No segundo dia de CTISD (Congresso de Tecnologia e Inovação para Saúde Digital) na Hospitalar 2026, a curadoria da ABCIS trouxe uma palestra internacional para o público, apresentada por Brenna Loufek, diretora de regulamentação e qualidade de IA da Mayo Clinic e e integrante do board da HIMSS. 

Entitulada “AI Adoption and Governance at Mayo Clinic”, a palestra cobriu pontos práticos sobre desenvolvimento de tecnologias, particularidades da regulamentação nos Estados Unidos, adoção de ferramentas com Inteligência Artificial e a importância de uma boa governança de ferramentas e processos. 

Confira os principais insights da apresentação de Brenna e sua entrevista exclusiva ao Saúde Business a seguir. 

Adoção da Inteligência Artificial na saúde 

A diretora começou sua apresentação listando possíveis aplicações da inteligência artificial na jornada de um paciente: identificação precoce de riscos e ativação de medidas preventivas; monitoramento contínuo e feedback personalizado; suporte conversacional voltado ao paciente; e teleatendimento com um avatar clínico inteligente. No caso, ela destaca essa solução ainda mais relevantes para pacientes que vivem em uma área rural ou com acesso limitado aos profissionais de saúde e pontos de atendimento. 

Mas, antes disso, existe o desafio de adotar as ferramentas adequadas e garantir um bom uso delas. “Como construímos confiança de que a IA é transparente, clinicamente apropriada, equitativa e ainda centrada no cuidado humano?”, apontou, questão que foi solucionada ao final da palestra. 

Cenário norte-americano e regulamentação pelo FDA 

Foram apresentados números relacionados à saúde digital nos Estados Unidos, país de origem da Mayo Clinic.  

  • O FDA (agência federal do Departamento de Saúde dos Estados Unidos, equivalente à Anvisa) já liberou 1.357 medical devices (aparelhos médicos) com IA para comercialização. 
  • A maioria dessas ferramentas fazem análise de imagens clínicas. 
  • Apenas três empresas do setor de saúde assumiram responsabilidade legal como fabricantes/fornecedores de ferramentas com IA. 

“A maior parte dos produtos de IA liberados para healthcare são de radiologia, seguidos pela área de cardiologia”, comentou Brenna. Na sequência, ela cobriu as especificações técnicas do FDA sobre Digital Health Technologies (DHTs) – as ferramentas para saúde digital. 

Os congressistas acompanharam a definição sobre o que é considerando medical device, e também o que não é, como as ferramentas de suporte administrativo para agendamentos, suporte clínico e registros eletrônicos. “Ferramentas que analisam, diagnosticam, previnem, tratam, curam e/ou medicam são consideradas medical devices, tendo regulação pela FDA”. 

Porém, um lembrete feito pela diretora é que o atual governo federal dos Estados Unidos prioriza a inovação contra a regulação, resultando em um boom de empresas de saúde desenvolvendo ferramentas com IA. 

Governança da IA na área de saúde 

Atualmente, para quem deseja implementar soluções de inteligência artificial em uma instituição de saúde conta com três opções: 

  • Ferramentas compradas/contratadas, sem a colaboração no desenvolvimento; 
  • Desenvolvidas em parceria, soluções específicas elaboradas em colaboração com outras entidades, podendo ser empresas ou centros acadêmicos; 
  • Ou internas, pensadas e desenvolvidas pela própria instituição.  

Entrando no tópico da governança, amplamente discutido durante a programação do CTISD, Brenna apontou a questão central que empresas de saúde devem considerar: “Que nível de risco queremos assumir com a IA?”. Cada uma das três opções mencionadas tem diferentes dimensões de riscos e responsabilidade (liability). 

“A responsabilidade é um modelo compartilhado entre desenvolvedor, instituição de saúde e profissionais médicos”, acrescentou, reforçando a importância da governança e a atenção por parte da gestão de riscos. 

Ela indicou como as empresas de healthcare devem montar frameworks para avaliar possíveis riscos relacionados às soluções com IA. No caso da Mayo Clinic, a diretora destacou a existência de um departamento para implementação e adoção de IAs, que atua na estrutura de governança e na aprovação (ou não) de cada ferramenta antes da implementação em clínica. 

Framework para avaliar soluções de IA 

Na Mayo Clinic, que atualmente conta com 109 IAs implementadas, em proporção de 50/50 entre ferramentas de fornecedores e ferramentas desenvolvidas, há um framework de categorização baseada em risco. Todos os produtos de IA são avaliados nesses parâmetros, que consideram segurança, performance e sustentabilidade. 

