CONARH: os limites da IA na saúde corporativa, segundo quem regula e quem constrói

A mesa redonda “Como a Tecnologia Está Impactando a Saúde Corporativa e o que Vem pela Frente” reuniu Leandro Rubio, fundador da Starbem, Willian Boelcke, CEO e fundador da AI Pathology, e Mirella Amorim, assessora especial da Diretoria de Desenvolvimento Setorial da ANS, com moderação de Alexandre Toscano, do Comitê CONARH e da Saúde da ABRH Brasil. A conversa girou em torno de uma tensão que atravessa qualquer aplicação de IA em saúde: a tecnologia avança mais rápido do que a capacidade de avaliar, com segurança, se ela está realmente ajudando.

O que a tecnologia já entrega

As duas startups do painel trabalham em pontas diferentes da saúde corporativa. A Starbem oferece benefício de saúde mental e bem-estar, hoje com cerca de 1 milhão de vidas sob gestão em 16 mil empresas. A AI Pathology desenvolveu um algoritmo de detecção precoce de câncer de pele por foto de smartphone, treinado especificamente para funcionar bem em peles miscigenadas como as do Brasil, diferente da maioria dos modelos do setor, treinados majoritariamente em pele branca.

Um caso concreto ilustra o potencial: um programa de triagem com trabalhadores do agronegócio, população com exposição solar constante como risco ocupacional, rastreou pouco mais de 2 mil pessoas, identificou 75 diagnósticos de câncer em estágio precoce e gerou, segundo o fundador da AI Pathology, uma economia estimada em R$ 30 milhões para o SUS.

O limite que a regulação existe para proteger

Mirella trouxe a perspectiva de quem regula, não de quem constrói. Ela usou uma imagem simples para explicar o papel da ANS: uma tecnologia pode fazer você chegar mais rápido lá embaixo da ladeira, mas se ninguém avaliou os freios, chegar rápido não é necessariamente chegar bem. A função do órgão regulador, segundo ela, é estimular a inovação sem perder de vista que a tecnologia precisa estar a serviço do bem-estar coletivo, não apenas do desejo individual de acesso a algo mais moderno.

Ela também nomeou o medo mais relevante do ponto de vista dela: não é que a IA substitua o profissional de saúde, é que ela “emburreça” a capacidade humana de perceber nuances, ao automatizar demais a forma de analisar cada caso.

Até onde os dados de saúde podem ir

Um dos pontos mais delicados do debate foi sobre os limites do uso preditivo de dados de saúde dentro das empresas. Mirella defendeu que identificar tendências de saúde de um trabalhador não pode servir apenas para melhorar a lucratividade de operadoras de plano de saúde ou das próprias empresas contratantes, e que a vida privada do trabalhador não deveria ser objeto de intervenção direta do RH, mesmo quando dados agregados ajudam a entender padrões coletivos.

Willian complementou pelo lado técnico: modelos de IA são fáceis de copiar, mas a base de dados usada para treiná-los não é. Por isso, ele defende que qualquer IA aplicada à saúde passe por avaliação regulatória rigorosa sobre em qual população ela foi treinada e testada, antes de qualquer uso comercial.

Convergência sobre um ponto: menos IA substituindo, mais IA liberando tempo humano

Apesar das visões diferentes, os três concordaram em algo: o ganho mais real da tecnologia na saúde corporativa não está em substituir o profissional, está em devolver tempo de contato humano. Willian descreveu isso a partir da própria rotina médica, quando boa parte da consulta deixa de ser preenchida com burocracia de prontuário e sobra mais espaço para atenção direta ao paciente. Leandro citou uma tendência oposta e preocupante discutida em outra palestra do dia, o crescimento de vínculos afetivos e terapêuticos das pessoas com chatbots em vez de outras pessoas, como um sinal de que as empresas também precisam criar espaço para conexão humana real, não apenas para eficiência.

Mirella fechou com a nota mais cautelosa da mesa: a tecnologia tem potencial real de reumanizar o cuidado, mas o mesmo potencial, na direção contrária, de desumanizar completamente as relações, dependendo de como for usada. Para ela, o objetivo é usar a IA como ferramenta subordinada à decisão humana, não como um substituto confortável para as perguntas mais difíceis que precisam continuar sendo feitas por pessoas.

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