A sexta edição do Technology Trends Outlook 2026, relatório publicado em setembro pela consultoria McKinsey, identifica 14 tendências tecnológicas com potencial de transformar diferentes setores da sociedade. Quatro são diretamente relacionadas à inteligência artificial, mas sua influência se estende às demais, incluindo robótica, ciências da vida e bioengenharia.
Na saúde, essa convergência pode representar uma nova etapa na maneira como diagnosticamos, pesquisamos e tratamos doenças, especialmente o câncer.
A inteligência artificial já participa da análise de exames, da interpretação de informações genéticas e do desenvolvimento de medicamentos. Ao mesmo tempo, a cirurgia robótica permite realizar procedimentos complexos com precisão e por técnicas minimamente invasivas. O que começa a ganhar força é a integração dessas tecnologias, ampliando as possibilidades de planejamento e personalização dos tratamentos.
Uma das transformações destacadas pela McKinsey ocorre na robótica. O relatório descreve o avanço da chamada inteligência artificial física, que permite às máquinas interpretar informações do ambiente, tomar determinadas decisões e executar tarefas com níveis crescentes de autonomia. Embora muitas dessas aplicações estejam concentradas na indústria e na logística, os hospitais aparecem como uma das fronteiras de expansão.
A cirurgia robótica já é uma realidade em diferentes especialidades, incluindo a oncologia. Seus recursos oferecem visão tridimensional ampliada, instrumentos articulados e movimentos precisos, favorecendo procedimentos complexos por acessos minimamente invasivos. Em casos selecionados, essa abordagem pode contribuir para uma recuperação mais rápida e para um menor tempo de internação.
Vale ressaltar, porém, que os sistemas cirúrgicos utilizados atualmente não operam de maneira autônoma. O cirurgião permanece responsável pelo controle dos instrumentos e pelas decisões durante o procedimento.
A integração com inteligência artificial abre possibilidades para aprimorar o planejamento cirúrgico, interpretar imagens, reconhecer estruturas anatômicas e apoiar decisões durante as operações. Também considero promissora a associação entre robótica, realidade aumentada e imagens médicas. Visualizar informações anatômicas e características de um tumor durante uma intervenção pode contribuir para procedimentos mais individualizados.
Imagino, por exemplo, o potencial de reunir informações de exames de imagem, características moleculares do tumor e dados anatômicos em ferramentas que auxiliem o cirurgião a planejar uma operação. São possibilidades que ainda exigem desenvolvimento e validação, mas demonstram como diferentes tecnologias podem atuar de maneira complementar.
Isso não significa que a tecnologia, isoladamente, produza melhores resultados. A indicação adequada, a experiência da equipe e as evidências científicas continuam sendo determinantes.
Da descoberta científica ao tratamento
Outro campo de grande interesse é o desenvolvimento de medicamentos. Segundo a McKinsey, levar um novo tratamento ao mercado frequentemente exige mais de dez anos de pesquisa e investimentos estimados entre US$ 1,3 bilhão e US$ 2,6 bilhões. Mesmo depois desse esforço, muitos candidatos não conseguem demonstrar segurança e eficácia suficientes para chegar aos pacientes.
A inteligência artificial começa a modificar as etapas iniciais desse processo. Sistemas computacionais conseguem analisar grandes quantidades de informações biológicas, investigar interações moleculares e propor milhares de candidatos a medicamentos em um intervalo de tempo que, anteriormente, permitiria identificar apenas alguns.
Na oncologia, esse potencial é particularmente relevante. O câncer não é uma doença única, mas um conjunto de enfermidades com características biológicas distintas. Mesmo tumores originados no mesmo órgão podem apresentar alterações moleculares diferentes, que influenciam seu comportamento e sua resposta aos tratamentos.
Quanto maior nossa capacidade de compreender essas diferenças, maiores são as possibilidades de desenvolver terapias direcionadas a características específicas das células tumorais.
