No dia 28 de outubro, a Anahp promoveu mais uma edição do seu tradicional Café da Manhã, desta vez em parceria com a FOLKS – consultoria especializada em saúde digital. O encontro reuniu especialistas para discutir como a governança em inteligência artificial pode garantir o uso ético, seguro e sustentável das novas tecnologias na saúde.
Participantes:
- Claudio Giulliano, CEO da FOLKS
- Luiz Virgínio, head de Transformação e Inovação da FOLKS
- Mônica Pugliese, médica especialista em Inovação e Transformação Digital da Rede D’Or São Luiz
- Mauricio Craveiro, gerente de Vendas de Healthcare e Life Sciences do Google Cloud
O debate mostrou que o avanço da IA no setor depende menos de ferramentas e mais de liderança, método e responsabilidade – pilares essenciais para transformar inovação em valor real para pacientes, profissionais e instituições.
Governança como base da transformação
A IA vem se consolidando como o motor da próxima onda de inovação em saúde, mas o avanço exige método e liderança. Governar é definir quem decide, como decide e com quais responsabilidades, garantindo rastreabilidade, transparência e ética na adoção tecnológica.
“Processos, pessoas e, então, tecnologia.” – Claudio Giulliano
Os participantes reforçaram que a maioria das instituições ainda não possui políticas estruturadas de IA. Pesquisa recente mostrou que apenas 4% dos hospitais brasileiros têm comitês ou normas específicas sobre o tema.
Maturidade digital e uso responsável
O Índice de Maturidade Digital em Saúde (DMIH) revelou que os hospitais Anahp atingem média de 56 pontos, acima da média nacional (46). O equilíbrio entre tecnologia e governança foi apontado como o fator que mais diferencia essas instituições.
Principais pilares de maturidade apresentados:
- Governança e estratégia digital
- Gestão de dados e segurança
- Qualidade dos projetos e compliance
- Pessoas, cultura e adoção real
“Não é sobre o hype da IA, mas sobre usá-la de forma responsável e eficiente.” – Luiz Virgínio
Segurança da informação e privacidade de dados
A governança de IA começa pela segurança. Os dados de saúde podem valer até 50 vezes mais que os bancários, o que exige investimento contínuo em cibersegurança e cultura de proteção da informação.
“Não se deve esperar o problema aparecer na mídia para se proteger.” – Mauricio Craveiro
O uso da IA também transforma o ciclo dos dados e aumenta a necessidade de controle sobre anonimização, consentimento e acesso.
“A segurança da informação é uma camada complexa e vital. E, na IA, ela se multiplica.” – Mônica Pugliese
Critérios para adoção e escolha de parceiros
A seleção de soluções de IA requer olhar multidisciplinar e critérios de conformidade.
Entre os principais cuidados:
- Avaliar fornecedores com base em frameworks reconhecidos (como CHAI e HIMSS)
- Exigir domínio de métricas como o F1 Score, que mede o desempenho de algoritmos
- Verificar políticas de LGPD, segurança e código de conduta
- Envolver TI, jurídico, compliance e negócio na decisão
“Antes de avaliar o fornecedor, é preciso definir o que a instituição entende como uso adequado da IA.” – Mônica Pugliese
Do hype à adoção consciente
O entusiasmo com a IA precisa ser equilibrado com propósito. Muitos problemas operacionais ainda se resolvem com ajustes de processo, e não com algoritmos complexos.
“Nem todo problema precisa ser resolvido com IA — às vezes é só um parâmetro mal configurado.” – Claudio Giulliano
A regulação e a responsabilidade compartilhada também foram destaques:
- Hospitais são responsáveis pelo serviço.
- Desenvolvedores, pelo software.
- Médicos, pelo cuidado e pelas decisões clínicas.
Elementos da governança de IA (CHAI + Joint Commission)
A boa governança da inteligência artificial em saúde se baseia em princípios que combinam ética, transparência e responsabilidade compartilhada:
- Propósito claro – a IA deve resolver um problema real e relevante para pacientes e profissionais.
- Qualidade dos dados – uso de bases confiáveis, rastreáveis e continuamente auditadas.
- Transparência algorítmica – registro das decisões automatizadas e explicabilidade dos modelos.
- Supervisão humana – decisões clínicas nunca devem ser totalmente delegadas à máquina.
- Segurança e privacidade – proteção de dados pessoais e aderência às normas da LGPD.
- Equidade e não discriminação – prevenção de vieses e impactos desiguais em grupos populacionais.
- Responsabilidade contínua – revisão periódica de resultados, riscos e desempenho dos modelos.
Conclusão
O Café da Manhã com a FOLKS mostrou que a governança é o elo entre inovação e segurança na era da inteligência artificial. Mais do que dominar tecnologias, as instituições precisam estruturar processos, capacitar equipes e adotar frameworks sólidos, para transformar o potencial da IA em valor real — com ética, transparência e responsabilidade.
Assista ao evento na íntegra: