AI na área da saúde: a nova porta de entrada para os cuidados de saúde

Um paciente acorda com dores recorrentes nas costas e pergunta a um AI o que deve fazer. O aplicativo verifica seu histórico, identifica uma receita anterior e sugere mudar para um anti-inflamatório diferente. Sua molécula não é mencionada. Quando o paciente consulta o médico naquela tarde para obter a receita, o cenário já está definido.

A adoção de assistentes de IA geral já é uma realidade, tanto por parte dos pacientes quanto dos profissionais de saúde. Dentre os mais de 800 milhões de usuários do ChatGPT, 200 milhões enviam consultas relacionadas à saúde todas as semanas. Os médicos não são exceção: 76% utilizam AI tomada de decisões clínicas, e mais de 60% verificam interações medicamentosas por meio dela. O Open Evidence, uma AI clínica AI para médicos, ganha 65.000 novos usuários todos os meses.

Além disso, a oferta de assistentes de IA geral está se expandindo a um ritmo muito acelerado. Em apenas um trimestre, quatro das maiores empresas de tecnologia lançaram seus próprios assistentes AI : o ChatGPT Health da OpenAI, o MedgeMMA 1.5 e o MedASR do Google, o Health AI da Amazon One Medical, entre outros.

Para o setor farmacêutico, uma vez que se prevê que AI ultrapasse a pesquisa tradicional até 2028, trata-se de uma situação de urgência em três frentes:

  • Primeiro, a invisibilidade da marca: todo medicamento tem dois nomes, um nome comercial e um nome científico (o INN). Quando o conteúdo de uma marca não está bem indexado nas fontes das quais AI se alimentam, a resposta padrão é o INN. Pergunte à maioria das IAs sobre alívio para alergias e é mais provável que você receba “cetirizina 10 mg” do que um nome comercial, o que pode anular anos de investimento em publicidade com uma única resposta.
  • Em segundo lugar, a perda do controle narrativo: esses modelos não se limitam às evidências clínicas aprovadas. Eles extraem informações do Reddit, de fóruns de pacientes e de posts em blogs, e sintetizam tudo isso em uma única resposta que soa autoritária. Como as isenções de responsabilidade médica AI caíram de 26,3% para menos de 1% entre 2022 e 2025, um usuário que posta “esse medicamento limpou minha pele em duas semanas” torna-se, após a agregação, algo que AI como evidência quase médica.
  • Em terceiro lugar, a visibilidade do uso off-label: os medicamentos são aprovados para usos, doenças, populações e linhas de tratamento específicos. Qualquer outra aplicação é considerada “off-label”, e AI não fazem essa distinção. Um medicamento contra o câncer aprovado para segunda linha, mas estudado para primeira linha? Uma AI recomendá-lo para a primeira linha.

Juntas, a perda do controle sobre a narrativa e a visibilidade fora do contexto de uso aprovado levantam uma questão regulatória que o setor farmacêutico não pode ignorar. A FDA e a EMA já exigem que os fabricantes monitorem informações sobre efeitos adversos de medicamentos em todos os seus canais digitais, uma obrigação que se expandiu progressivamente para as redes sociais. Nenhum órgão regulador determinou ainda que AI constituam um canal sujeito a monitoramento. Mas é difícil descartar essa extensão lógica.

GEO e RAG: onde AI do seu produto AI é realmente determinada

Na pesquisa tradicional, você compete por uma posição em uma página com dez resultados. Isso era o SEO. Hoje, dois novos campos de batalha estão substituindo-o rapidamente, e funcionam de maneira diferente.

O primeiro é o GEO (Otimização de Motor Generativo). É assim que você aparece nos LLMs generalistas (ChatGPT, Gemini, Perplexity) e nos novos assistentes de saúde. Esses sistemas extraem informações da web aberta e sintetizam o conteúdo em uma única resposta. Você não compete por uma classificação. Você compete para ser uma das duas ou três fontes citadas pelo modelo. O que importa: conteúdo indexado na web e legível por máquina, como páginas de educação do paciente, perguntas e respostas, resumos em linguagem simples e resumos estruturados com combinação consistente de INN e marca.

O segundo é o RAG (Retrieval-Augmented Generation). É assim que você aparece em ferramentas clínicas especializadas, como o Open Evidence ou o ClinicalKey AI, utilizadas por médicos no local de atendimento. Esses sistemas não fazem buscas na internet. Eles extraem informações diretamente de bancos de dados médicos selecionados, como o PubMed, a Cochrane e diretrizes clínicas. O que importa aqui: qualidade da publicação, metadados completos no PubMed e resumos estruturados.

