Especialistas abordaram desde os impactos da IA na rotina profissional até os desafios regulatórios, operacionais e de infraestrutura do setor..
A radiologia já convive com a Inteligência Artificial há anos. O desafio agora é discutir como ampliar o uso dessas ferramentas com segurança, qualidade, interoperabilidade e sustentabilidade operacional dentro das instituições de saúde.
Foi esse o tom do painel promovido pela Abramed durante a Jornada Paulista de Radiologia 2026 (JPR), um dos principais encontros de diagnóstico por imagem da América Latina. Com o tema “Como IA, Automatização e Fluxos Digitais estão Redesenhando o Trabalho Médico”, o debate reuniu especialistas da Medicina Diagnóstica, indústria e academia para discutir o que já mudou na prática médica e o que ainda trava a adoção dessas soluções em larga escala.
A abertura foi conduzida por Milva Pagano, diretora-executiva da Abramed, que reforçou o propósito da Abramed de ampliar o acesso aos serviços com qualidade e segurança. O debate foi moderado por Marcos Queiroz, membro do Conselho de Administração da Abramed e líder do Comitê Técnico de Diagnóstico por Imagem da entidade. Os participantes foram Cesar Nomura, presidente do Conselho de Administração da Abramed; Giovanni Guido Cerri, presidente dos Conselhos dos Institutos de Radiologia (InRad) e de Inovação (InovaHC) do Hospital das Clínicas; João Paulo Souza, chefe-executivo da GE HealthCare no Brasil; e Leonardo Vedolin, vice-presidente Médico e de Operações da Dasa.
Giovanni Cerri lembrou que boa parte da Inteligência Artificial já está incorporada aos equipamentos e aos fluxos da radiologia há anos, muitas vezes sem que os próprios profissionais percebam. Para ele, a grande mudança agora está na incorporação dos algoritmos ao raciocínio diagnóstico do radiologista.
Ao comparar o momento atual com a chegada do Picture Archiving and Communication System (PACS) — sistema desenvolvido para armazenar, gerenciar e distribuir imagens médicas de maneira digital nos anos 90 —, Cerri afirmou que toda transformação tecnológica enfrenta resistência inicial. “O grande desafio é a capacitação”, resumiu.
Segundo ele, os médicos precisarão dominar não apenas conhecimento técnico, mas também tecnologia, gestão, telemedicina e Inteligência Artificial.
Leonardo Vedolin, por sua vez, trouxe a visão de quem tenta transformar inovação em operação real dentro de uma estrutura de grande escala. E foi direto ao ponto: testar Inteligência Artificial é muito mais simples do que fazê-la funcionar no dia a dia.
“Dez anos depois de ter iniciado isso na Dasa, testamos 595 algoritmos, dos quais 592 falharam. Só três funcionaram”, exemplificou.
Em sua visão, muitas soluções funcionam em ambientes controlados, mas perdem desempenho quando precisam operar em escala, com fluxos complexos, diferentes perfis populacionais e limitações de infraestrutura. Vedolin também chamou atenção para barreiras financeiras e culturais. Em muitos casos, a tecnologia resolve um problema técnico, mas não fecha a conta operacional.
Ele também abordou os impactos distintos da IA sobre remuneração e mercado de trabalho. Na sua leitura, os profissionais que entenderem seu papel como supervisores de sistemas sairão na frente.
Outros aspectos levantados por ele foram a regulação e a recente norma do Conselho Federal de Medicina sobre Inteligência Artificial aplicada à prática médica, incluindo temas como consentimento informado e responsabilidade profissional.
Do ponto de vista regulatório, Cesar Nomura reforçou que o setor de saúde precisa ocupar espaço nas discussões sobre o tema antes que decisões sejam tomadas sem conhecimento técnico da assistência.
Ele citou as discussões do projeto de lei sobre IA que começou a tramitar no Senado e criticou versões iniciais que classificavam qualquer uso da tecnologia em saúde como “alto risco”, o que poderia inviabilizar aplicações já incorporadas à rotina médica.
“Se não formos protagonistas para mostrarmos a importância da Medicina Diagnóstica e da Inteligência Artificial, muitas vezes são os políticos e advogados que decidem”, enfatizou.
Nomura também trouxe a discussão para interoperabilidade e compartilhamento seguro de dados. Segundo ele, a fragmentação das informações ainda gera desperdício, repetição desnecessária de exames e perda de eficiência para toda a cadeia.
“Teremos que mudar essa cultura para oferecer o melhor para quem precisa, no momento certo”, ressaltou.
Ao abordar os desafios de infraestrutura, o presidente do Conselho de Administração da Abramed chamou atenção para o envelhecimento do parque de imagem brasileiro. O Brasil possui cerca de 12 mil equipamentos de tomografia e ressonância magnética, dos quais aproximadamente 40% têm mais de 11 anos de uso. “A estimativa é que seriam necessários cerca de R$ 23 bilhões para renovar esse parque tecnológico nos próximos anos”.
João Paulo Souza apresentou a visão da indústria sobre o assunto e afirmou que o setor deixou de vender apenas equipamentos e passou a operar em uma lógica de plataformas, softwares e integração de ecossistemas digitais.
“A indústria por muito tempo vendeu ferro, vendeu caixas. As empresas agora estão vindo com uma gestão de solução”.
Souza comentou que o avanço da Inteligência Artificial acelerou uma mudança importante em relação aos equipamentos, que já não são apenas geradores de imagem, mas estruturas capazes de organizar dados, identificar padrões e apoiar decisões clínicas em tempo real.
Ele chamou atenção para um problema recorrente no setor: a distância entre a velocidade da inovação e a capacidade de as instituições de absorverem essas tecnologias. “Quando a infraestrutura não está preparada, a tecnologia frustra”, pontuou.
O chefe-executivo da GE HealthCare no Brasil fechou o debate com dados do mercado: dos 1.430 dispositivos registrados com uso ativo de IA, 76% estão na radiologia — e o mercado global de IA para saúde, hoje em 36 bilhões de dólares, deve crescer 40% ao ano até 2032.
Ao reunir diferentes agentes do setor, a Abramed contribui para ampliar o debate sobre os caminhos da transformação digital na Medicina Diagnóstica brasileira.