Com seu audacioso Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) de 2024 a 2028, o Brasil está na vanguarda da inteligência artificial em saúde no Sul Global. Com um investimento de R$ 23 bilhões (aproximadamente US$ 4 bilhões) até 2028, este plano é um momento histórico para a região latino-americana e demonstra que o governo brasileiro está dedicado a transformar o sistema de saúde por meio da IA. Para empresas de análise de imagens de Raio-X e TC (Tomografia Computadorizada) especializadas em diagnóstico por imagem, esse investimento estratégico representa um novo mercado substancial com o apoio e a visibilidade do governo brasileiro.

‍

IA na Análise de Imagens de Raio-X e TC

O PBIA prioriza o uso de IA para auxiliar no diagnóstico (idealmente através do Sistema Único de Saúde/SUS) de AVC, câncer, pneumonia e tuberculose — condições nas quais a precisão e a velocidade na interpretação de imagens afetam positivamente os desfechos dos pacientes. Essa forte correlação torna a oportunidade para soluções de IA clinicamente validadas em diagnóstico por imagem extremamente viável.

A IA em diagnóstico por imagem, como a análise de Raio-X e TC, é particularmente convincente dado o contexto do Brasil, que enfrenta uma grave escassez de radiologistas, semelhante ao mercado global, onde mais de dois terços da população mundial não têm acesso suficiente a serviços de radiologia. O ambiente do departamento de emergência (DE) é um exemplo de como soluções habilitadas por IA podem fornecer melhorias substanciais para a detecção oportuna de fraturas, abordando o número significativo de fraturas não detectadas em DEs, que representam de 3% a 10% dos erros em radiografias de trauma. Além disso, o Primeiro Anuário da Segurança Assistencial Hospitalar no Brasil afirma que aproximadamente 1,4 milhão de indivíduos sofrem erros médicos a cada ano. Portanto, soluções de IA que apoiam a detecção de fraturas em Raios-X oferecem uma solução para esse problema específico.

Evidências de ensaios clínicos mostram que a interpretação assistida por IA pode levar a um aumento de 5-6% na precisão da detecção de fraturas, um aumento na sensibilidade de 86% para 95% e uma redução no tempo necessário para interpretar as imagens em cerca de um quarto (27%). Em última análise, maiores taxas de detecção via IA levam a melhores resultados para os pacientes devido ao tratamento mais rápido iniciado em fraturas anteriormente não diagnosticadas, diminuição das taxas de complicações de fraturas não percebidas e melhor utilização dos recursos dos radiologistas, que são escassos.

Além do trauma, a análise de imagens de Raio-X de tórax oferece outra oportunidade de alto volume. O PBIA do Brasil permite que a inteligência artificial (IA) seja usada especificamente para a detecção de pneumonia, enquanto o uso de imagens de TC para encontrar nódulos relacionados ao câncer de pulmão tem sido uma tendência crescente também através desses programas de detecção. Ferramentas/recursos de IA usados para a identificação/caracterização de nódulos pulmonares, identificando tipo de lesão sólida ou subsólida, dimensão volumétrica e medidas de diâmetro, fornecerão um suporte  substancial para programas de triagem, aliviando a carga interpretativa da comunidade de imagiologia médica.

‍

200 Milhões de Pacientes e Excepcional Diversidade Genética

O Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil serve tanto como base de dados quanto como infraestrutura para esta iniciativa de IA. O SUS é conhecido como o maior programa de seguro de saúde público não discriminatório do mundo, com acesso universal para fornecer serviços aos mais de 200 milhões de cidadãos do país, independentemente de sua etnia ou região onde vivem. O número de pessoas, etnias e regiões representadas produz um conjunto de dados extraordinário para o treinamento de algoritmos de IA, que exigem confiabilidade ao serem implantados entre pessoas de muitas origens e etnias.

