IA na saúde do RJ: da mensagem no WhatsApp ao apoio ao diagnóstico

Em 22 de outubro de 2026, participei de uma reunião com profissionais envolvidos em inovação na saúde do Rio de Janeiro. O tema era “O uso da Inteligência Artificial no apoio à decisão e ao cuidado na SES/RJ”, com apresentação de Leonardo Ferreira, da Secretaria de Estado de Saúde.

Entre os assuntos estavam regulação de consultas, acesso a medicamentos, investigação de doenças raras, oncologia, proteção de dados e capacitação. Uma combinação que ajuda a enxergar a inteligência artificial por uma perspectiva muito concreta: o que muda na vida de quem precisa de atendimento?

Pense em alguém que consegue saber a data de uma consulta sem enfrentar uma sequência de telefonemas. Em uma família que evita uma viagem porque recebeu uma informação sobre o medicamento. Ou em um profissional que encontra o histórico do paciente organizado e consegue dedicar mais atenção à conversa.

É por aí que essa discussão fica interessante para mim. Na modernização da gestão municipal, uma tecnologia ganha sentido quando melhora a experiência de quem utiliza o serviço e de quem trabalha para entregá-lo.

Reuni os principais pontos do encontro e fui atrás de documentação pública e pesquisas relacionadas. Há serviços em funcionamento, experiências em avaliação e possibilidades para os municípios. Cada uma dessas etapas merece ser apresentada com clareza.

Uma mensagem que chega na hora certa também é inovação

A Serena, assistente virtual do Sistema Estadual de Regulação, foi um dos exemplos apresentados. Nos slides, ela aparece integrada a atividades de comunicação, acompanhamento da regulação, análise de informações e automação de tarefas.

Na prática, uma parte dessa atuação já tem documentação pública: em agosto de 2026, a SES-RJ anunciou que pacientes poderiam confirmar presença ou pedir o adiamento de agendamentos pelo WhatsApp. Informou também mais de 1,5 milhão de notificações enviadas. Fonte: SES-RJ, 26/08/2026.

Um balanço divulgado em maio apontou a redução do absenteísmo de 43%, em 2025, para 32%. São 11 pontos percentuais. A secretaria associa a melhora a um conjunto de ações, incluindo a Serena e campanhas de atualização cadastral. A notícia não isola o efeito da IA. Fonte: SES-RJ, 29/05/2026.

Essa distinção ajuda a entender o projeto. O aviso precisa chegar ao número certo, fazer sentido para a pessoa e oferecer uma forma de agir. Uma mensagem enviada para um telefone antigo não aproxima ninguém do atendimento, por mais sofisticado que seja o sistema por trás dela.

Também vale olhar para as razões de uma falta. Esquecimento, informação incompleta, dificuldade de transporte e incompatibilidade de horário pedem respostas diferentes. Um canal de comunicação pode ajudar a identificar o problema e permitir que a equipe intervenha.

Para a gestão municipal, esse é um bom ponto de partida: acompanhar a jornada inteira, da solicitação até a realização do atendimento. O indicador que interessa é o acesso que aconteceu.

Rio Farmes: informação útil antes de sair de casa

Outro caso foi o atendimento digital da Rio Farmes. A apresentação mostrou uma jornada de cadastro, acompanhamento da análise documental, agendamento, lembretes e dúvidas sobre medicamentos.

A SES-RJ anunciou o canal de WhatsApp em julho de 2026 para os polos Praça XI, Duque de Caxias e Nova Iguaçu, que atendiam 60 mil usuários. O serviço oferece informações sobre cadastro, retirada e disponibilidade de medicamentos; o atendimento telefônico foi mantido. Fonte: SES-RJ, 06/07/2026.

Imagine o valor de receber uma orientação clara antes de gastar dinheiro e tempo no deslocamento. Para quem depende de transporte, precisa de acompanhante ou organiza o dia em torno do tratamento, essa informação pode fazer bastante diferença.

