O uso da inteligência artificial (IA) na saúde pública brasileira já mostra resultados concretos na ponta do atendimento. De hospitais universitários a redes municipais de saúde, tecnologias baseadas em algoritmos estão ajudando a acelerar a emissão de laudos, reduzir filas de exames e tornar o diagnóstico mais acessível e eficiente — especialmente nas áreas de imagem, como radiologia e mamografia.
Segundo relatório da Precedence Research, o mercado global de IA em saúde deve movimentar mais de US$ 180 bilhões até 2030. No Brasil, estima-se que esse mercado alcance US$ 3,6 bilhões até 2030, com um crescimento anual superior a 46%, segundo levantamento da EvalMind. Dentro desse universo, o uso de IA para diagnóstico por imagem é um dos segmentos que mais cresce — e já começa a impactar diretamente o Sistema Único de Saúde (SUS).
Inteligência artificial será a macro temática do Rede Saúde Summit 2025, que acontece em outubro, em Vitória. Vale lembrar que o evento integra o ecossistema Rede Saúde, a maior plataforma transmídia de conteúdo, conexão e inovação em saúde do Espírito Santo — da qual esta coluna faz parte. O Summit é considerado um dos mais relevantes encontros capixabas sobre transformação no setor, conectando lideranças, profissionais da ponta, empresários e gestores públicos em debates sobre soluções concretas e inspiradoras.
Em sua próxima edição, o tema “IA na Saúde: Eficiência, Equidade e Impacto” norteará as discussões das salas principais, reunindo especialistas nacionais e internacionais para explorar como a tecnologia pode acelerar diagnósticos, ampliar o acesso e garantir mais qualidade e sustentabilidade aos sistemas público e privado. Um dos destaques será a apresentação de cases reais sobre o uso da IA no setor da saúde e o avanço das healthtechs brasileiras no cenário global.
Eficiência e Escala na Saúde
Além de acelerar diagnósticos, a IA contribui para reduzir desperdícios e melhorar a gestão da demanda, um dos grandes gargalos do SUS. Ao automatizar parte da análise de exames, por exemplo, profissionais conseguem focar em casos mais complexos, enquanto algoritmos cuidam da triagem inicial.
Os benefícios se estendem também ao custo. Segundo a McKinsey, uma das das maiores e mais influentes empresas de consultoria de gestão do mundo, soluções baseadas em IA têm o potencial de gerar economia de até 30% nos custos operacionais em serviços de diagnóstico por imagem — um alívio significativo para redes públicas com orçamento restrito.
Desafios e oportunidades da IA na saúde
Apesar dos avanços, o desafio de escalar essas tecnologias em todo o país ainda é grande. Faltam infraestrutura digital em muitas regiões, regulamentações claras e capacitação técnica. Ainda assim, a tendência é de crescimento: segundo a Abimed, associação que representa empresas de tecnologias médicas, as healthtechs com foco em diagnóstico por imagem já somam mais de 120 no Brasil, muitas delas com soluções voltadas ao setor público.
Com a combinação de algoritmos poderosos, parcerias público-privadas e maior investimento em inovação, a IA se consolida como aliada estratégica na modernização do SUS — ajudando a reduzir desigualdades de acesso e ampliar a eficiência do sistema.