Duas perguntas que nos fazem com frequência: AI se um médico é influente? E ela consegue distinguir se um estudo é bom? Resposta curta para ambas: mais ou menos, mas não da mesma forma que um ser humano faria.
AI verifica as credenciais de um médico nem lê a metodologia de um estudo. Ela toma atalhos. Se o nome de um médico aparece com frequência na literatura médica publicada, AI o AI mais vezes, não porque verificou quem ele é, mas porque continua vendo seu nome. O mesmo vale para estudos: AI avalia o tamanho da amostra nem o rigor estatístico. Ela analisa com que frequência o estudo é citado em outros lugares, o quão conhecida é a revista e o quão fácil é extrair o conteúdo. Um estudo inovador enterrado em uma revista menos conhecida com metadados incompletos pode nunca vir à tona, enquanto um estudo menor em uma revista de ponta com um resumo bem estruturado é citado em todos os lugares. Para a indústria farmacêutica, isso significa que AI depende tanto de onde você publica e de quem assina o artigo quanto da qualidade da ciência em si.

O que muda para os pacientes, médicos de família e especialistas

O paciente passou de clicar em links classificados a seguir uma única resposta AI. Na França, 60% das pessoas que receberam uma recomendação AI a seguiram, sendo que 17% o fizeram sem consultar um médico. Hoje, os pacientes já chegam às consultas pré-informados, após terem consultado LLMs generalistas. Para produtos de venda livre (OTC), o risco comercial é imediato e direto: se o nome da sua marca não for citado, ela não existe no momento da decisão de compra. Para produtos de prescrição, o risco é estrutural: AI remodelando as expectativas dos pacientes antes mesmo da consulta.

O clínico geral (CG) enfrenta pacientes com expectativas AI e um papel cada vez mais reduzido na assistência de rotina. O precedente de Utah acelerou ainda mais essa mudança estrutural, ao tornar-se o primeiro estado dos EUA a autorizar renovações de receitas médicas AI para 190 medicamentos destinados ao tratamento de doenças crônicas, ao custo de US$ 4 por renovação. Como as renovações de receitas representam cerca de 80% de toda a atividade relacionada a medicamentos e as prescrições de rotina estão sendo automatizadas, o clínico geral passa a atuar como um gestor de exceções e se torna o ponto de contato mais consolidado da indústria farmacêutica.

O especialista recorre cada vez mais a AI clínica como um filtro de primeira linha antes de prescrever. O que essas ferramentas revelam determina o que é levado em consideração. O que não é revelado, simplesmente não existe. Isso torna a indexação de publicações — como metadados completos no PubMed, resumos estruturados e a publicação em revistas de primeira linha — a alavanca mais importante para a visibilidade no contexto da tomada de decisões clínicas.

O que fazer

Faça um diagnóstico agora. O ponto de partida é entender qual é a sua situação atual.

Consultar o ChatGPT, o Perplexity, o Gemini, o Open Evidence e, à medida que se tornarem acessíveis, os assistentes de saúde, com as dez perguntas mais frequentes feitas por seus pacientes e médicos, revela as lacunas mais rapidamente do que qualquer auditoria interna. Por exemplo: “Qual é o melhor tratamento para diabetes tipo 2 com HbA1c acima de 8?”: A resposta menciona sua marca ou apenas a DCI? Ela cita seu estudo clínico pivotal ou o de um concorrente? Ela indica a dosagem correta? Um produto bem citado no ChatGPT genérico pode estar totalmente ausente das recomendações personalizadas de um assistente de saúde se data clínicos estruturados data incompletos. A análise de lacunas resultante é o seu mapa de exposição.
Plataformas como Profound ou Evertune podem ajudar a sistematizar o rastreamento entre plataformas. Esse tipo de auditoria de linha de base produz sinais acionáveis a um custo quase nulo.

Aproveite seu acervo atual nos próximos 6 meses. Na maioria dos casos, o problema não é a falta de conteúdo, mas sim a formatação. Reformatar os recursos existentes pode aumentar as taxas AI em até 40%.

Dito isso, nem tudo deve ser otimizado: é geralmente seguro reformular rótulos aprovados e ensaios clínicos publicados, enquanto pesquisas fora da indicação aprovada podem acarretar riscos de conformidade se forem tornadas mais visíveis sem as devidas salvaguardas. Faz sentido que os departamentos de Assuntos Médicos e Regulatórios definam esses limites desde o início.

