dr.consulta adota IA com foco em segurança e eficiência na saúde

A rede de centros médicos dr.consulta tem ampliado o uso de inteligência artificial (IA) em seus processos, buscando equilibrar ganhos de eficiência com a segurança e a qualidade do atendimento. Renato Wesenauer, diretor de Engenharia da empresa, destacou durante o TI Inside Innovation Forum 2026 que a companhia adota cuidados específicos em aplicações que podem impactar diretamente a vida dos pacientes, mantendo a decisão clínica sob responsabilidade médica.

O executivo explicou que a IA é utilizada tanto para melhorar a produtividade das equipes de engenharia quanto para desenvolver soluções voltadas à experiência e ao cuidado dos usuários. O principal desafio, segundo Wesenauer, é aumentar a eficiência dos serviços sem desumanizar o atendimento e comprometer o relacionamento médico-paciente. A empresa opera uma rede própria de centros médicos, oferecendo consultas, exames e procedimentos em aproximadamente 60 especialidades.

Decisões clínicas e a responsabilidade médica

Uma das principais preocupações da empresa reside nos limites da autonomia da IA em atividades médicas. Wesenauer ressaltou que a tecnologia deve ser utilizada como apoio aos profissionais de saúde, mas a responsabilidade final pelo diagnóstico e pela conduta terapêutica permanece com o médico. Essa distinção é crucial na avaliação de novas aplicações, especialmente em situações sensíveis, como o acompanhamento de linhas de cuidado por profissionais de enfermagem.

A empresa adota uma postura cautelosa, avaliando como incorporar a IA sem comprometer a segurança dos pacientes. A possibilidade de automatizar uma tarefa não significa que seja a decisão mais adequada, e a companhia busca ajustar os níveis de governança de acordo com os riscos associados a cada aplicação.

IA na engenharia e a experimentação controlada

A abordagem para a engenharia de software difere, permitindo um maior espaço para experimentação. O dr.consulta já utiliza IA para apoiar etapas como concepção, testes, geração de código e automação de processos. Nessas áreas, a empresa considera possível trabalhar com um nível maior de experimentação, desde que estabelecidos mecanismos de controle. A diferença fundamental reside na natureza e nas consequências de possíveis erros: falhas em engenharia podem ser corrigidas em ambiente controlado, enquanto decisões médicas equivocadas podem ter impactos muito mais graves.

A avaliação dos resultados da IA não se restringe a indicadores diretos de negócio, mas também considera os efeitos indiretos que a tecnologia pode produzir. A empresa busca compreender tanto os benefícios quanto os riscos e custos das soluções de IA que impactam o consumidor final.

Governança e o comitê de IA

Para organizar a adoção da inteligência artificial, o dr.consulta estruturou mecanismos internos de governança, incluindo um comitê responsável por acompanhar as iniciativas. A estrutura conta com recursos de telemetria para observar o comportamento das aplicações e mecanismos de proteção conhecidos como guardrails. Esses controles são comunicados a toda a organização para ampliar a compreensão sobre as possibilidades e os limites da IA.

O comitê também promove iniciativas de capacitação e treinamento para funcionários de diferentes departamentos. A adoção da tecnologia deve ser acompanhada de uma revisão dos processos existentes, em vez de simplesmente acrescentar ferramentas de IA às atividades já realizadas. O uso não supervisionado de IA, conhecido como shadow AI, pode indicar dificuldades na governança e oportunidades de melhoria nos processos formais.

O que diz a pesquisa

Um estudo publicado em 2026 na Revista ft, intitulado "Inteligência artificial na medicina: aplicações clínicas, benefícios, limitações e desafios éticos", analisou o impacto da IA na saúde. A pesquisa, baseada em uma revisão integrativa de 100 artigos publicados entre 2021 e 2026, aponta que a IA, especialmente por meio de machine learning e deep learning, tem revolucionado a imagem diagnóstica em diversas especialidades, com precisão comparável ou superior à de especialistas humanos em vários cenários.

Modelos de linguagem, como o ChatGPT, demonstram potencial para auxiliar na educação médica, suporte à decisão clínica e telemedicina. No entanto, o estudo também identifica limitações técnicas, como a dependência de dados de treinamento de qualidade, vieses algorítmicos e a falta de explicabilidade dos modelos. Desafios éticos relacionados à privacidade de dados, responsabilidade médica, consentimento informado e equidade no acesso também foram destacados.

Conclui-se que, embora a IA ofereça oportunidades imensas para a medicina, sua implementação responsável exige governança robusta, regulamentação adequada e uma abordagem centrada no paciente, preservando a relação médico-paciente.

A inteligência artificial, ao mesmo tempo que promete ganhos de eficiência, pode agravar problemas se os objetivos e dados forem confusos e os processos falhos. Enio Klein, engenheiro de sistemas, alerta que a tecnologia pode dar escala a decisões ruins se a organização não estiver preparada para orientá-la e avaliar seus resultados. A velocidade e a escala da IA podem agravar o risco de decisões prejudiciais repetidas milhares de vezes, sem benefício para a empresa. A responsabilidade por essas ações, mesmo quando recomendadas por sistemas, permanece com a organização e seus gestores, que devem estabelecer critérios de validação, tratamento de exceções e condições de interrupção.