Aplicações da Inteligência Artificial na medicina

7 min. de leitura

Por Rafael Figueroa*

Inteligência Artificial na Saúde é um tema que está em alta nos dias de hoje. Mas ainda percebo muitos profissionais da área que veem esta tecnologia apenas como um conceito abstrato não percebendo sua real aplicação. A Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta poderosa e revolucionária capaz de empoderar médicos e ajudar pacientes, principalmente quando o assunto é medicina diagnóstica.

Como cofundador e CEO da Portal Telemedicina e Google Developer Expert em Tecnologia, escrevo este artigo demonstrando algumas aplicações de Inteligência Artificial que já são realidade no sistema da Portal Telemedicina.

Inteligência Artificial na Saúde: o case da Portal

Logo no início da empresa, percebemos que precisaríamos automatizar o workflow para tornar nosso negócio escalável. Nesse processo, contamos com um parceiro fundamental: o Google. Nos últimos dois anos fomos dezenas de vezes para o Vale do Silício com o nosso time de desenvolvimento para sentar com os melhores mentores do tema no mundo, analisar nosso código, e melhorar nosso sistema.

Para que a nossa Inteligência Artificial atingisse a acuracidade atual, foi necessário um processo anterior de “aprendizado de máquina”, ou machine learning, no qual utilizamos o TensorFlow e treinamos nosso algoritmo a partir de um banco com mais de 30 milhões de imagens e nomes de patologias. Estas relações entre exame e patologia, logo permitiram que a máquina entendesse o que, e em quais pixels, estão presentes determinadas alterações.

“Nossa Inteligência Artificial hoje é capaz de identificar patologias com exatidão melhor que a média humana, determinar uma pontuação de risco e reorganizar a fila do médico, enquanto os exames estão em triagem, para que as urgências sejam diagnosticadas primeiro.”

Além disso, se o diagnóstico dos médicos e a previsão da IA ​​divergirem, a plataforma envia o exame original para três outros médicos para laudo. Desta maneira, eliminamos erros humanos. O laudo final também é utilizado para re-treinar toda a rede neural, deixando a IA cada vez mais precisa.

IA no apoio diagnóstico

Com o nosso algoritmo “treinado” conseguimos realizar algumas automatizações, como disponibilizar botões com máscaras de pré-laudos eliminando a necessidade de digitar. Essa possibilidade combinada a uma interface amigável agilizam o fluxo de trabalho em 10 vezes, permitindo que nossos médicos realizem diagnósticos de milhares de exames diariamente, muito além de qualquer hospital no mundo. Com isso, também conseguimos derrubar o custo por exame porque fica mais rápido laudar.

Em resumo, as automações combinadas com nossa Inteligência Artificial permitem feitos como:

  • Triagem automática da fila, priorizando os casos emergenciais. Dessa forma, os casos mais críticos aparecem em primeiro lugar na fila do médico;
  • Maior sensibilidade da rede neural: capacidade de detectar achados médicos em nível sobre-humano;
  • Em casos de divergências entre IA e médico, o exame é distribuído para outros três médicos para eliminar erro humano.

Esse último item é especialmente relevante quando percebemos os altos índices de erros de diagnósticos. As falhas vão desde a digitação incorreta de laudos até imagens pouco nítidas, que dificultam a análise.

A Folha de S.Paulo exemplifica essa problemática a partir de um trabalho da Universidade de Leiden (Holanda) com 800 mulheres com tumor uterino. A pesquisa mostrou que houve erro de interpretação em 30% dos casos.

Outro estudo do Hospital Saint Thomas, de Londres, mostrou uma discordância de até 80% entre radiologistas que analisaram problemas da placenta de grávidas. O Estadão fez um levantamento e mostrou que, entre 2010 e 2014, o número de processos por erro médico cresceu 140%, sendo a maior parte deles por erro de diagnóstico.

Leia também: Inteligência artificial na saúde

Utilizando a Inteligência Artificial na Saúde para empoderar os médicos, ajudamos a salvar milhões de vidas no Brasil e estamos expandindo internacionalmente na nossa missão de garantir acesso universal à medicina de qualidade.

Para saber mais detalhes, sugiro a leitura da reportagem do O Globo “Inteligência Artificial Detecta Doenças e Acelera Tratamento“, elaborada pelo jornalista Sergio Matsuura, que nos acompanhou em uma visita a um cliente em Coari, no Interior do Amazonas.

 

*Rafael Figueroa é Cofundador e CEO da Portal Telemedicina, empresa brasileira acelerada pelo Google que aposta em tecnologia de ponta e Inteligência Artificial para fornecer laudos médicos por uma rede de especialistas online. Rafael é graduado em Economia pela Universidade Federal de Santa Catarina e especializado em Design Thinking pela Berkeley University. Além da experiência de 5 anos em bancos de investimento, é especialista em matemática aplicada a algoritmos. Atualmente realiza pesquisas em Inteligência Artificial, sendo reconhecido pelo Google como uma das 40 autoridades do mundo em Machine Learning e convidado a ser mentor de Startups no Vale do Silício.

RAFAEL FIGUEROA
COFUNDADOR E CEO
rafael.figueroa@portaltelemedicina.com.br
Rafael Figueroa

Rafael Figueroa é Cofundador e CEO da Portal Telemedicina. Graduado em Economia (UFSC) e especializado em Design Thinking (Berkeley University), Rafael também é pesquisador em novas tecnologias na Saúde e Inteligência Artificial. Como Google Developer Expert em Machine Learning, foi convidado a ser mentor de Startups no Vale do Silício.

Conteúdos recentes

Rafael Figueroa representa a Portal Telemedicina no NVIDIA AI Day São Paulo e debate IA soberana na América Latina

O CEO da Portal Telemedicina, Rafael Figueroa, foi um dos palestrantes do NVIDIA AI Day…

28 de janeiro de 2026

Como escolher um aparelho de MAPA para sua clínica ou hospital

Escolher um aparelho de MAPA (Monitorização Ambulatorial da Pressão Arterial) vai muito além de comparar…

27 de janeiro de 2026

Contrato de prestação de serviços médicos: cláusulas essenciais, riscos e checklist prático

Um contrato de prestação de serviços médicos bem estruturado vai muito além da formalização jurídica.…

26 de janeiro de 2026

Descanso médico no plantão: o que diz a CLT e o CFM (e como organizar na prática)

O descanso médico no plantão não é um benefício informal nem um privilégio da equipe…

23 de janeiro de 2026

Diferença entre acuidade visual e avaliação oftalmológica: O que cada uma mede e quando solicitar

Acuidade visual mede a nitidez da visão; a avaliação oftalmológica é um exame médico completo…

22 de janeiro de 2026

Captação de pacientes: estratégias práticas para clínicas e serviços de saúde

Captação de pacientes é o conjunto de estratégias integradas que permitem que uma clínica ou…

21 de janeiro de 2026