Conheça a IA brasileira que previne erros de medicação

✅ JÁ EM USO NO BRASIL

Uma tecnologia 100% nacional, desenvolvida pelo Instituto de Inteligência Artificial na Saúde (IIAS), tem transformado a segurança dos pacientes em hospitais brasileiros. A ferramenta, chamada NoHarm, utiliza inteligência artificial para analisar prescrições médicas em tempo real e evitar erros como dose incorreta, interações medicamentosas e duplicidades — antes mesmo que a primeira dose seja administrada.

Já em uso em grandes hospitais da rede privada, como Dasa e Amil, a NoHarm também está sendo implantada gratuitamente em unidades do Sistema Único de Saúde (SUS), com apoio de fundos públicos e filantrópicos. Estudos mostram que, após sua implementação, a taxa de erro em prescrições caiu de 13% para apenas 0,3%.

Como a IA NoHarm reduz erros de medicação?

A NoHarm possui dois alvos principais, prescrições fora do padrão, como overdose/underdose, duplicidade, posologia incompatível, dentre outros; e identificação de pacientes de risco, feita a partir de combinações de exames alterados, sinais vitais e texto livre no campo “evolução” no prontuário do paciente.

Para isso, utiliza técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e redes neurais profundas para interpretar prescrições médicas e anotações clínicas. Esses modelos permitem identificar automaticamente interações medicamentosas, alergias, duplicações e outros riscos, analisando tanto dados estruturados quanto registros clínicos não estruturados. Isso garante maior precisão e segurança na revisão das prescrições.

Integração da NoHarm no fluxo de trabalho

Prescrição eletrônica

Assim que o médico salva a ordem no prontuário eletrônico, as informações chegam ao NoHarm, que puxa também exames de laboratório e dados demográficos em tempo real.

Processamento e cálculo de risco

A IA da NoHarm coleta o histórico de prescrições do hospital e cria um mapa de padrões. A partir daí, quando a nova prescrição chega no sistema, ele gera um escore, de 0-3, de acordo com a distância entre os pontos de dose x frequência mais comumente prescrita no hospital. Sendo escore 0 para as posologias mais comuns e 3 para as posologias mais incomuns.

Priorização no painel do farmacêutico

O dashboard pode ser manuseado de acordo com as escolhas do farmacêutico, uma vez que possui filtros que permitem priorizar por setor, medicamento crítico ou pacientes com exames alterados. E é de fácil visualização, uma vez que seus escores possuem diferentes cores (0, verde; 3, vermelho), fazendo com que casos críticos sejam mais facilmente visualizados.

Validação clínica e intervenção

Uma vez que o farmacêutico encontra uma prescrição vermelha (escore 3), ele confirma o problema (por exemplo, dose excessiva em paciente com Insuficiência Renal Aguda), e contata o médico para ajuste.

Dispensação e administração

Só depois da checagem, ou da dispensa explícita do alerta, a farmácia hospitalar libera o item. Ou seja, não é apenas “mais uma tela”, depois que o erro já aconteceu.

Monitoramento contínuo

Novos exames ou ajustes médicos disparam reanálise automática; se o risco subir, a prescrição volta ao topo da lista. Desta forma, fica garantida a vigilância durante toda a internação.

Resultados clínicos após adoção da IA brasileira em hospitais

No Hospital Risoleta Tolentino Neves, em Belo Horizonte-MG, Leitão et al. (2023) realizou um estudo observacional, de março a setembro de 2021, antes da implementação da NoHarm, e de março a setembro de 2022, depois de sua implementação. Prescrições avaliadas pela farmácia clínica subiram de 0,6% para 49%; a taxa de erro caiu de 13% para 0,3%; e as intervenções farmacêuticas saíram de 85 para 239 por mês, levando a uma economia mais de 7 vezes maior.

AVALIAÇÕES	Antes da implementação da NoHarm	Depois da implementação da NoHarm
Prescrições avaliadas pela farmácia clínica	0,6%	49%
Taxa de erro	13%	0,3%
Intervenções farmacêuticas	85	239

Já em um complexo hospitalar de Porto Alegre, Ortmann et al. (2023) realizou um estudo transversal, na qual foi gerado, em um período de um ano, 634.547 prescrições. Destas, 4.918 intervenções hospitalares foram geradas pela NoHarm, e 58,64% foram aceitas pela equipe médica. Uma parte destas intervenções se refere à adequação da forma terapêutica, ou seja, ajuste do tipo físico do medicamento (solução oral, ampola injetável, cápsula, supositório etc). E apenas estes ajustes geraram economia de US$ 6.553,97 por ano.

