Manual de Implementação de Agentes de IA em Saúde

Este artigo apresenta um manual de campo detalhado sobre a implementação de agentes de IA generativa em ambientes clínicos, utilizando como exemplo o sistema irAE-Agent.

Os autores destacam que o sucesso da tecnologia depende mais de fatores sociotécnicos do que da sofisticação algorítmica, revelando que 80% do esforço é consumido por infraestrutura e governança.

O guia identifica cinco grandes desafios, chamados de "heavy lifts": integração de dados, validação de modelos, valor econômico, gestão de desvios e conformidade regulatória. A pesquisa fundamenta-se em entrevistas estruturadas com especialistas e na experiência prática de detectar eventos adversos em prontuários eletrônicos.

O objetivo central é fornecer um roteiro prático para que instituições de saúde superem obstáculos operacionais e integrem a IA de forma segura na rotina médica.

Dessa forma, o texto propõe modelos de responsabilidade (RACI) e Blueprints de infraestrutura para facilitar a transição de projetos-piloto para o cuidado real ao paciente.