🧪 FASE DE TESTES
Em um sistema de saúde historicamente sobrecarregado como o NHS britânico, a busca por soluções escaláveis se tornou uma prioridade urgente. Com filas crescentes, escassez de profissionais e pressão orçamentária, o ex-primeiro-ministro Tony Blair tem defendido o uso de “médicos e enfermeiros digitais” baseados em inteligência artificial para transformar o atendimento na rede pública. A proposta, embora ousada, ganhou eco dentro do governo britânico e levanta uma questão essencial: é possível automatizar partes do cuidado em larga escala sem comprometer a qualidade e a segurança?
A palavra-chave central desse debate é IA médica. Ao propor sua aplicação em tarefas administrativas, triagem e até mesmo suporte clínico, Blair aponta para um futuro em que o sistema de saúde pública seja menos burocrático, mais responsivo e baseado em dados. Mas essa revolução enfrenta resistências, tanto do ponto de vista tecnológico quanto humano.
Aplicação da IA na visão de Tony Blair
A visão de Blair e dos especialistas do Tony Blair Institute inclui a adoção de modelos de linguagem natural e sistemas preditivos treinados com grandes volumes de dados do NHS. Esses modelos atuariam como assistentes digitais para tarefas de triagem, respostas automatizadas em serviços como o NHS 111 (atendimento telefônico) e apoio na interpretação de exames de imagem, como mamografias.
A proposta também inclui a integração total dos registros eletrônicos de saúde, hoje fragmentados. Isso permitiria que algoritmos treinados tivessem uma visão longitudinal do paciente, melhorando a predição de riscos e o direcionamento para o atendimento correto. Trata-se de uma aplicação direta de IA generativa e deep learning ao fluxo de trabalho médico.
Resultados práticos
A ideia é promissora: um modelo de navegação digital, que guia o paciente pelo caminho mais adequado dentro da rede de saúde com apoio de IA, poderia liberar até 29 milhões de consultas presenciais com clínicos gerais por ano, gerando uma economia estimada de £340 milhões.
No setor administrativo, uma IA que automatize o preenchimento de prontuários ou triagem inicial pode economizar mais de 25 minutos diários por profissional de saúde, aumentando a eficiência e reduzindo o burnout. Essa eficiência, contudo, depende de boa infraestrutura digital e integração de dados em tempo real.
Onde está sendo aplicada
O NHS já testa várias dessas soluções em ambientes reais. O NHS AI Lab, com investimento inicial de £250 milhões, apoia iniciativas que vão desde algoritmos para diagnóstico de retina até sistemas de triagem preditiva. Hospitais como o Moorfields Eye Hospital e centros universitários de Londres são laboratórios vivos dessa transformação.
Outros países, como Israel e Estônia, têm inspirado o Reino Unido ao mostrar que é possível digitalizar registros, usar IA na predição de doenças crônicas e reduzir a demanda por consultas presenciais. O próprio governo britânico está reformando suas bases de dados para facilitar parcerias com o setor privado.
Limitações
Apesar do otimismo, os desafios são significativos. A proteção de dados é uma preocupação central: médicos e entidades civis pedem transparência sobre quais dados estão sendo usados e como os modelos são treinados. Também há temor de que a digitalização excessiva desumanize o cuidado, afastando pacientes do contato direto com profissionais.
A memória de projetos fracassados como o National Programme for IT (que consumiu mais de £30 bilhões sem sucesso) ainda é um obstáculo à confiança. Para avançar, será preciso construir uma governança robusta, com regulação clara, participação cidadã e protocolos de validação clínica transparentes.
O que o Brasil pode aprender com isso?
A IA médica pode ser uma aliada poderosa em sistemas universais de saúde como o SUS, ampliando o acesso e reduzindo filas por meio de triagem automatizada, apoio diagnóstico e gestão inteligente de recursos. No entanto, importar tecnologias desenvolvidas em contextos muito distintos, como o europeu, não garante os mesmos resultados no Brasil.
Nosso território é 35 vezes maior que o do Reino Unido, e nossa população, três vezes maior. Essa dimensão continental, somada à diversidade étnica, social e à desigualdade na qualidade dos equipamentos de saúde, torna qualquer tentativa de “revolução digital” no sistema muito mais complexa. Por isso, mais do que adaptar soluções prontas, o Brasil precisa investir na construção de modelos próprios — treinados e validados com dados reais e representativos da população brasileira, para garantir eficácia, equidade e segurança.
FAQ
A IA pode substituir médicos no NHS? Não totalmente. A ideia é que a IA complemente o trabalho clínico, liberando tempo dos profissionais para tarefas mais complexas e humanas.
Como o NHS garante a segurança dos dados usados pela IA? A proteção de dados é uma preocupação crescente. Entidades civis exigem regras claras, consentimento informado e auditoria independente.
Que tipo de IA está sendo usada? Modelos de deep learning e IA generativa treinados com dados clínicos para tarefas como triagem, diagnóstico por imagem e automação administrativa.
Qual o impacto esperado na eficiência do sistema? Projeções indicam economia de centenas de milhões de libras e liberação de milhões de consultas com profissionais humanos.
O que impede a adoçção mais rápida? Falta de confiança, infraestrutura defasada, regulação incerta e memória de projetos tecnológicos fracassados no passado.