Entretanto, é fundamental distinguir uma descoberta promissora de um tratamento disponível. A McKinsey ressalta que a inteligência artificial pode acelerar a identificação de moléculas, mas não elimina a necessidade de estudos laboratoriais, ensaios clínicos e avaliação regulatória. A velocidade dos computadores não substitui o tempo necessário para demonstrar segurança e benefício aos pacientes.
Uma das maiores contribuições da tecnologia para a oncologia está na capacidade de compreender melhor a biologia de cada tumor. O sequenciamento genético e as ferramentas de análise molecular permitem identificar alterações que ajudam a orientar decisões terapêuticas. Em determinados tipos de câncer, essas informações já influenciam a escolha de medicamentos e o acompanhamento dos pacientes.
A inteligência artificial pode ampliar essa capacidade ao integrar dados genômicos, exames de imagem, informações clínicas e resultados de pesquisas científicas. Trata-se de um volume de conhecimento que cresce rapidamente e exige ferramentas sofisticadas.
O relatório também destaca a biópsia líquida, técnica que permite investigar sinais do câncer em amostras de sangue, incluindo fragmentos de DNA tumoral circulante. Suas aplicações variam conforme o tipo de tumor e o contexto clínico, mas já existem situações em que essas análises contribuem para decisões sobre tratamento e acompanhamento.
Vejo nessas tecnologias uma oportunidade de melhor compreender as características biológicas do câncer e selecionar intervenções com maior probabilidade de benefício — evolução esta que também interessa diretamente à cirurgia oncológica. Conhecer melhor o comportamento de um tumor pode ajudar a definir a sequência dos tratamentos, avaliar a resposta às terapias realizadas antes da operação e contribuir para estratégias de acompanhamento após o procedimento.
Ainda assim, nem toda alteração genética identificada corresponde a uma opção terapêutica disponível. Transformar informações moleculares em decisões clínicas exige interpretação especializada, evidências consistentes e acesso aos tratamentos.
A inovação precisa chegar aos pacientes
Um dos aspectos mais importantes do relatório é a distância entre a velocidade das descobertas e a capacidade de incorporá-las à prática. A McKinsey observa que a inteligência artificial está produzindo possibilidades científicas mais rapidamente do que os sistemas conseguem absorvê-las. Na saúde, essa dificuldade envolve infraestrutura, custos, regulamentação, formação profissional e integração entre serviços.
No Brasil, temos instituições de excelência, pesquisadores reconhecidos internacionalmente e profissionais que utilizam tecnologias avançadas. Entretanto, convivemos com desigualdades no acesso a exames moleculares, procedimentos especializados e tratamentos inovadores.
Não basta desenvolver ferramentas capazes de identificar alterações genéticas se o paciente não consegue realizar o exame necessário. Da mesma forma, ampliar a disponibilidade de equipamentos robóticos exige treinamento, estrutura hospitalar e avaliação dos resultados clínicos.
A incorporação responsável da inteligência artificial também demanda atenção à segurança dos dados. Informações genéticas e prontuários médicos são sensíveis. Quanto maior a integração entre sistemas, maior deve ser o compromisso com privacidade, transparência e supervisão humana.
Como médico, considero que o principal indicador de sucesso de qualquer inovação não deve ser sua sofisticação tecnológica, mas sua capacidade de melhorar a vida das pessoas. Isso exige que hospitais, universidades, profissionais de saúde e gestores participem da discussão sobre quais tecnologias realmente oferecem benefícios e como incorporá-las de maneira sustentável.
A inteligência artificial não substitui o conhecimento clínico, a experiência cirúrgica ou a relação de confiança entre médico e paciente. Seu potencial está em ampliar nossas capacidades, apoiar decisões e permitir que o conhecimento científico seja aplicado de maneira mais eficiente.
A nova fronteira da inteligência artificial está na saúde porque é nesse campo que muitos de seus avanços poderão adquirir um significado profundamente humano. O desafio é transformar possibilidades tecnológicas em diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes, além de otimizar os resultados para os pacientes.
