XANGAI — Hospitais chineses estão usando inteligência artificial não apenas para analisar imagens, mas também para organizar o fluxo de exames, priorizar casos e estruturar listas de trabalho. A experiência foi observada durante um programa de formação em técnicas de imagens médicas realizado no país.
Em alguns dos modelos apresentados, exames de tomografia e ressonância são encaminhados automaticamente para ferramentas de IA antes da avaliação do radiologista. O sistema pode identificar e marcar possíveis alterações, gerar sugestões estruturadas para apoiar o laudo e considerar fatores como o perfil do paciente, as características dos profissionais, as metas de produtividade e os prazos de atendimento.
Operação organizada para atender em escala
A dimensão dos serviços visitados ajuda a explicar o uso integrado dessas ferramentas. Em um hospital de Xangai com 800 leitos, havia agendas de dois minutos para tomografias sem contraste, dez minutos para ressonâncias e metas de até 100 laudos por radiologista ao dia. Outra instituição tinha 3.200 leitos e cerca de 450 mil atendimentos mensais, com serviços de imagem voltados à alta produtividade.
A capacidade observada, de acordo com o relato, corresponde ao dobro das médias brasileiras de produtividade de exames e laudos. Os números, porém, não são atribuídos apenas à sofisticação dos equipamentos. A operação combina infraestrutura, protocolos, profissionais, sistemas e uma organização voltada à redução dos intervalos entre as etapas.
Portas automatizadas, painéis de chamada e a disposição dos ambientes ajudam a ordenar a circulação de pacientes e equipes. Os protocolos são enxutos, e cada participante conhece sua função no processo. Nesse contexto, a tecnologia é incorporada a uma rotina previamente estruturada, em vez de atuar como uma solução isolada.
IA integrada ao trabalho dos especialistas
Na radiologia, aplicações de inteligência artificial já são associadas à identificação de lesões, à segmentação de estruturas, à realização de medidas e ao apoio ao diagnóstico. Nos serviços observados na China, a tecnologia também participa da gestão do trabalho.
Ao reunir dados dos exames, informações dos pacientes, prazos e disponibilidade dos profissionais, os sistemas podem apoiar a definição da ordem de análise dos casos. A IA deixa de operar somente sobre a imagem e passa a conectar informações e tarefas ao longo de diferentes momentos do atendimento.
Essa integração depende de sistemas, equipamentos, dados e profissionais capazes de trabalhar em conjunto. Um algoritmo, sozinho, não modifica a capacidade de um serviço. Para produzir efeitos na operação, precisa estar inserido em uma infraestrutura adequada e em processos desenhados para utilizar suas informações.
Adaptação ao contexto brasileiro
As visitas não foram avaliações da qualidade assistencial das instituições chinesas, mas oportunidades de observação e troca de conhecimento. Também foram identificadas diferenças entre alguns fluxos chineses e práticas de segurança já consolidadas no Brasil.
Por isso, a experiência não é apresentada como um modelo a ser reproduzido integralmente. Sistemas de saúde têm características regulatórias, assistenciais, econômicas e culturais próprias. A possibilidade destacada é adaptar soluções para problemas concretos, especialmente em um país de dimensões continentais e com desigualdades regionais.
No SUS, ampliar a capacidade de atendimento não depende necessariamente apenas da instalação de equipamentos ou do aumento das equipes. Automação, integração de dados e inteligência artificial podem reduzir etapas manuais, organizar informações clínicas, apoiar a priorização de casos e tornar mais eficiente o trabalho dos especialistas.
O INRAD desenvolve iniciativas de inteligência artificial para apoiar o atendimento e a produção de laudos. A experiência chinesa acrescenta referências ao permitir observar tecnologias aplicadas em ambientes submetidos a uma demanda elevada.
O principal aprendizado apontado é que a inovação não está somente na adoção de novas ferramentas. Ela também depende da criação de um ambiente em que tecnologia, processos, pessoas e infraestrutura funcionem de forma integrada. Nesse cenário, o impacto da IA será medido tanto pela precisão dos algoritmos quanto pela capacidade de transformar fluxos, conectar sistemas e ampliar a atuação das instituições.
Cleiton Caldeira é diretor de Infraestrutura, Tecnologia e Inovação do INRAD HCFMUSP.
