A saúde é cara — e boa parte dessa conta vem de ineficiências estruturais: tempo desperdiçado, burocracia excessiva, retrabalho e dados inacessíveis. Esses gargalos drenam a energia dos profissionais, comprometem a qualidade assistencial e pressionam o orçamento das operadoras.
Por trás de cada atendimento, há uma sobrecarga invisível. Médicos muitas vezes passam mais tempo preenchendo prontuários e executando tarefas administrativas do que cuidando do paciente. Resultado: custos financeiros elevados e desgaste humano crescente.
Essa cascata de ineficiências cria um ciclo vicioso. Despesas altas reduzem margens, afetam a remuneração e as condições de trabalho, forçando profissionais a aumentarem a carga laboral para manter a produtividade. O paciente recebe menos atenção, os erros se multiplicam — e o desperdício só cresce.
A inteligência artificial (IA) generativa oferece um caminho claro para romper esse ciclo. Capazes de executar tarefas antes restritas a profissionais altamente qualificados, os large language models (LLMs) devolvem tempo ao cuidado direto e executam parte das atividades com qualidade equivalente ou até superior a de médicos treinados. Com automação de documentação, por exemplo, é possível registrar um atendimento com alta acurácia e segurança — em segundos — a partir da conversa com o paciente e de outras fontes de dados não estruturados.
Os resultados já aparecem: no Brasil, 58% dos CEOs de saúde relatam ganhos de eficiência no uso do tempo e 35% veem aumento de receita, segundo a 28ª CEO Survey da PwC — ambos acima das médias nacionais. Nos EUA, projeções da Accenture estimam que a IA pode economizar até US$ 150 bilhões por ano até 2026, cerca de 3% dos gastos em saúde, ao reduzir variabilidade cirúrgica, automatizar processos administrativos, aprimorar diagnósticos, racionalizar linhas de cuidado e conter fraudes e incidentes de segurança. Eficiência bem implementada movimenta bilhões.
Com o avanço acelerado da IA, o debate sobre custos em saúde deixa de ser mera prestação de contas e torna-se engenharia de valor. A questão não é cortar gastos, mas realocá-los em soluções que devolvem tempo aos profissionais, elevam a qualidade assistencial e recolocam o paciente no centro. Aplicada de forma ética, transparente e alinhada às necessidades clínicas, essa tecnologia torna o sistema mais ágil, sustentável e humano. Nessa perspectiva, eficiência é mais que economia: é imperativo clínico e compromisso ético com o futuro da saúde.
Solano Todeschini, médico, especialista em Inteligência Artificial aplicada à saúde e fundador da Voa Health.
