O Possível Fim de um Programa Federal Não é um Rejeição da IA na Saúde

Graças à IA, a saúde nos EUA está em uma encruzilhada.

Por um lado, as organizações de saúde estão correndo para transformar a forma como a assistência é prestada. Os investidores perceberam que a IA tem o potencial de mudar o mercado e trazer ganhos maciços. Em meu próprio setor – administração de saúde – isso assume a forma de papelada automatizada. Em outros, como radiologia, LLMs estão identificando e diagnosticando condições médicas.

Um financiamento maciço está sendo injetado na IA na saúde. Apenas no ano passado, as empresas de IA na saúde nos EUA garantiram mais de $18 bilhões em investimento de risco – um aumento de quase 10% em relação a 2024. Esse crescimento rápido é projetado para continuar e mudará muito do que sabemos sobre a prestação de serviços de saúde.

Por outro lado, há o desafio da governança. Os reguladores estão se esforçando para entender a IA e legislar sobre ela de forma eficaz. Sabemos que o Estado tem a responsabilidade para com seus cidadãos. Mas se a indústria mudar rapidamente, pode ser difícil para os governos acompanharem.

Em nenhum lugar vemos essa dinâmica mais do que com o seguro de saúde. Nos EUA, os hospitais e médicos devem frequentemente obter autorização prévia da empresa de seguros do paciente antes de prestar assistência. As seguradoras reservam o direito de negar tratamentos que consideram não medicamente necessários.

A IA na saúde promete aumentar a eficiência do setor como um todo, mas deve ser gerenciada com cuidado. O CMS (Centros de Medicare e Medicaid Services) estima que 25% de todos os custos da indústria são desperdício administrativo. A IA pode reduzir esse fardo, beneficiando o público. No entanto, precisamos dos princípios certos para o sucesso.

Aqui entra o WISeR. Introduzido pelo CMS no início deste ano, o programa de Redução de Serviços Inúteis e Inapropriados (WISeR) é um dos maiores pilotos de IA na saúde. Usando modelos de IA para resumir evidências, clínicos qualificados estão tentando julgar reivindicações no programa Medicare tradicional de forma muito mais rápida. O experimento está atualmente ativo em seis estados.

Em junho, o Comitê de Apropriações da Câmara votou unanimemente para bloquear o financiamento do WISeR. O orçamento ainda precisa ser aprovado pelo Congresso, e o piloto permanece ativo. Mas seu futuro além de 30 de setembro permanece incerto.

O que quero dizer aqui é que – independentemente do que pensamos sobre o voto do WISeR – o princípio fundamental do piloto permanece firme. “IA sinaliza, clínico confirma” continua a fornecer a base para uma boa governança na IA na saúde.

Os legisladores pediram processos melhores

Embora seja fácil ler essa decisão como um rejeição da IA na saúde, isso seria um erro. O voto para desfinanciar o WISeR foi feito em meio a preocupações sobre a implementação e as estruturas de incentivos – e não porque os legisladores se opunham à adoção da IA na revisão clínica.

A principal razão que o Comitê da Câmara deu para sua decisão foi que introduziu a autorização prévia no Medicare tradicional. Os 13 serviços médicos selecionados para o piloto anteriormente apenas requeriam o consentimento de um médico, e não a autorização do segurador. Os legisladores, portanto, rejeitaram o WISeR por considerarem que aumentava a complexidade administrativa e alterava incentivos federais.

Isso não é uma crítica à IA na saúde. Em vez disso, é uma crítica à forma como o processo foi projetado.

“IA sinaliza, clínico confirma” ainda é a base da saúde tecnológica

Embora o destino do WISeR agora seja ambíguo, seu princípio central não é. O princípio de que “IA sinaliza, um clínico confirma” permanece a base da saúde tecnológica moderna.

Esse princípio é central devido ao status da IA como um sistema emergente. Ao contrário de outras formas de automação, os LLMs têm o potencial de tomar decisões que seus criadores não pretendiam. Isso é por design. A emergência permite que a IA se comporte de forma flexível e criativa, mas também traz riscos. Independentemente de quão refinados esses sistemas se tornem, os reguladores sempre precisarão de um “humano no loop” para capturar decisões aleatórias e garantir a segurança do paciente.

Na prática, isso significa que um clínico qualificado retém toda a responsabilidade legal e ética ao usar a IA. Os LLMs coletam e resumem evidências à velocidade da máquina, destacando descobertas importantes. Os clínicos revisam os dados, apresentados de forma concisa, e usam-nos para informar seu julgamento. Esse processo promete aumentar a eficiência enquanto mantém a precisão máxima. O julgamento clínico é fortalecido porque os humanos permanecem centrais no processo, não apesar de sua participação, mas por causa dela.

Atualmente, podemos ver esse consenso se construindo em todos os níveis da indústria de saúde.

No ano passado, as maiores seguradoras de saúde do país se comprometeram a melhorar o processo de autorização prévia. Isso inclui aumentar a transparência e acelerar os prazos de decisão, com ênfase em aprovações imediatas para certos tratamentos urgentes ou padrão clínico, o que levou a IA a se tornar uma necessidade virtual para muitas seguradoras. A principal associação de indústria para organizações de revisão independentes também esboçou sua posição sobre o uso da IA.

O piso de regulamentação do Estado também está subindo. Já, os estados possuem leis de proteção ao consumidor relevantes, que agora estão sendo adaptadas para a IA. Até agora em 2026, 43 estados introduziram 240 projetos de lei de IA na saúde. Desses, nove proíbem o uso da IA como o único determinante da negação de reivindicações.

Se o programa WISeR for eventualmente interrompido, isso não afetaria o consenso de que “IA sinaliza, clínico confirma”. Com isso, temos tudo o que precisamos para o sucesso na indústria. Precisamos apenas refinar a estrutura de implementação da IA.

A adoção da IA é inegociável

Dada a potencial eficiência da IA, as entidades de saúde que são lentas para adotar a tecnologia serão rapidamente superadas.

A lição a ser tirada do WISeR não é que não podemos ter IA na saúde. Longe disso. Em vez disso, precisamos reconhecer o potencial que os LLMs têm para melhorar a eficiência na saúde. Para que essa mudança ocorra, os profissionais qualificados devem permanecer centrais. O consenso de “IA sinaliza, clínico confirma” fornece a base para a transição, já estabelecendo o padrão em grande parte da indústria.

A IA promete uma melhoria significativa na eficiência e no acesso à assistência, mas não pode operar sem revisão humana. O WISeR mostra que podemos, e devemos, permanecer no loop. Não como um complemento, mas como uma necessidade.