O aspecto genômico do conjunto de dados do SUS adiciona outro nível de significância potencial. Um estudo seminal lançado em maio de 2025 na revista Science apresentou os resultados do sequenciamento genético completo realizado em mais de 2.700 participantes brasileiros e identificou mais de 8,7 milhões de variantes genômicas raras totais exclusivas aos participantes brasileiros do estudo (e não encontradas na maioria da base de dados global existente de variantes genômicas, que são povoadas principalmente por genes de origem europeia). Houve descobertas de 36.637 variantes genéticas que podem causar doenças como doenças cardíacas e vasculares, obesidade e infecções causadas por vírus e bactérias. Algoritmos de radiologia de IA treinados em dados populacionais do Brasil fornecem testes de diagnóstico adaptados às necessidades da população latino-americana. Os latino-americanos são geralmente sub-representados em ensaios clínicos e no desenvolvimento de algoritmos independentes para uso no ambiente clínico.

A diversidade da população brasileira apresenta tanto uma oportunidade desafiadora quanto uma necessidade essencial para soluções de radiologia baseadas em IA. Um problema significativo para a IA na saúde é que muitos dos algoritmos desenvolvidos são baseados em coortes homogêneas; portanto, eles normalmente não são capazes de generalizar através de muitos grupos demográficos. Devido às diversas populações culturais do Brasil, será um país perfeito para o desenvolvimento e teste de sistemas de IA, a fim de demonstrar que podem ser implantados em escala para múltiplas populações de pacientes.

‍

A base da Validação Clínica

A adesão do Brasil como o primeiro país membro latino-americano da HealthAI Global Regulatory Network(Rede Regulatória Global de IA em Saúde) em outubro de 2025 representa uma forte indicação de pensamento progressista com respeito à regulação da IA. Esta organização regulatória global (sediada em Genebra) une reguladores de sistemas de saúde no Reino Unido, Cingapura, Índia e Vietnã em um esforço para garantir a aplicação responsável e a regulação de sistemas de saúde com IA. A HealthAI Global Regulatory Network promove o compartilhamento de conhecimento e o desenvolvimento de padrões conjuntos, bem como a identificação precoce de riscos.

As autoridades regulatórias sustentam que qualquer solução de diagnóstico por imagem com proposta de IA deve ter evidências de sua eficácia baseadas em ensaios clínicos independentes realizados em conjunto com sistemas de saúde respeitados no Brasil. Esse forte foco regulatório em evidências clínicas promoverá um ecossistema que apoia a implantação de soluções de diagnóstico por imagem com IA no Brasil. Além disso, o foco em práticas baseadas em evidências na regulação da IA em sistemas de saúde ajudará a garantir que a IA na saúde atenda às melhores práticas globais.

O sucesso do NHS AI Lab no Reino Unido é reconhecido nos documentos de planejamento do Brasil e serve como modelo para o resto do mundo. Houve resultados significativos do trabalho do NHS AI Lab: ferramentas de análise de imagem por IA são agora usadas por 90% das redes de AVC do NHS; os tempos médios de tratamento de AVC foram cortados em 50%; e a probabilidade de um paciente retornar ao seu nível anterior de funcionamento após um AVC triplicou devido à introdução das ferramentas do NHS AI Lab. Esses resultados sugerem que a inteligência artificial cientificamente validada pode ser efetivamente implementada de maneira sistemática no setor de saúde pública de uma nação.

O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) estabeleceu um plano detalhado para implementar a IA no sistema de saúde brasileiro. O plano possui 54 ações que podem ser implementadas dentro de um ano, aproximadamente um terço das quais terá um impacto direto na saúde. As primeiras sete ações abordam diretamente o Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil, das quais várias ajudarão a estabelecer e apoiar as capacidades de diagnóstico por imagem no SUS.

Uma ação do PBIA é a Implementação da Otimização do Diagnóstico por Imagem no SUS, especificamente através do uso de IA para melhorar a velocidade e a precisão dos diagnósticos de doenças críticas (por exemplo, AVC, pneumonia, câncer e tuberculose). A administração oportuna do tratamento para AVC é o fator mais relevante na determinação do desfecho do paciente. Uma IA que identifica rapidamente as imagens cerebrais que necessitam do tratamento mais rápido e prioriza esse tratamento poderia salvar vidas. Uma IA que detecta e sinaliza nódulos pulmonares em tomografias de pacientes sendo rastreados para câncer de pulmão também proporcionaria um tratamento mais rápido e aliviaria o fardo de interpretar o grande número de casos gerados pela triagem.

