As organizações de saúde estão investindo em IA, mas principalmente em partes.
Embora os gastos com IA na área da saúde sejam de aproximadamente triplicou para US$ 1,4 bilhão em 2025, um sistema de saúde típico coordena dezenas de fornecedores diferentes de soluções de IA e automação, desde contornar escribas de IA até aplicativos de autorização prévia baseados em IA.
Esta “proliferação de fornecedores” causa mais problemas do que soluções, uma vez que a gestão destas soluções pontuais sobrecarrega os recursos de TI. Além disso, usar vários fornecedores para IA e automação perde o objetivo da IA e da automação: aumentar a qualidade, melhorar a experiência do paciente e otimizar a eficiência.
Mas embora 62% queiram um parceiro abrangente de IA, apenas 13% têm um, de acordo com um estudo relatório recente da indústria.
Felizmente, os líderes do setor da saúde estão agora a perceber que a proliferação de fornecedores está a minar o ROI que lhes foi prometido. À medida que novas aplicações e casos de utilização de IA entram no mercado, é importante repensar a nossa abordagem à adoção da tecnologia e reexaminar os nossos objetivos organizacionais mais amplos.
A ascensão e queda da abordagem fragmentada de IA de “solução pontual”.
Na última década, o grande número de aplicações de tecnologia da informação (TI) em saúde utilizadas nos sistemas de saúde cresceu exponencialmente.
De acordo com a Pesquisa de Liderança da Faculdade de Gestão de Informações em Saúde (CHIME) de 2026, mais de 40% das organizações de saúde usam mais de 75 aplicativos para operações de saúde. Separadamente estudo recente os sistemas de saúde nomeados utilizam uma média de 18 fornecedores diferentes de EHR em locais afiliados, departamentos e práticas adquiridas.
Mas embora a política federal há muito tempo encoraje e incentive hospitais e médicos a adoptar EHRs interoperáveis (através do Programa de Promoção da Interoperabilidade do CMS e dos requisitos de certificação do ONC ao abrigo da Lei de Curas do Século XXI), ainda não existe um quadro equivalente para governar a IA.
A regra final do HTI-1 foi um primeiro passo. Ele estabelece padrões básicos de transparência e gerenciamento de risco para ferramentas preditivas incorporadas em TI de saúde com certificação ONC, como EHRs, usados pela maioria dos hospitais e médicos dos EUA. Mas essas proteções são estreitas. Eles se aplicam apenas à IA que o fornecedor de EHR incorpora em seu próprio sistema certificado, e não às ferramentas autônomas que o hospital compra e instala separadamente.
Por outras palavras, as próprias soluções que os hospitais estão a acumular estão fora de uma regra federal que rege hoje a IA nos cuidados de saúde, e mesmo essa regra abrange a transparência, não a interoperabilidade. Ainda não existe um mandato que exija que as ferramentas de IA se conectem entre si ou com os sistemas ao seu redor, mas as regras são ainda em desenvolvimento.
Compreensivelmente, o surgimento de soluções pontuais de IA pode ser atribuído ao sucesso da IA na redução de problemas graves. O esgotamento médico, por exemplo, é afetado de forma mensurável pelos escribas ambientais da IA. Mas com a adoção de cada solução pontual de IA individual, a tarefa de integração torna-se cada vez mais difícil.
Espantosos 69% dos líderes seniores de tecnologia de sistemas de saúde citam o gerenciamento e a integração de fornecedores como sua principal barreira para a implementação de soluções de IA, com algumas organizações dedicando de 26 a 50% do tempo de sua equipe de TI a isso, de acordo com um estudo. Pesquisa da Indústria de 2026 da alta administração em sistemas de saúde de médio e grande porte dos EUA. Além disso, apenas 4% relataram recursos suficientes para manter este nível de supervisão.
Uma abordagem de IA mais coesa
Reduzir a pilha de soluções de fornecedores isolados a apenas algumas que funcionam juntas perfeitamente é uma tarefa difícil. Mas através de uma abordagem mais holística à implementação de IA e de um controlo mais profundo do fornecedor, isso é possível.
A expansão das capacidades da IA começa com a escolha de um parceiro de cuidados que enxergue todo o leque de possibilidades. O quadro geral. Otimizando a eficiência desde o momento em que um paciente ou coordenador de atendimento agenda sua consulta até o momento em que sua solicitação é processada e durante todo o atendimento contínuo.
Nem todo fornecedor pode supervisionar vários casos de uso de IA. E para alguns sistemas de saúde, uma abordagem de solução pontual para testar o terreno pode ser adequada hoje.
Mas trabalhar com um fornecedor que entende o “quadro geral” e como vários sistemas alimentados por IA precisam trabalhar juntos se tornará cada vez mais importante ao longo do tempo.
A maioria das organizações de saúde entende isso. Como observa o inquérito CHIME, 75% dos líderes de saúde afirmam que trabalhar com múltiplas ferramentas é fundamental para o desafio de modernizar os sistemas de saúde.
O parceiro de cuidados certo entende as reviravoltas do clima regulatório de saúde e está sempre um passo à frente de cada especificação, padrão de interoperabilidade e requisito de conformidade. Este parceiro ideal entende como as ferramentas ambientais de IA podem não apenas ouvir, mas também usar evidências clínicas e dados auxiliares para garantir que as preocupações dos médicos sejam documentadas e fundamentadas. O mesmo parceiro ideal entende que a qualidade das notas é crítica, mas que outros aspectos da documentação e da troca de dados são igualmente importantes.
Afastar-se de soluções pontuais nem sempre é divertido. É emocionante explorar o próximo novo aplicativo de IA com apelo atraente e a promessa de resolver o maior desafio de um hospital.
No entanto, o parceiro de cuidados de IA certo oferece algo mais sustentável: múltiplas ferramentas que funcionam bem em conjunto e abrangem todo o ciclo de atendimento do paciente. Este tipo de parceiro de cuidados pode ajudar os hospitais a abandonar uma abordagem de “pontos” para maximizar os resultados e o ROI.
Para a maioria das organizações, simplesmente adicionar mais à pilha de IA não é sustentável. Trocar soluções pontuais que não funcionam bem juntas e investir em uma abordagem mais inteligente com o fornecedor de IA certo que vê todo o espectro de cuidados e deseja construir a IA para apoiá-lo é o melhor caminho a seguir.