Um projeto assim precisa considerar o que acontece quando a conversa automática não resolve. Quem assume o atendimento? Como uma pendência é explicada? O cidadão consegue entender qual documento deve corrigir? Existe alternativa para quem não consegue utilizar o canal digital?

São perguntas de desenho do serviço. A qualidade da resposta depende tanto da organização do atendimento quanto da tecnologia escolhida.

A base começa nos dados e nas equipes

Um dos slides organizou a preparação da SES em quatro frentes: infraestrutura, governança, dados e capacitação. Outro destacou a integração entre regulação, vigilância e informações para a gestão.

Esse trabalho tem uma trajetória anterior aos projetos apresentados. Inaugurado em julho de 2023, o Centro de Inteligência em Saúde do RJ reúne áreas de regulação, vigilância epidemiológica e gestão de informações, com apoio da OPAS em seu desenvolvimento. Fonte: SES-RJ.

Vale traduzir uma palavra que aparece bastante nessa conversa: interoperabilidade. É a capacidade de sistemas diferentes trocarem informações de maneira compreensível e segura. Para o paciente, a expectativa é simples: que o serviço seguinte consiga aproveitar o que o anterior já registrou, dentro das regras de acesso.

Integrar exige combinar identificação, formato, qualidade, atualização e responsabilidade pelo dado. Se duas bases descrevem a mesma pessoa de formas incompatíveis, a inteligência artificial pode receber um histórico incompleto ou misturado.

Nem toda integração ou automação utiliza IA. Organizar um cadastro, eliminar uma digitação repetida e disponibilizar uma informação no momento certo já podem melhorar o serviço. A escolha da técnica deve acompanhar o problema que queremos resolver.

Há uma conexão nacional recente: em setembro de 2026, o Ministério da Saúde anunciou o encerramento da etapa estadual da federalização da Rede Nacional de Dados em Saúde, a RNDS, envolvendo as 27 unidades da Federação, e a preparação do avanço para os municípios. Isso não significa que todas as prefeituras já estejam plenamente integradas. Fonte: Ministério da Saúde, 21/09/2026.

Para quem atua em uma prefeitura, o recado prático é começar a organizar essa base agora: conhecer os sistemas, compreender os fluxos e preparar as pessoas que vão utilizar as informações.

Doenças raras: ajudar a reunir as pistas

O Orion Raras, da Fenix, foi apresentado como apoio à investigação de doenças raras. A proposta reúne o histórico do paciente, organiza informações de atendimentos, exames e medicamentos e sinaliza hipóteses acompanhadas de justificativas e referências para avaliação profissional.

Nos materiais do encontro, o piloto foi associado ao Hospital Universitário Pedro Ernesto, envolvendo Clínica Médica, Genética e Neurologia. A redução de 30% no tempo de diagnóstico apareceu como resultado esperado em um piloto de 12 meses. É uma meta apresentada, que ainda precisa ser confrontada com os resultados do acompanhamento.

Há confirmação pública da contratação para testes: o extrato do Contrato nº 051/2026, com a Fenix, identifica o desafio de doenças raras e prevê vigência inicial de 12 meses. Fonte: Diário Oficial do RJ, 29/05/2026, última página deste documento.

O potencial dessa abordagem está em facilitar o encontro entre informações que, separadas, podem ser difíceis de interpretar. Ainda assim, a utilidade depende de o especialista conseguir verificar o que sustentou cada sugestão, identificar erros no histórico e decidir se aquela hipótese faz sentido para a pessoa atendida.

Para avaliar um piloto desses, eu gostaria de acompanhar o tempo até a investigação adequada, a proporção de alertas úteis, os encaminhamentos desnecessários e a experiência das famílias. Um percentual isolado de acerto precisa vir acompanhado da explicação de como foi calculado e do que foi considerado um acerto.

Essa é uma conversa que aproxima tecnologia de cuidado: facilitar o trabalho de quem precisa juntar as pistas, com responsabilidade clínica e possibilidade de revisão.

