O manifesto: o problema da saúde nunca foi a tecnologia, foi o desenho do sistema
Por André Leite e Vinícius Lain, autores de IA em Saúde.
Existe uma tentação, em toda conversa sobre inovação em saúde, de tratar a inteligência artificial como se ela fosse, sozinha, a resposta para os principais gargalos do sistema: filas, atrasos, centro cirúrgico ocioso em um turno e sobrecarregado no outro, leitos vazios numa unidade enquanto outra recusa internação por falta de vaga. É uma tentação compreensível — e também um erro de diagnóstico.
Na maioria dos hospitais, o problema não é falta de tecnologia. É desenho de processo. Um centro cirúrgico que atrasa sistematicamente o primeiro procedimento do dia não precisa, na maior parte das vezes, de um algoritmo sofisticado — precisa de uma revisão honesta de por que a sala não está pronta, o paciente não está preparado, ou a equipe não está completa no horário combinado. Um hospital com leitos represados não resolve isso automatizando a alta — resolve entendendo por que a alta demora, quais elos da cadeia de decisão são o gargalo real.
Isso não significa que tecnologia não ajude — ajuda, e muito, quando aplicada sobre um processo já bem desenhado. Um algoritmo de otimização de agenda cirúrgica é extraordinariamente eficaz quando os dados de entrada são confiáveis e o processo humano em volta dele funciona. O mesmo algoritmo, aplicado sobre um processo caótico, só vai automatizar o caos — mais rápido, e com uma camada extra de complexidade para debugar quando algo dá errado.
Esse é, talvez, o ponto mais desconfortável — e mais honesto — de qualquer discussão séria sobre inovação em saúde: antes de perguntar "que IA eu devo comprar", a pergunta que precisa vir primeiro é "meu processo, hoje, sem nenhuma tecnologia nova, está desenhado da forma certa?". Gestão de centro cirúrgico, gestão de leito, fluxo de alta — isso é trabalho de gente, de protocolo, de responsabilidade clara sobre cada etapa, muito antes de ser trabalho de máquina.
A inteligência artificial amplifica o que já existe. Amplifica eficiência onde há eficiência, e amplifica disfunção onde há disfunção. Comprar tecnologia para consertar um processo quebrado é, na melhor das hipóteses, atraso — e, na pior, um jeito caro de descobrir que o problema nunca foi a inteligência artificial.
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