Pneumonia e tuberculose são endêmicas no Brasil. O uso de IA para auxiliar em Raios-X de tórax para a identificação dessas doenças proporcionaria uma identificação mais rápida (permitindo assim um tratamento mais rápido) e forneceria assistência na identificação de pacientes em ambientes com recursos restritos, onde o acesso a radiologistas pode ser menor do que em grandes áreas metropolitanas.

A IA também pode ajudar os profissionais de saúde na documentação de teleconsultas. A transcrição automatizada de teleconsultas liberaria os profissionais de saúde do fardo de ter que inserir informações em prontuários eletrônicos. Anomalias de faturamento e procedimentos estão sendo alvo para detecção de fraudes e irregularidades; enquanto plataformas de cuidados para idosos (visando a população sênior do Brasil) utilizam inteligência artificial para monitorar e ajudar idosos com atividades da vida diária.

A IA está sendo utilizada atualmente para diagnóstico por imagem em vários sistemas de saúde do Brasil. Em 2024, a FIDI (uma das maiores empresas de serviços de radiologia da América Latina) introduziu um sistema de inteligência artificial (IA) para Raios-X de tórax que fornece suporte aos pacientes em departamentos de emergência (DE) no Brasil. Em 2024, o Hospital Einstein introduziu o Hstory (uma plataforma piloto de inteligência artificial) para escanear prontuários médicos de pacientes e criar relatórios analíticos em segundos. Esses exemplos indicam que o país está pronto para adotar soluções de saúde com IA que podem ser integradas aos fluxos de trabalho existentes.

‍

Soluções Clinicamente Validadas Agora Disponíveis no Brasil

Com a aprovação regulatória do Brasil agora estendida a toda a Rayvolve® AI Suite, as instalações de saúde em todo o país podem acessar um conjunto abrangente de ferramentas de diagnóstico por imagem impulsionadas por IA, projetadas para abordar os desafios exatos descritos no PBIA. A Rayvolve® AI Suite inclui quatro verticais clinicamente validadas que se alinham diretamente com as prioridades de saúde do Brasil:

• AZtrauma aborda a necessidade crítica de detecção de fraturas por IA em departamentos de emergência, onde fraturas não percebidas em Raios-X continuam sendo uma fonte significativa de erro diagnóstico. Ao apoiar radiologistas e médicos de emergência na detecção e localização de fraturas, o AZtrauma visa diretamente a taxa de erro de 3% a 10% em radiografias de trauma documentada em ambientes de saúde brasileiros.
• AZchest apoia a detecção torácica por IA para patologias torácicas, incluindo pneumotórax, derrame pleural e nódulos pulmonares em Raios-X de tórax. Dada a ênfase do PBIA do Brasil na detecção de pneumonia, ambas condições endêmicas no país, o AZchest fornece as capacidades de interpretação de radiografias de tórax assistidas por IA que ambientes com recursos limitados exigem.
• AZmeasure fornece medições por IA para avaliações osteoarticulares, oferecendo medições padronizadas e reprodutíveis que reduzem a variabilidade interobservadora e apoiam fluxos de trabalho diagnósticos mais consistentes nas diversas instituições de saúde do Brasil.
• AZboneage permite a estimativa de idade óssea por IA para avaliação da maturidade esquelética pediátrica, apoiando decisões clínicas em endocrinologia e cuidados pediátricos — uma capacidade importante para o sistema de saúde universal do Brasil, que atende mais de 200 milhões de cidadãos, incluindo uma população pediátrica substancial.

A disponibilidade de todas as quatro verticais da Rayvolve® no Brasil posiciona as instituições de saúde para implementar uma plataforma unificada de radiologia com IA que atende a múltiplas necessidades de diagnóstico por imagem dentro de uma única solução integrada ao fluxo de trabalho.

