*Édison Renato Silva, COO da Tabia Health
“Não sou engenheiro. Não sou cientista de dados. Sou cardiologista.” Foi assim que o Dr. Brian Han, cardiologista pediátrico e intensivista da Universidade Stanford, se apresentou no Healthcare Innovation Show 2026. A frase parece modesta, mas diz muito sobre onde está o gargalo da inovação em saúde. Ele raramente está no algoritmo. Está na distância entre o plano de cuidado que o médico define e o que de fato acontece com o paciente depois que ele sai do consultório.
O cuidado acontece em momentos; o paciente vive entre eles
Uma consulta, um exame, uma sessão de quimioterapia. O sistema de saúde é organizado em torno desses momentos. Mas é no intervalo entre eles que a jornada se perde: o exame que não foi agendado, o retorno esquecido, o resultado que ninguém revisou a tempo, o paciente que abandonou o tratamento sem que a equipe percebesse.
Na Tabia, chamamos cada um desses pontos de oportunidade de cuidado. São próximos passos que já estão definidos no protocolo, mas dependem de alguém lembrar, ligar, agendar e acompanhar. Quando a equipe não dá conta do volume, a oportunidade vira atraso. E o atraso, em oncologia ou cardiologia, pode mudar o desfecho.
Comece pelo problema, não pela IA
O Dr. Han foi direto sobre a pressão que as instituições sentem para adotar inteligência artificial.
Para o Dr. Han, a resposta exige paciência. “Você precisa dedicar 90% do seu tempo a entender de verdade os pontos de dor, os envolvidos, todos que participam do processo”, disse. A proporção pode soar exagerada para quem, como ele, trabalha em terapia intensiva pediátrica, onde cada minuto conta. Mas ela explica por que tantos projetos de saúde digital funcionam bem na demonstração e travam na rotina.
Concordo e acrescento: o problema certo quase sempre está nesses intervalos. Não é preciso inventar um caso de uso para a IA. Ele já existe em cada fila de pacientes aguardando contato, em cada planilha de busca ativa, em cada lista de faltas que a equipe não consegue tratar. Por isso, um bom projeto começa pela linha de cuidado, não pela tecnologia: mapear com os clínicos cada etapa da jornada, onde ela trava e quem precisa agir.
A equipe multidisciplinar mudou
Han também falou da necessidade de alinhar cultura, processos, pessoas e tecnologia. Na minha visão, isso exige rever um conceito que a saúde conhece bem: o de equipe multidisciplinar.
Durante muito tempo, equipe multidisciplinar significou médicos, enfermeiros, farmacêuticos, nutricionistas, psicólogos, assistentes sociais e outros profissionais de saúde trabalhando em torno do paciente. Esse time continua essencial, mas hoje está incompleto sem a tecnologia. E tecnologia, aqui, não é um bloco único.
Inclui a TI de infraestrutura, que mantém os sistemas disponíveis e seguros; a TI de software, que integra prontuário, agenda e canais de contato; e a TI de inteligência artificial e dados, que identifica o paciente em risco a tempo e faz com que o protocolo definido pelo médico seja executado da mesma forma para o primeiro e para o milésimo paciente.
Projetos de saúde digital costumam falhar quando essas áreas trabalham em paralelo. A TI implanta a ferramenta, a área assistencial a recebe pronta e ninguém desenhou o fluxo em conjunto. Os tempos e as prioridades de operação da TI não atendem às necessidades do negócio.
Em contraponto, quando o time de cuidado inclui, desde o início, quem entende de dados e integração, a tecnologia passa a servir ao protocolo, e não o contrário.
Mas não basta colocar a TI na sala. Uma TI que não sabe o que acontece na assistência ou um cientista de dados genérico, que trataria o atraso de uma quimioterapia como trataria o atraso de uma entrega, não resolve o problema. Essas equipes precisam se especializar em saúde: entender o paciente, o tratamento, o protocolo e o impacto clínico de cada decisão técnica.
Um modelo que erra a prioridade de contato de um paciente oncológico não comete um erro de negócio; comete um erro de cuidado.
Essa exigência deixou de ser apenas boa prática. A Resolução CFM nº 2.454/2026, em vigor desde 26 de agosto, estabelece que a decisão diagnóstica e terapêutica é sempre do médico e proíbe delegar à IA a comunicação de diagnósticos sem mediação humana. A norma também exige que hospitais e clínicas classifiquem o risco dos sistemas de IA que usam e mantenham processos internos de governança.
Cumprir essas regras pede exatamente esse time: clínicos que definem o cuidado e equipes de tecnologia que entendem de saúde o bastante para colocá-lo em prática com segurança.
Quem define o cuidado é o clínico
O terceiro conselho de Han foi perguntar aos clínicos onde eles estão tendo dificuldade. São eles que sabem onde estão os pontos de dor reais.
Esse princípio deveria orientar qualquer uso de IA no cuidado. Os clínicos definem as linhas de cuidado: quais exames, em que prazo, quais sinais de alerta e quando escalar para a equipe. Agentes de IA podem executar esse plano em escala: identificar o próximo passo de cada paciente, fazer o contato no canal que ele prefere, agendar, acompanhar e apoiar a adesão, acionando a equipe quando algo foge do previsto. A supervisão continua humana.
Comece pequeno e meça
“É muito melhor ter uma solução consistente e sustentável para um problema menor e persistente do que tentar criar algo tão grande que você não consiga dar conta.” — Dr. Brian Han, Stanford, no HIS 2026
Na prática, isso significa escolher uma linha de cuidado, como a navegação oncológica, o acompanhamento de pacientes renais ou o preparo cirúrgico, com indicadores claros de antes e depois. Nos projetos que acompanhamos na Tabia, esse recorte levou à redução de 79% nos atrasos de tratamento, à redução de 53% nas faltas a consultas e a agendamentos 58% mais rápidos. A escala vem depois, apoiada em resultados.
Boas ideias de cuidado devem viajar
Há também uma razão para trazer um cardiologista de Stanford a um evento brasileiro. Os sistemas de saúde dos Estados Unidos e do Brasil são diferentes em financiamento, regulação e escala. Mas enfrentam o mesmo desafio central: o cuidado é fragmentado, e os pacientes caem nas lacunas entre uma visita e outra.
Como Han observa no dia a dia, a diferença entre equipes conectadas e desconectadas aparece diretamente no desfecho do paciente. Essa constatação vale em Palo Alto e em São Paulo. Por isso, acreditamos que as boas ideias de cuidado devem circular nos dois sentidos.
O Brasil tem experiência valiosa em operar com escassez de recursos e em alcançar pacientes por canais como o WhatsApp. Os Estados Unidos acumulam aprendizado em modelos de cuidado baseados em valor. Os dois lados ganham com a troca.
Da oportunidade à ação
A IA vai continuar evoluindo, e rápido. A pergunta para gestores de saúde não é se vão adotá-la, mas onde ela vai fazer diferença para o paciente. O recado do Dr. Han ajuda a responder: comece pelo problema real, envolva quem cuida e quem entende de dados e meça o que muda.
Cada oportunidade de cuidado perdida tem um paciente do outro lado. A tecnologia que vale a pena é a que transforma essas oportunidades em ação.