São contrapostos os pontos de funcionalidade (baixa, média e alta) versus a criticidade clínica (baixa, média e alta). Brenna destacou como uma IA de alta criticidade e alta funcionalidade, que pode ser autônoma na tomada de decisão para diagnósticos e tratamentos, representa um alto risco. “Na Mayo Clinic não seguimos com o alto risco, nem nenhuma instituição de saúde”, comentou, explicando que isso implicaria também na regulação obrigatória pelo FDA. 

“O que compartilhei é o que funciona para a Mayo Clinic, mas pode ser diferente para cada empresa”, finalizou. 

Saúde Business entrevista Brenna Loufek – Dicas de adoção e governança de IA 

Após sua apresentação no congresso, a diretora compartilhou mais pontos para que o setor de saúde considere na jornada com a IA. Confira! 

SB: Como a Mayo Clinic estruturou a transformação digital e o início do processo de adoção da IA? 

Brenna: A transformação digital começou com a criação do prontuário eletrônico de saúde, para ser honesta. Realmente começou quando pegamos registros que eram em papel e os convertemos em formato digital, o que nos permitiu ter dados que poderiam ser usados em tecnologias habilitadas por IA.  

Isso começou há décadas, mas a transformação digital atual realmente virou quando a Mayo Clinic decidiu investir em aproveitar seus dados existentes com a equipe interna, para ter acesso e construir tecnologias necessárias dentro de nossa prática clínica, para resolver problemas. O que nos diferencia é o volume de dados que temos no prontuário eletrônico de saúde, com imagens médicas, sinais e padrões, principalmente na área de cardiologia.  

O investimento que a Mayo Clinic fez nos últimos anos é principalmente na IA generativa, garantindo que temos agentes e outras tecnologias que estão auxiliando na automação de tarefas manuais e melhorando a experiência do paciente ao longo do caminho. 

SB: Como a Mayo Clinic mede o retorno sobre investimento em IA? 

Brenna: Nosso ROI para IA pode ser observado ou calculado de várias maneiras diferentes. A primeira é a cobrança direta. No caso da Mayo Clinic dificilmente cobramos pelo uso das soluções de IA, porque nossas tecnologias são dispositivos não médicos ou são produtos desenvolvidos internamente, pelos quais não cobramos por lei e regulamentação. A segunda forma é por triagem de pacientes. Você pode medir o ROI pelo número de pacientes que está triando para outros serviços. 

Outra forma é considerando a otimização do trabalho, e acho que as instituições de saúde podem fazer um trabalho melhor nisso. De que maneiras você é capaz de liberar clínicos ou outros profissionais de saúde de tarefas triviais para que eles possam investir seu tempo em outros lugares? Podemos ter provedores atendendo mais pacientes porque não estão gastando tempo com anotações clínicas após uma consulta. E junto com isso também está a satisfação da experiência do profissional de saúde e a experiência do paciente, e isso é realmente difícil de quantificar – seria qualitativo. 

SB: Quais são os pilares essenciais de uma forte governança de IA na saúde?   

Brenna: Acho que uma estrutura de governança de IA só funciona quando você tem adoção adequada da própria estrutura. Só pode funcionar se você tiver adaptação cultural para que as equipes de produto entendam a estrutura de governança, quais são seus diferentes requisitos, e que eles os estejam seguindo. Acho que esse é o maior desafio e também a maior oportunidade para termos um modelo de governança de IA altamente eficaz.  

Pensando nos tipos de IA que estamos vendo, com muita IA generativa, seu modelo de governança também tem que ter monitoramento pós-implantação. Essa é minha resposta de uma perspectiva mais técnica: seu modelo de governança não será eficaz se parar no momento em que você implementa a solução. Ele começa nesse ponto, você precisa ter processos robustos em vigor para garantir que esse monitoramento pós esteja em prática. 

SB: Que orientação você daria para organizações de saúde que querem começar a estruturar sua jornada de IA, mas ainda não sabem por onde começar?   

Brenna:  Acho que elas devem começar identificando quais são os maiores problemas dentro da instituição e então trabalhar com um especialista, como um cientista de tradução ou um pesquisador de design de experiência do usuário (UX), para explorar se esses problemas poderiam ser resolvidos com IA.  

Uma das maiores armadilhas em que caímos – e a Mayo Clinic também cai – é perseguir a IA só por perseguir IA, em vez de começar definindo um problema e entendendo o que a IA pode fazer para resolver problemas.

É necessário levantar: Qual é seu padrão de cuidado hoje? Como você quer mudá-lo com a tecnologia?  Para então buscar uma solução validada que possa fazer isso por você. Certifique-se de que você pilota esse produto em seu fluxo de trabalho clínico antes de fazer investimento total na tecnologia.  

Certifique-se de estar definindo o problema em vez de apenas buscar a IA antes de ter algum conhecimento de quais são seus problemas e como você quer mudá-los.

Acompanhe a cobertura completa da Hospitalar 2026.