Iniciativas combinam ciência de dados, imagem médica e machine learning para auxiliar hospitais no combate à pandemia
Inteligência artificial entra na linha de frente contra o coronavírus
Durante o primeiro semestre de 2020, enquanto o mundo lidava com incertezas sobre a COVID-19, diversas startups brasileiras começaram a aplicar inteligência artificial em projetos voltados ao diagnóstico da doença. Em um momento de escassez de testes e sobrecarga dos sistemas de saúde, a tecnologia passou a ser aliada crucial para triagem, detecção precoce e suporte ao atendimento médico.
As soluções vão desde o uso de algoritmos que analisam imagens de tomografias até plataformas que cruzam sintomas e sinais clínicos com bancos de dados em tempo real para classificar o risco de infecção por coronavírus.
Casos reais de inovação no setor de saúde
A startup RadVid-19, formada por pesquisadores e médicos da USP e da Universidade Federal de Goiás (UFG), desenvolveu um sistema que utiliza inteligência artificial para detectar padrões típicos da COVID-19 em exames de imagem. Com uma base de dados treinada com milhares de tomografias, a tecnologia foi usada em hospitais públicos para acelerar diagnósticos quando os testes PCR estavam indisponíveis.
Outra solução, criada pela Laura — o robô cognitivo de gestão hospitalar, foi adaptada para realizar triagem digital. O sistema monitora prontuários e alertas em tempo real, identificando casos suspeitos com base no comportamento clínico dos pacientes, o que ajudou hospitais a agir mais rápido e priorizar atendimentos.
Já a plataforma Portal Telemedicina desenvolveu modelos de machine learning para ajudar médicos generalistas a interpretar exames com mais precisão, usando algoritmos para classificar o risco de complicações respiratórias.
IA na saúde: uma tendência que chegou para ficar
Apesar do contexto emergencial, os especialistas que participaram desses projetos acreditam que a aplicação da inteligência artificial no setor de saúde continuará avançando mesmo após a pandemia. A digitalização dos dados médicos, a popularização da telemedicina e o crescimento das healthtechs criaram um terreno fértil para o uso de tecnologias preditivas e assistivas.
“O que a pandemia fez foi acelerar em meses algo que levaria anos”, afirma Fernanda Camargo, pesquisadora de ciência de dados em saúde. “O desafio agora é garantir que essas soluções ganhem escala sem perder qualidade, ética ou segurança.”
Impacto direto no atendimento hospitalar
Além da eficiência diagnóstica, essas soluções também ajudaram a otimizar recursos humanos e hospitalares. Em muitos hospitais, os sistemas baseados em IA conseguiram reduzir o tempo de resposta clínica, diminuir os erros de triagem e aliviar a carga das equipes médicas — especialmente nos momentos de pico de internações.
O impacto prático dessas tecnologias reforçou que a inteligência artificial, antes restrita a nichos como fintechs e marketing digital, tem um enorme potencial no setor de saúde pública e privada, especialmente em países com desafios estruturais como o Brasil.
Segundo a Associação Brasileira de Startups (Abstartups), o número de healthtechs no Brasil cresceu 28% em 2020. Mais de 600 startups passaram a oferecer soluções digitais para diagnóstico, atendimento remoto e gestão hospitalar.
Dado Tech Negócios