A partir daí, os conteúdos de alto valor podem ser reestruturados em formatos de perguntas e respostas que refletem a forma como pacientes e profissionais de saúde processam informações. Por exemplo, transformar um estudo clínico de 30 páginas em uma página estruturada que responda à pergunta: “Qual é a eficácia da atorvastatina no tratamento do colesterol alto?”

Vale a pena verificar se os metadados do PubMed estão completos. Metadados incompletos continuam sendo a razão mais comum pela qual bons estudos permanecem invisíveis nas AI clínica.

A utilização consistente da marca INN em todo o conteúdo indexado também ajuda AI a aprender a associar os dois, em vez de recorrerem automaticamente ao nome científico.

Estabelecer uma estrutura de governança em até um ano. O âmbito do monitoramento precisa ser ampliado, passando do que você publica para o que AI sobre você, abrangendo modelos de linguagem de grande escala (LLMs) generalistas, AI clínicas AI e assistentes de saúde.

A realização de testes trimestrais sobre as alegações, indicações e data de segurança dos produtos data detectar desvios precocemente. É útil definir limites de escalonamento; por exemplo, se uma AI um anticoagulante na dose dupla da aprovada, isso deve acionar uma revisão imediata pelos departamentos de Assuntos Médicos e Regulatórios.

É igualmente útil classificar o conteúdo de acordo com o nível de AI . Alguns podem ser tornados totalmente acessíveis, como sua marca registrada aprovada e seus ensaios clínicos publicados. Outros podem ser indexados, mas requerem um tratamento cuidadoso, como evidências do mundo real que poderiam ser mal interpretadas sem o contexto adequado. E alguns devem permanecer totalmente fora do AI , como data de ensaios em andamento data resultados pré-aprovação que ainda não estão prontos para interpretação pública.

As organizações que criarem essa estrutura agora provavelmente estarão à frente quando a regulamentação se consolidar, em vez de terem que reagir a ela.

Conclusão: A história já está sendo escrita

AI na área da saúde não é uma tendência, é uma mudança na infraestrutura.

  • Os padrões de cotação, uma vez estabelecidos, se acumulam: os pioneiros conquistam uma vantagem que os retardatários terão de pagar para recuperar.
  • As ferramentas clínicas baseadas em RAG se tornarão a interface predominante para os especialistas dentro de três anos.
  • O modelo de Utah pode se expandir globalmente, reduzindo de forma permanente o contato com o médico de família.
  • Assistentes de saúde dedicados estão criando um novo elo permanente entre o paciente e o médico, e entre a marca e o profissional que prescreve.

Por onde começar: siga a cadeia de influência, não o usuário final.

  • No caso de medicamentos sujeitos a prescrição médica, o médico continua sendo o responsável final pela decisão. Garantir que suas evidências clínicas possam ser facilmente encontradas em plataformas de RAG, modelos de linguagem de grande escala (LLMs) generalistas e assistentes de saúde é a forma mais direta de influenciar o comportamento de prescrição disponível atualmente.
  • No caso dos medicamentos de venda livre, AI substituindo a prateleira como o primeiro ponto de contato com o produto; e se a resposta for “cetirizina 10 mg” em vez do nome da sua marca, o paciente acaba comprando o genérico mais barato. Em uma categoria que se baseia no volume de vendas e no valor agregado da marca, é assim que se perde a participação de mercado.

Dependendo do seu portfólio, essas duas vertentes podem ser desenvolvidas em paralelo ou em sequência, mas nenhuma delas deve ficar parada.

 

Fontes:

  • OpenAI, “Apresentando o ChatGPT Health”, janeiro de 2026
  • Fierce Healthcare / Sermo, “O uso da AI pelos médicos AI tomada de decisões clínicas”, via Associação Americana de Hospitais, outubro de 2024
  • GV (Google Ventures), Anúncio da Série B da OpenEvidence, 2025
  • Sharma A., Alaa A., Daneshjou R., “Isenções de responsabilidade médica nos resultados de grandes modelos de linguagem”, npj Digital Medicine, outubro de 2025
  • Galeon D., “Um em cada três adultos franceses já consultou uma AI sua saúde”, Galeon, 2025
  • Aggarwal P., Murahari V., Rajpurohit T. et al., “GEO: Otimização de Motor Generativo”, KDD 2024, Universidade de Princeton / IIT Delhi
  • ECRI, “Os 10 principais riscos em tecnologia da saúde para 2026”, janeiro de 2026
  • PharmaGEO, “Visibilidade de marcas versus nomes genéricos nas principais plataformas de LLM”, 2025
  • Indegene / Tarun Mathur, “Do SEO ao GEO: uma reformulação para a era do conteúdo sem cliques”, novembro de 2025