraude no setor

Tanto em sistemas hospitalares quanto em operadoras de saúde, o uso da IA antifraude tem se tornado fundamental. No entanto, a ausência de uma rede integrada a esse ecossistema limita a eficácia dessas soluções, especialmente na detecção de inconsistências entre sistemas assistenciais, faturamento e redes credenciadas. De acordo com uma pesquisa da Federação Nacional de Saúde Suplementar (FenaSaúde) de 2025, o número de notícias-crime relativas a fraudes contra as operadoras dos planos cresceu quase 70% em 2023, em relação a 2022.

O levantamento também revela que 55% dos entrevistados acreditam que as fraudes são um dos principais fatores responsáveis pelo aumento das mensalidades dos planos. Nesse contexto, a adoção de soluções de IA voltadas à prevenção e detecção de fraudes, alinhada à interoperabilidade de dados no setor, torna-se fundamental para evitar grandes prejuízos, apoiando na pré-auditoria, auditoria concorrente e pós-auditoria, automatizando detecções e priorizando casos críticos.

Previsibilidade por meio da análise de dados

Segundo o relatório anual de tendências hospitalares da HealthIT.gov, de 2025, existe uma pré-disposição internacional quanto ao uso de IA, com 71% dos hospitais utilizando IA preditiva integrada aos seus prontuários eletrônicos (PEP). O uso cresceu de 66% em 2023 para 71% em 2024, o que releva um desafio para o setor de saúde no Brasil, que enfrenta resistências para adesão integrada e automatizada.

A inteligência artificial já possibilita entender métricas e interpretar estrategicamente os dados processados por ela. A interoperabilidade pode atuar por meio de uma camada de dados robusta no setor de saúde, que combinada à IA, amplia a capacidade preditiva das instituições. Isso permite antecipar riscos de internação, reinternação, prever a demanda por atendimentos de pronto-socorro e otimizar processos como ajuste de escala assistencial, regulação de leitos, gestão de pacientes crônicos e planejamento de altas responsáveis.

A adoção da interoperabilidade atrelada a inteligência artificial, pode contribuir tanto para o operacional dentro do ecossistema do setor, quanto para o tratamento mais eficaz para os pacientes, que vai além do tratamento direcionado, trabalhando no que antecede a causa, como o acompanhamento e cuidado com o paciente, para que não trate somente a doença e seus malefícios, mas a prevenção para que não aconteça.

É fundamental que exista espaço de debate para implementação tecnológica no setor da saúde. A interoperabilidade estruturada, com o uso responsável de IA e governança de dados sólida, garantem uma eficiência operacional, que contribui para evolução, seja no atendimento, nas áreas assistenciais, TI, faturamento e regulação dos serviços hospitalares, operadoras e clínicas, tornando o cuidado com o paciente o passo primordial da evolução tecnológica.

Fonte: EPR Comunicação