A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma aliada promissora no avanço da medicina oncológica em todo o mundo. No Brasil, apesar dos entraves estruturais, iniciativas voltadas ao uso da tecnologia já começam a emergir em hospitais e centros de pesquisa.
Um dos principais desafios enfrentados por aqui é a fragmentação e a ausência de padronização nos dados clínicos, segundo o pesquisador Lucas Emanuel Silva e Oliveira, coordenador do curso de graduação em Inteligência Artificial e Sistemas de Dados Inteligentes da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR).
“O maior desafio está na fragmentação e falta de padronização dos dados clínicos. Sem uma base robusta, os algoritmos ficam enviesados e não conseguem generalizar suas análises para diferentes instituições”, explica.
No cenário atual, informações médicas seguem armazenadas em sistemas que não se comunicam entre si. Prontuários eletrônicos heterogêneos dificultam a consolidação de grandes bases de dados — componente essencial para o desenvolvimento de modelos de IA capazes de apoiar diagnósticos, prever riscos e sugerir condutas terapêuticas.
Para que a IA atinja todo o seu potencial na área da saúde, Oliveira aponta a interoperabilidade entre plataformas e a governança ética dos dados como pontos-chave. Segundo ele, é preciso investir em soluções que garantam informações organizadas, confiáveis e representativas.
Outro aspecto relevante é a colaboração entre diferentes áreas do conhecimento. “Quando essa troca funciona, surgem equipes multidisciplinares muito mais preparadas para desenvolver, testar e implantar modelos de IA que realmente melhorem a jornada do paciente. É uma oportunidade enorme de unir conhecimento técnico, clínico e ético para criar soluções mais humanas, seguras e acessíveis”, destaca.
O pesquisador também observa o surgimento de profissionais com formação híbrida — médicos e enfermeiros com conhecimento em ciência de dados, ou engenheiros e estatísticos com atuação no setor de saúde. “São esses profissionais que vão liderar os próximos avanços, aplicando IA de forma ética, segura e centrada no paciente”, afirma.
Para que essas inovações ganhem escala no sistema de saúde brasileiro, ainda será necessário superar obstáculos como a ampliação da infraestrutura digital, a proteção de dados sensíveis e a validação clínica rigorosa de novas tecnologias. Ainda assim, os primeiros passos já indicam um caminho viável.
“Quanto mais profissionais capacitados a aplicar ferramentas de IA na saúde, mais avanços veremos. O potencial da inteligência artificial na oncologia é imenso — e ele está apenas começando a ser explorado”, conclui o pesquisador.
A graduação em Inteligência Artificial e Sistemas de Dados Inteligentes coordenada por Oliveira na PUCPR é digital, com encontros ao vivo e duração de dois anos. Segundo a universidade, os alunos podem personalizar trilhas de aprendizagem com base em interesses individuais e demandas do mercado.