Na literatura é possível encontrar outros artigos e trabalhos que demonstram a eficácia e capacidade da NoHarm em prevenir eventos adversos e reduzir desperdício de medicamentos.

Projetos para o SUS e desafios regulatórios

Escalar para atenção primária e regiões remotas

A NoHarm foi contemplada pelo edital BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social) Juntos pela Saúde, com gestão do IDIS (Instituto para o Desenvolvimento do Investimento Social) em parceria com a Umane. E busca a expansão do NoHarm APS para 20 municípios do Norte e Nordeste. Para isso, em seu site, foi aberta uma chamada para estados e municípios registrarem interesse em receber a tecnologia para a Atenção Primária à Saúde (APS).

Deste projeto espera-se maior agilidade nos atendimentos especializados a pacientes de alto risco, e melhorias na regulação e no desempenho da APS nos municípios participantes.

Conformidade regulatória

O novo marco legal brasileiro de IA, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e atualmente sendo analisado pela Câmara, exigirá avaliação de impacto algorítmico, rastreabilidade de dados e supervisão humana em diversas ferramentas de IA, e a NoHarm também deve se enquadrar. Este marco busca garantir uso ético, transparente, seguro e sustentável da IA

NoHarm Summary Discharge

Embora não tenha relação direta com a IA que fiscaliza prescrições médicas, vale mencionar outro projeto que está sob o mesmo guarda-chuva, o NoHarm Summary Discharge que, em 2023, foi um dos selecionados pelo programa Grand Challenges – Catalyzing Equitable AI Use, da Fundação Bill & Melinda Gates. Este programa tem como objetivo financiar o uso responsável e inclusivo da inteligência artificial em saúde, especialmente em países de baixa e média renda.

O NoHarm Summary Discharge quer provar que é possível gerar sumários de alta em português, de forma barata e segura, usando IA treinada em dados clínicos brasileiros. Os desenvolvedores precisam comparar dois tipos de modelo para responder a uma única pergunta: qual abordagem oferece o maior ganho de qualidade e produtividade?

Os testes já foram iniciados, e têm previsão de término em outubro de 2025. Após isso, os resultados devem ser analisados e publicados até o primeiro semestre de 2026.

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O que isso muda no Brasil?

Em 2015, Costa et al. realizou um estudo observacional em uma Unidade de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN), cujo objetivo foi avaliar a frequência, os tipos e os fatores associados a erros de prescrição. Foi encontrado, em 43,5% dos itens prescritos, pelo menos um erro. E os erros mais comuns foram: diluente (44,9%), dose (38,4%) e intervalo (13,6%). Este estudo foi realizado em um hospital universitário no Triângulo Mineiro, Brasil,

Já em 2019, na Revista Brasileira de Farmácia Hospitalar e Serviços de Saúde (RBFHSS), foi publicada uma revisão integrativa que teve como objetivo compreender o cenário nacional dos erros de medicação em ambiente hospitalar. A proposta envolveu a análise da frequência dos erros, os tipos mais comuns, os profissionais envolvidos e as ações adotadas após a detecção dos eventos. A revisão incluiu 23 estudos observacionais realizados no Brasil, abrangendo diferentes contextos e metodologias.

Os erros mais prevalentes encontrados foram erro de dose (18,0%), erro por omissão (15,7%), erro de horário de administração (11,2%) e erro de prescrição (11,2%).

A ferramenta da NoHarm, ao aplicar NLP e redes neurais profundas na identificação automática de interações, duplicações e omissões em prescrições, atua diretamente em pontos vulneráveis, e os resultados demonstram sua eficácia.

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Perguntas Frequentes (FAQ)

1. A inteligência artificial da NoHarm substitui médicos ou farmacêuticos?

Não. A NoHarm atua como uma camada adicional de segurança no processo de prescrição, funcionando como uma “segunda checagem automática”. Seu objetivo é alertar profissionais sobre riscos potenciais, como doses incorretas ou interações medicamentosas, mas a decisão final permanece com o médico ou o farmacêutico. A tecnologia não substitui o julgamento clínico — apenas o complementa com análises em tempo real.

2. Como o sistema identifica erros de medicação e riscos ao paciente?

A NoHarm utiliza técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e redes neurais profundas para analisar prescrições médicas, exames laboratoriais e anotações clínicas em texto livre. Com isso, detecta riscos como overdose, duplicidade, posologia inadequada, interações medicamentosas e outros eventos adversos. A IA combina dados estruturados e não estruturados para garantir mais precisão na identificação de erros.

