Levantamento da Neuralmed indica que estruturas próprias podem custar até 12 vezes mais do que soluções especializadas e atrasar ganhos assistenciais e operacionais
Hospitais que optam por desenvolver estruturas internas de inteligência artificial podem gastar até 12 vezes mais do que instituições que adotam soluções especializadas já validadas, segundo levantamento da Neuralmed. O estudo interno a partir da análise de dados proprietários e estimativas de mercado, indicou que manter um time mínimo dedicado ao desenvolvimento interno de IA pode ultrapassar R$ 2,4 milhões anuais, enquanto soluções estruturadas e já operacionais podem custar cerca de R$ 200 mil por ano, com implementação mais rápida e menor risco operacional.
A análise considera a composição básica necessária para desenvolvimento interno, incluindo engenheiro de dados, cientista de dados sênior, engenheiro de machine learning e especialista clínico, além de custos indiretos como infraestrutura em nuvem, ferramentas tecnológicas, treinamentos e rotatividade de profissionais. Segundo a empresa, esse modelo, além de mais oneroso, costuma enfrentar dificuldades para gerar impacto assistencial e financeiro consistente, muitas vezes ficando restrito a projetos piloto que não avançam para a operação hospitalar real.
O levantamento reforça que o desafio da adoção de inteligência artificial na saúde não está na disponibilidade de tecnologia ou de dados, mas na capacidade de integrar essas soluções ao fluxo clínico e operacional de forma a melhorar decisões e gerar retorno financeiro mensurável. Sem essa conexão direta com eficiência e sustentabilidade econômica, a tecnologia pode se transformar apenas em um investimento institucional, com baixo impacto prático na gestão hospitalar e na qualidade assistencial.
De acordo com a Neuralmed, hospitais que utilizam soluções já validadas tendem a acelerar o tempo de implementação, com jornadas clínicas operando em semanas, além de obter ganhos diretos de eficiência e redução de desperdícios assistenciais. O estudo também aponta que soluções maduras incorporam aprendizado clínico acumulado e mecanismos de governança que aumentam a confiabilidade dos sistemas e reduzem riscos assistenciais e jurídicos.
A empresa destaca ainda que, no ambiente hospitalar, a inteligência artificial precisa estar diretamente vinculada à melhoria da tomada de decisão clínica e administrativa, permitindo identificar perdas financeiras, otimizar a utilização da capacidade instalada e ampliar a captura de receitas legítimas que frequentemente deixam de ser registradas por falhas operacionais ou informacionais.
“Inteligência artificial só gera valor real quando deixa de ser um projeto tecnológico e passa a atuar como ferramenta de decisão clínica e operacional. Quando isso não acontece, hospitais acabam investindo alto em estruturas internas que demoram a gerar resultado e, muitas vezes, não conseguem sair da fase piloto, o que compromete eficiência financeira e sustentabilidade assistencial”, afirma Mariana Gaspers, COO da Neuralmed.
Segundo a executiva, o setor hospitalar vive um momento em que inovação e sustentabilidade econômica precisam caminhar juntas, especialmente diante do aumento dos custos assistenciais e da pressão por eficiência operacional. Nesse contexto, a adoção estratégica da inteligência artificial tende a se consolidar como um fator decisivo para o equilíbrio financeiro das instituições e para a ampliação da qualidade do cuidado ao paciente.
