A equação que mantém um centro de diagnóstico por imagem saudável financeiramente nunca foi simples. De um lado, equipamentos com custo elevado de aquisição e manutenção, ociosidade que impacta diretamente a margem e pacientes que permanecem cada vez menos tempo dentro da máquina mas esperam respostas cada vez mais rápidas. Do outro, médicos que buscam produtividade, flexibilidade e ferramentas que permitam trabalhar remotamente sem perder qualidade diagnóstica.

Essa pressão simultânea por eficiência operacional e qualidade assistencial está acelerando uma mudança estrutural no setor. A tecnologia deixou de significar apenas o “equipamento melhor” ou o “sistema melhor”, passou a redefinir o modelo operacional inteiro da radiologia. O foco agora não é só gerar imagens melhores, mas criar fluxos mais inteligentes, integrados, distribuídos e orientados por dados.

Na medida em que IA deixa ser uma ferramenta para auxiliar o diagnóstico, em aplicações isoladas (um algoritmo para mamografia, outro para AVC etc), e passa a participar do workflow inteiro, novas oportunidades se abrem e também novos desafios.

Os números do setor ajudam a dimensionar o tamanho desse desafio. Em 2024, o Brasil ultrapassou a marca de 1 bilhão de exames diagnósticos realizados no ano, um crescimento de 15,7% em relação a 2023, segundo levantamento da Abramed. Dentro desse volume, os exames de imagem se consolidam como a segunda maior categoria em procedimentos: as associadas da entidade registraram 24,4 milhões de exames de imagem, alta de 43,4% sobre o ano anterior.

O setor emprega mais de 307 mil profissionais no total,  sendo 50,2 mil apenas em serviços de diagnóstico por imagem com uso de radiação ionizante, e está presente em 39,3 mil estabelecimentos de saúde no país.

Quanto maior o volume operacional, maior também a necessidade de sistemas capazes de coordenar fluxo, produtividade médica e experiência do paciente sem aumentar proporcionalmente a complexidade da operação.

O problema começa antes do paciente chegar

Uma grande parte das ineficiências no diagnóstico por imagem não nasce na sala de exame, nem no laudo. Elas nascem antes do paciente chegar.

Se você pensar como um sistema, o diagnóstico por imagem é uma operação altamente dependente de fluxo. E fluxo mal desenhado no início gera:

• ociosidade de equipamentos caros
• atrasos em cascata
• gargalos na recepção
• queda de qualidade assistencial
• insatisfação do paciente
• desperdício de capacidade médica

É preciso entender que o processo começa já no agendamento, que é na prática, o “motor invisível” da eficiência operacional. Se ele for mal feito, você cria um problema que nenhuma tecnologia depois consegue corrigir.

Para ter um agendamento realmente eficiente, não se pode pensar nele como um sistema de preenchimento de slots. É preciso considerar diversas variáveis críticas:

• tipo de exame e protocolo (com contraste, sedação, preparo)
• perfil do paciente (idoso, mobilidade reduzida, pediátrico)
• variabilidade real de tempo
• necessidade de preparo prévio
• dependência de múltiplos recursos (enfermagem, médico, equipamento específico)
• sequenciamento entre exames
• deslocamento do paciente na unidade
• exames realizados em mesmo slot
• controle inteligente de encaixes
• entre tantas e tantas outras.

Aqui a tecnologia tem papel crucial. Os players mais eficientes são aqueles que tratam o agendamento como problema de otimização operacional, não administrativo, e procuram incorporar tecnologias que entreguem esta eficiência. Adotar sistemas inteligentes de agendamento é uma decisão estrutural, de grande impacto no esforço presente e na rentabilidade futura.

Ainda, a IA tem o potencial de transformar a forma de atender os pacientes. A adoção de agentes virtuais para a carga pesada de agendamentos é uma possibilidade. Mas, para se tornar realidade em um contexto complexo como o de exames de imagem, exige que a inteligência esteja em sistema.

Web e IA como infraestrutura, não como diferencial

A adoção de sistemas em arquitetura web deixou de ser apenas diferencial tecnológico, em muitos cenários, já se tornou requisito operacional.

A lógica é relativamente simples: sistemas web eliminam parte relevante da necessidade de infraestrutura distribuída em cada unidade, reduzem esforço de manutenção, facilitam atualização contínua e permitem acesso remoto com os mesmos recursos disponíveis presencialmente.

Para operações com múltiplas unidades, isso muda completamente a lógica de distribuição do trabalho médico. Um radiologista consegue laudar remotamente exames realizados em diferentes localidades mantendo acesso ao histórico, contexto clínico e recursos avançados de visualização sem depender fisicamente da unidade onde o exame foi realizado.

Ou seja, o RIS/PACS tradicional on-premise está em transição importante para modelos cloud-native.