Huna: o que um exame de rotina pode acrescentar à investigação

A Huna apareceu com uma proposta de analisar informações de exames de sangue já realizados para apoiar a identificação de perfis de risco em oncologia. A apresentação indicou testes com o Rio Imagem Baixada e o Hospital Mário Kroeff, além de uma perspectiva de expansão. Essas etapas são informações do encontro, e a expansão deve ser tratada como planejamento.

Existe pesquisa científica relacionada. Um estudo retrospectivo publicado na Scientific Reports, em 2024, analisou dados de 396.848 mulheres de 40 a 70 anos para estratificação de risco de câncer de mama. O modelo reportou AUC de 0,64, medida de discriminação que não equivale a “64% de diagnósticos corretos”. Fonte: Araujo e colaboradores.

Em reportagem sobre um projeto da Huna apoiado pelo PIPE, a FAPESP descreve a finalidade complementar: ajudar a priorizar a investigação, preservando o papel de exames como mamografia e ultrassonografia. Fonte: Pesquisa para Inovação FAPESP, 28/05/2024.

É uma possibilidade interessante justamente porque procura extrair informação útil de dados disponíveis. Para chegar ao cuidado cotidiano, precisa ser avaliada na população atendida, no fluxo de encaminhamento e na capacidade de responder aos alertas gerados.

Também precisamos separar aproveitamento de exames e custo de implantação. O Contrato nº 044/2026 entre a SES-RJ e a Huna prevê testes remunerados. Portanto, reaproveitar um hemograma existente não torna a solução inteira gratuita. Fonte: contrato da SES-RJ.

Minha leitura é que o ganho precisa aparecer no percurso do paciente. Identificar um risco só se transforma em benefício quando há uma equipe preparada para avaliar o resultado e um caminho viável para continuar a investigação.

Inovar no poder público também exige saber testar

O encontro apresentou quatro frentes ligadas à contratação de soluções inovadoras: Huna, em oncologia; Tismoo, no cuidado relacionado ao transtorno do espectro autista; Fenix, em doenças raras; e Crisálida, na assistência farmacêutica.

O Edital CPSI nº 001/2025 da SES-RJ organizou desafios para a realização de testes. O CPSI, Contrato Público para Solução Inovadora, é um instrumento previsto no Marco Legal das Startups, a Lei Complementar nº 182/2021, que permite contratar a experimentação de soluções. Fontes: edital da SES-RJ e Lei Complementar nº 182/2021.

Para a administração, isso coloca uma tarefa importante antes da expansão: definir o problema, a linha de base e os critérios pelos quais será possível dizer que o teste funcionou.

Uma demonstração pode mostrar que o sistema responde. A avaliação precisa mostrar se a resposta é útil, se cabe na rotina das equipes e se o benefício justifica o custo. Também deve permitir reconhecer quando uma hipótese não se confirmou.

Eu vejo valor nessa disciplina. Testar com objetivos claros ajuda a transformar uma boa ideia em uma decisão pública que possa ser explicada e acompanhada.

Confiança, regras e cuidado humano

A reunião também apresentou uma pesquisa do Medscape de 2024 com 1.279 médicos. Nos gráficos exibidos, a percepção positiva era de 79% para administração e manutenção de prontuários e de 31% para comunicação com pacientes. São opiniões dos participantes da pesquisa, não medidas de eficácia clínica. Pesquisa citada na apresentação.

Essa diferença ajuda a formular uma pergunta: em quais tarefas a tecnologia libera tempo e em quais ela pode afetar uma relação que exige escuta, contexto e sensibilidade?

Também apareceu a provocação sobre a passagem do “Doutor Google” para os assistentes conversacionais. Uma resposta fluente pode parecer convincente. Para a gestão de um serviço de saúde, porém, é necessário saber quem verifica o conteúdo, quais são os limites da ferramenta e como a pessoa chega a um profissional quando precisa.

