Três mesas-redondas, dezenas de especialistas e uma conclusão comum: a inteligência artificial (IA) pode transformar os sistemas de saúde, mas não resolve sozinha problemas de acesso, sobrecarga dos serviços ou falta de profissionais. Para funcionar à escala, precisa de dados interoperáveis, processos reorganizados, equipas preparadas e confiança clínica.
A primeira mesa centrou-se na soberania de dados e interoperabilidade europeia — um problema técnico com impacto direto nos cuidados. Para Isabelle Zablit-Schmitz, senior business advisor da Scale4Health, o Espaço Europeu de Dados de Saúde é uma oportunidade histórica. “Não vai resolver apenas a partilha de dados à escala europeia. Vai também quebrar os silos dentro dos próprios países”, afirmou. Porém, foi igualmente direta sobre o que está em jogo e assinalou que o problema está nos pormenores e que a interoperabilidade só funciona quando existe coordenação genuína entre o nível local, nacional e europeu e essa coordenação está longe de ser garantida.
Manuel Pérez Vallina, ex-CIO Servicio Cántabro de Salud, que durante décadas liderou projetos de transformação digital em Espanha, trouxe a perspetiva de quem já viu demasiados projetos prometedores encalharem na execução. Para ele, o problema não é a falta de dados, mas a incapacidade de os transformar em algo útil. “Precisamos de informação verdadeira, relevante, útil e acionável”, afirmou este responsável. Sem esses quatro atributos em simultâneo, a quantidade de dados acumulados pelos sistemas de saúde é, na prática, irrelevante.
Já Michael Johansen explicou como a Dinamarca conseguiu automatizar cerca de 15% dos relatórios de alta hospitalar sem intervenção humana, reduzindo carga administrativa para os médicos. O responsável da MedCom sublinhou, contudo, que o sucesso exigiu integração nacional entre sistemas e forte coordenação entre fornecedores.
Por sua vez, Michael Quinn, da British Telecom, resumiu uma ideia simples: “Os clínicos não querem saber da complexidade tecnológica. Querem apenas que as ferramentas funcionem.”
Alinhar processos e algoritmos
A segunda mesa saiu da política europeia de dados e entrou nos corredores dos hospitais onde a questão já não é o que a IA consegue fazer, mas o que realmente muda nos cuidados. Isabel Vaz, executive CEO da Luz Saúde, foi quem disse em voz alta o que muitos pensam em privado, ou seja, que “a tecnologia é a parte mais simples. O mais difícil é mudar processos e cultura.” A transformação no grupo que lidera começou, de forma contraintuitiva, por ensinar os médicos a pensarem como engenheiros. Não para os desumanizar, mas para que conseguissem ver os percursos assistenciais como sistemas, com entradas, saídas, estrangulamentos e pontos de melhoria. Só depois veio a automação. “A IA tem poder para aumentar a capacidade dos médicos, mas isso só acontece quando existe alinhamento organizacional”, afirmou.
Akira-Sebastian Poncette, professor no instituto Digital Health, Charité BIH, insistiu na ideia de que “não basta instalar tecnologia, é preciso demonstrar resultados”, e apresentou casos de monitorização automatizada e radiologia assistida por IA que reduziram drasticamente o tempo operacional.
Em Barcelona, o trabalho de María Bretones Vallejo, project manager em IA Department TIC Salut, é menos visível, mas igualmente crítico: fazer falar mundos que não se entendem. Clínicos, tecnólogos, juristas e estrategas raramente partilham a mesma linguagem. “O nosso trabalho diário é funcionar como tradutores”, explicou. Sem essa mediação, as iniciativas de IA por mais bem desenhadas que sejam falham na implementação.
Portugal surgiu como um dos casos mais avançados da conferência. Carolina Gonçalves, médica e health advisor do SNS24, revelou que a triagem telefónica do SNS integra IA desde dezembro de 2025. “As pessoas estão a aceitar a triagem feita por IA melhor do que esperávamos”, afirmou. O sistema funciona sob supervisão clínica e apresenta uma taxa de abandono de chamadas de apenas 5%.
Entre o entusiasmo e os riscos
A terceira mesa foi a mais incómoda e, por isso, a mais necessária. Enquanto as anteriores mostraram o que está a funcionar, esta expôs o que pode correr mal quando a tecnologia avança mais depressa do que a capacidade dos sistemas para a absorverem.
Bernardo Duque Neves colocou o problema ao afirmar que “existe uma grande diferença entre construir ferramentas e conseguir utilizá-las para resolver problemas reais”. O médico recordou que muitos clínicos ainda carregam o trauma da digitalização inicial dos hospitais, anos perdidos a aprender sistemas que prometiam eficiência e trouxeram burocracia. “Agora estamos a tentar usar IA para resolver problemas criados pela própria digitalização”, disse.
Gareth Stuttard, do NHS England, foi mais longe ao afirmar que “as pessoas acreditam que a IA vai salvar tudo, mas ninguém definiu verdadeiramente o que isso significa". Para o responsável britânico, o potencial mais subaproveitado não está na triagem automática nem no diagnóstico assistido, mas na capacidade de ajudar cidadãos a perceberem quando não precisam de recorrer ao sistema.
Gurnak Singh Dosanjh, do NHS Leicester, trouxe um exemplo concreto dos riscos atuais. Um sistema automático de transcrição registou incorretamente no processo clínico de uma doente informação sobre o gato da família. “Se não tivermos cuidado, podemos criar mais problemas do que aqueles que estamos a tentar resolver”, alertou.
A encerrar, Sofia Correia de Barros, da Diaverum Portugal, deixou talvez o exemplo mais simbólico do debate. Uma ferramenta de IA falhou completamente num hospital, não por causa do algoritmo, mas porque os médicos não conseguiam entrar no sistema devido a um problema de login. “O problema muitas vezes não é o algoritmo. É tudo o que acontece à volta dele”, concluiu a responsável.