3. Como funciona o escore de risco da prescrição?

O sistema atribui um escore de risco de 0 a 3 para cada nova prescrição, com base na similaridade com os padrões históricos da própria instituição. Escore 0 indica posologia comum (verde); escore 3 indica posologia incomum ou potencialmente perigosa (vermelho). Isso ajuda a priorizar os casos críticos no painel do farmacêutico, otimizando o tempo de resposta e intervenção.

4. O que acontece quando a IA detecta uma prescrição de alto risco?

A prescrição com escore alto é destacada no painel do farmacêutico, que pode filtrar por setor, tipo de medicamento ou alterações laboratoriais. Se validado o risco (como uma dose inadequada para um paciente com insuficiência renal, por exemplo), o farmacêutico entra em contato com o médico para correção. A medicação só é liberada após essa revisão ou com a dispensa formal do alerta.

5. O paciente precisa autorizar o uso de seus dados pela NoHarm?

Sim. O uso da ferramenta está em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O consentimento do paciente é obtido por meio do termo de internação, e os dados são tratados com segurança, respeitando critérios de rastreabilidade, minimização e controle de acesso.

6. A tecnologia pode ser usada pelo SUS?

Sim. A NoHarm já opera em hospitais públicos e em unidades básicas de saúde, inclusive em regiões remotas como a Amazônia. O sistema é compatível com padrões como HL7/FHIR, o que facilita sua integração com sistemas públicos como o e-SUS AB. Sua expansão está sendo viabilizada por chamadas públicas e apoio institucional via programas como Juntos Pela Saúde (BNDES, IDIS, Umane).

7. Como a NoHarm trata dados não estruturados do prontuário eletrônico?

A ferramenta analisa campos de texto livre, como a evolução clínica, utilizando modelos de linguagem treinados especificamente em português clínico. Com isso, consegue identificar padrões sutis de risco, como sintomas descritos manualmente, reações adversas ou alterações clínicas que não aparecem em dados estruturados.

8. Quais resultados reais foram observados após a adoção da NoHarm?

Hospitais que adotaram a NoHarm relataram reduções drásticas na taxa de erro em prescrições. No Hospital Risoleta Tolentino Neves, por exemplo, os erros caíram de 13% para 0,3%, e o número de prescrições revisadas subiu de 0,6% para 49%. Outro estudo em Porto Alegre mostrou mais de 4.900 intervenções em um ano, com aceitação médica de quase 60% e economia significativa com ajustes terapêuticos.

9. Como hospitais e municípios podem aderir à NoHarm?

Municípios interessados em adotar a NoHarm APS (voltada para Atenção Primária) podem se inscrever por meio de chamadas públicas disponíveis no site oficial do projeto. A iniciativa conta com financiamento de entidades como o BNDES, IDIS e Umane, com foco na expansão para regiões do Norte e Nordeste do Brasil.

📚 Referências

📄 Artigos científicos

1. Leitão, C. L., Medeiros, A. F., Dias, E. F., et al. (2023).
   Impacto da implementação de inteligência artificial na análise farmacêutica de prescrições hospitalares.
   Rev. Bras. Farm. Hosp. Serv. Saúde, 14(3):0991 – DOI: 10.30968/rbfhss.2023.143.0991
2. Ortmann, B. D., Hoffmann, T. D., Blatt, C. R. (2023).
   Aplicação de inteligência artificial na prevenção de erros de medicação: estudo transversal em hospital privado.
   Rev. Bras. Farm. Hosp. Serv. Saúde, 14(2):0953 – DOI: 10.30968/rbfhss.2023.142.0953
3. Costa, V. M. F. et al. (2015).
   Prescribing errors in a Brazilian neonatal intensive care unit.
   Rev. Bras. Ter. Intensiva, 27(4):340–347 – DOI: 10.5935/0103-507X.20150058
4. Costa, V. M. F., Grillo, A. M. T., Diniz, R. L., Silva, A. M. P., Andrade, L. M. (2019).
   Panorama nacional dos erros de medicação em hospitais: revisão integrativa.
   Publicado na Revista Brasileira de Farmácia Hospitalar e Serviços de Saúde (RBFHSS).

📰 Notícias e reportagens

5. Vidale, G. (2025, junho 9).
   Hospitais utilizam IA e realidade virtual para mais segurança e precisão em tratamentos.
   O Globo
6. Agência O Globo. (2025, junho 9).
   Tecnologias emergentes em hospitais privados impulsionam segurança do paciente.
   InfoMoney

🏛️ Fontes institucionais e legais

7. Senado Notícias. (2024).
   Senado aprova regulamentação da inteligência artificial; texto vai à Câmara.
   senado.leg.br/noticias
8. Programa Juntos Pela Saúde (BNDES, IDIS e Umane).
   Iniciativa de fomento à adoção de tecnologias de saúde no SUS.
   juntospelasaude.org.br

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