A Resolução CFM nº 2.454/2026, em vigor desde 26 de agosto, estabelece regras para o uso de IA na medicina. O texto preserva a decisão clínica com o médico, exige registro do uso como apoio à decisão e veda delegar a comunicação de diagnósticos, prognósticos ou decisões terapêuticas sem mediação humana. Fontes: resolução e comunicado do CFM.

Na saúde, eu espero que o tempo economizado com tarefas repetitivas ajude a abrir espaço para perguntas melhores, explicações mais claras e acompanhamento. Essa expectativa precisa orientar o desenho e a avaliação dos projetos.

Proteção de dados faz parte da entrega

Para quem trabalha com sistemas, essa parte merece atenção desde o início. A LGPD classifica dados pessoais referentes à saúde como dados pessoais sensíveis e estabelece hipóteses específicas para seu tratamento. Também exige medidas de segurança desde a concepção do serviço. A finalidade e a base legal precisam ser adequadas a cada operação. Fonte: LGPD, arts. 5º, 11 e 46.

Isso precisa aparecer nas decisões do projeto: quem acessa o histórico, quais informações são enviadas ao fornecedor, como os acessos ficam registrados, por quanto tempo os dados são mantidos e como a equipe responde a um incidente.

Uma sugestão de IA também deve permitir conferência. O profissional precisa conseguir distinguir o que veio do prontuário, o que foi inferido pelo sistema e o que ainda está faltando. A mesma preocupação vale para resumos: algo importante não pode desaparecer apenas porque o texto ficou mais curto.

No âmbito estadual, o Decreto nº 50.523, de 13 de outubro de 2026, instituiu a Política de Inteligência Artificial Fluminense, a PIAF. Suas diretrizes alcançam o Executivo estadual, e o texto prevê proteção de dados desde a concepção e por padrão. A participação dos municípios no ecossistema não transforma automaticamente cada disposição em obrigação municipal. Fonte: decreto publicado no DOERJ de 14/10/2026.

A preparação institucional apresentada na reunião faz sentido nesse contexto: regras compreensíveis, responsabilidades definidas e equipes que saibam utilizar a ferramenta e reconhecer seus limites.

O que levo dessa conversa para a realidade municipal

Pensando em Pinheiral e nos demais municípios, vejo uma agenda possível de construir por etapas. As experiências apresentadas ajudam a formular perguntas para os nossos serviços, respeitando as necessidades, a capacidade e as decisões de cada gestão.

Eu começaria por cinco pontos:

1. Escolher uma dificuldade concreta do cidadão. Uma orientação confusa, uma pendência sem retorno ou um deslocamento evitável são problemas que podem ser descritos e medidos.
2. Conhecer o percurso do atendimento. Identificar onde a informação nasce, por quais equipes passa e em que momento deixa de chegar a quem precisa.
3. Preparar os dados e as pessoas. Cadastro, integração, regras de acesso e capacitação precisam acompanhar a implantação.
4. Testar com um resultado definido. Medir atendimentos realizados, tempo de resposta, retrabalho ou outro indicador ligado ao problema escolhido.
5. Manter acolhimento e alternativas de acesso. A solução precisa funcionar também para quem tem dificuldade com o canal digital ou necessita de atendimento humano.

Esse caminho permite aproveitar a inovação com critérios que o cidadão consegue reconhecer. Receber uma informação útil, entender o próximo passo e encontrar uma equipe com condições de ajudar são resultados bastante concretos.

A pergunta que fica para os próximos projetos é simples: depois que a tecnologia entrou, o cuidado ficou melhor para quem precisava dele?

É essa resposta que eu quero acompanhar.

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Texto elaborado a partir dos registros da reunião de 22/10/2026 e das fontes públicas vinculadas ao longo do artigo. Locais e metas dos pilotos são atribuídos à apresentação quando não há confirmação pública específica. As observações sobre os municípios são reflexões do autor, sem anúncio de adesão ou implantação em Pinheiral.