Isso muda muita coisa:

• escalabilidade
• custo de expansão
• disaster recovery
• compartilhamento de exames
• telerradiologia
• distribuição geográfica

Hoje existe um movimento claro para:

• leitura distribuída
• operação multiclinic/multihospital
• storage centralizado
• acesso remoto seguro
• viewer universal web

No Brasil isso conversa diretamente com:

• escassez de radiologistas em determinadas regiões
• expansão de grupos nacionais
• consolidação do mercado diagnóstico

A IA tem papel estrutural nessa transformação. Algoritmos de IA podem ser utilizados para otimizar a triagem e distribuição de casos, na medida em que conseguem detectar automaticamente achados críticos, organizar a fila do radiologista, realizar análises quantitativas da operação e gerar insights.

 

Além do ganho operacional imediato, modelos SaaS acrescentam uma camada importante de escalabilidade. Centros que crescem por expansão geográfica, aquisição ou aumento de demanda conseguem evoluir operacionalmente sem precisar reconstruir sua arquitetura tecnológica a cada novo ciclo de crescimento.

IA na distribuição: o próximo movimento operacional

Se a inteligência artificial para apoio ao diagnóstico já faz parte da rotina operacional de muitos serviços, ela começa agora a avançar sobre uma camada diferente do processo: a distribuição inteligente de casos.

A lógica é simples na teoria e bastante complexa na prática. Diferentes exames possuem diferentes níveis de urgência, complexidade e necessidade de especialização médica. Direcionar cada caso para o profissional mais adequado, equilibrando produtividade, custo operacional e qualidade diagnóstica, passa a ser uma decisão cada vez mais estratégica.

Quando incorporada ao sistema de workflow e laudário, essa inteligência reduz tempo entre realização do exame e entrega do resultado, melhora utilização do corpo clínico disponível e contribui para modelos mais eficientes de gestão por produtividade médica.

Laudar por voz está se tornando padrão

O reconhecimento de voz no ambiente clínico não é novidade, o que mudou foi o nível de integração dessas ferramentas com o fluxo operacional do diagnóstico.

Quando o reconhecimento de voz funciona de forma nativa dentro do sistema de laudário, o médico consegue elaborar o laudo sem alternar aplicações ou perder contexto clínico durante o processo. Isso reduz fricção operacional e melhora produtividade médica de forma consistente.

Ao mesmo tempo, cresce no setor a preocupação com atração e retenção de especialistas. Radiologistas valorizam autonomia, flexibilidade e acesso remoto estável sem abrir mão de recursos diagnósticos avançados, plataformas web integradas ao PACS, com acesso ao histórico completo do paciente e workflow centralizado, começam a responder diretamente a essa necessidade.

O grande viabilizador: interoperabilidade

Essa é provavelmente a tendência menos “sexy”, mas mais importante para os gestores.

Historicamente, a radiologia virou um mosaico:

• RIS de um fornecedor, PACS de outro e HIS de outro
• visualizador separado
• portal do paciente separado
• IA separada

Enquanto a adoção do melhor de cada um desses mundos é muitas vezes a melhor opção, e por vezes até inevitável, é preciso esforço e planejamento para que o resultado não seja um ambiente caro, frágil e cheio de retrabalho. Neste sentido destaca-se a importância da interoperabilidade.

Interoperabilidade real é um ecossistema de integrações que funciona.

Agora o mercado está caminhando fortemente para este caminho, baseado em:

• DICOM
• HL7
• FHIR
• APIs abertas

O objetivo é criar ecossistemas conectados entre:

• HIS
• RIS
• PACS
• plataformas de IA
• prontuário eletrônico
• plataformas de atendimento/CRM
• jornada digital do paciente

Essa integração já aparece como uma das prioridades centrais do setor.

Portanto, como gestor de tecnologia, é essencial exigir dos fornecedores a aderência aos princípios da interoperabilidade.

No Brasil isso é particularmente relevante porque muitos grupos cresceram por aquisições e acabaram herdando arquiteturas extremamente heterogêneas.

No fim, a combinação entre workflow integrado, laudário web, distribuição inteligente e jornada digital conectada reorganiza toda a dinâmica operacional do diagnóstico por imagem.

Em um setor onde a diferenciação passa cada vez mais pela capacidade operacional e não apenas pelo equipamento, a tecnologia que organiza o fluxo pode se tornar tão estratégica quanto a própria máquina que realiza o exame.

O MotionCoreImage, da Touch Health, foi desenhado para funcionar de forma centralizada, com integração a RIS, HIS, PACS e algoritmos de IA, acesso remoto por central virtual de laudo, máscaras configuráveis e reconhecimento de voz integrado ao workflow. O sistema inclui ainda recursos de auditoria, biometria com tecnologia Live Finger Detection e aderência a requisitos de acreditação como a ONA.

Se o desafio da sua operação hoje envolve produtividade médica, integração entre sistemas, redução de fricção operacional e evolução da jornada digital do paciente, converse com nossos especialistas e entenda como podemos apoiar sua instituição: https://conteudo.touchhealth.com.br/links