Inteligência Artificial pode reduzir custos e exames desnecessários do SSN, afirma DeepHealth em Milão
DeepHealth afirma que a inteligência artificial reduz procedimentos desnecessários e apoia a sustentabilidade do SSN com análise de 5 milhões de exames/ano.
Giulliano Martini 
RESUMO ✦
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Inteligência Artificial pode reduzir custos e exames desnecessários do SSN, afirma DeepHealth em Milão
Em Milão, durante o encontro "L'Ai nella diagnostica italiana: dall'adozione all'impatto clinico", promovido pela DeepHealth nos dias do 52º congresso nacional da Sociedade Italiana de Radiologia Médica e Intervencionista (SIRM), Niccolò Stefani — Business & Product Leader, Clinical AI da DeepHealth — destacou que a inteligência artificial pode colaborar diretamente com a sustentabilidade do Sistema de Saúde Nacional (SSN) italiano.
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Segundo Stefani, a tecnologia não apenas aperfeiçoa a identificação de patologias, como também evita procedimentos médicos potencialmente desnecessários, citando especificamente a redução de biopsias que não se mostram imprescindíveis para a avaliação de um possível câncer. "A IA pode contribuir à sustentabilidade do SSN porque ajuda a identificar doenças e a prevenir intervenções desnecessárias para o paciente, como biópsias que não são necessárias para avaliar um câncer", explicou o executivo.
As aplicações práticas da integração entre IA e imagem diagnóstica já estão evidentes em diferentes frentes: rastreamento de tumores de mama, pulmão e próstata, além do uso em medicina de emergência para detectar fraturas. "As principais aplicações da IA no âmbito do imaging hoje são tanto no rastreamento do câncer de mama, pulmão e próstata quanto na medicina de urgência, por exemplo para identificação de fraturas", disse Stefani.
O ritmo de adoção nas estruturas sanitárias italianas é, nas palavras do gestor, acelerado. A DeepHealth realiza atualmente a análise de aproximadamente 5 milhões de exames por ano, número que, segundo Stefani, indica a dimensão com que a tecnologia vem se tornando fundamental no fluxo clínico.
Sobre o papel futuro entre IA, diagnóstico por imagem e medicina preditiva, Stefani acrescentou que a tecnologia terá papel central tanto na identificação de doenças já existentes quanto em aplicações preditivas. A empresa já dispõe de soluções capazes de prever o desenvolvimento de câncer de mama com horizonte de até cinco anos, permitindo potencialmente intervenções mais precoces e planejadas.
Do ponto de vista jornalístico — com apuração in loco e cruzamento de fontes — os dados apresentados pela DeepHealth apontam para um cenário onde a limpeza de narrativas sobre IA na saúde é necessária: os benefícios são práticos, mensuráveis e com impacto direto no circuito hospitalar, mas dependem de adoção organizada, integração com sistemas clínicos e validação contínua dos algoritmos.
Em síntese, a mensagem repetida no encontro foi direta: a inteligência artificial já atua em larga escala no diagnóstico por imagem e tem potencial comprovável para reduzir custos e procedimentos desnecessários no SSN, desde que sua implementação seja acompanhada de protocolos clínicos claros e monitoramento de desempenho.
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