‍

Brasil - O Hub Regional para a América Latina

O Brasil está implementando esta iniciativa como parte de uma tendência mais ampla na região que reconhece os potenciais benefícios da inteligência artificial (IA) na saúde. Ministérios da saúde na Argentina, Chile e Colômbia começaram a lançar suas próprias iniciativas de IA. Tanto o México quanto o Brasil são os líderes em termos de investimento regional; no entanto, o investimento total que toda a região da América Latina fez no desenvolvimento de IA é de apenas US$ 8,2 bilhões, de um investimento global total em IA de US$ 190 bilhões. O mercado total de saúde com IA na América Latina foi de US$ 408 milhões em 2023, e projeta-se que continue a crescer a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 36,7% até 2030.

A rede HealthAI vê o Brasil como a porta de entrada para soluções de saúde com IA responsáveis por toda a região latino-americana. O Brasil é a maior economia da América Latina. O Brasil tem o maior mercado de dispositivos médicos da América Latina. A tomada de decisões regulatórias no Brasil impacta a tomada de decisões regulatórias nos outros países da América Latina.

Os países vizinhos do Brasil podem adaptar procedimentos regulados para estender soluções validadas por toda a região através da implementação de modelos, em vez de criar novas estruturas desde o início.

Com relação às lacunas de infraestrutura, a América Latina possui nove supercomputadores e a China possui 80. No entanto, muitas instalações ainda usam registros em papel para a prestação de cuidados de saúde. Embora existam desafios, também existem oportunidades. Ferramentas de IA que funcionam com infraestrutura limitada são muito valiosas para áreas carentes. Usar sistemas PACS existentes, reduzir as mudanças no fluxo de trabalho ao mínimo e fornecer valor clínico claro ajudará as soluções de IA a ter sucesso em ambientes com recursos limitados.

‍

Implicações Estratégicas para Empresas de Diagnóstico por Imagem com IA

O PBIA do Brasil é um grande mercado endereçável porque há compromissos governamentais claros, certeza regulatória e necessidade clínica estabelecida. Empresas que oferecem soluções de diagnóstico por imagem com IA com marcação CE e aprovação da FDA em áreas específicas (fraturas, nódulos pulmonares via tomografia e Raios-X) terão oportunidades atraentes no Brasil.

Em primeiro lugar, o Brasil é um país regulatoriamente claro: a participação na HealthAI Global Regulatory Network significa que seu sistema regulatório tem um padrão internacional e fornecerá caminhos para soluções já validadas em mercados estabelecidos. Em segundo lugar, o Brasil possibilitará oportunidades de validação clínica: colaborar com entidades de saúde brasileiras produzirá evidências do mundo real em múltiplas demografias de pacientes para gerar evidências clínicas significativas para implantação global. Por fim, o Brasil será um mercado de escalabilidade regional: sucessos no Brasil criam um precedente de mercado e regulatório para expansão em outros países latino-americanos.

O foco no diagnóstico por imagem no plano de saúde do Brasil alinha-se com a maturidade de aplicações comprovadas para IA; tecnologias comprovadas com validação clínica estabelecida sustentam um mercado de imagens de Raio-X para detecção de fraturas, avaliação de patologias torácicas, avaliação de idade óssea e imagens de TC de nódulos. Todos têm necessidades documentadas de soluções de IA que reduzam o tempo de leitura e forneçam melhor precisão de detecção, além de integração perfeita aos fluxos de trabalho atuais.

‍

Conclusão

O investimento de US$ 4 bilhões do Brasil em IA para a saúde é mais do que uma iniciativa política — é um mercado identificado e pronto para implementar aplicações de IA que fornecerão resultados clínicos documentados. O Brasil tem a combinação de um sistema de saúde universal, uma população de pacientes diversificada, um ambiente regulatório desenvolvido e necessidades estabelecidas para integração de diagnóstico por imagem, o que cria um ambiente propício para a implementação bem-sucedida de soluções de IA.

Com a Rayvolve® AI Suite completa agora liberada para implantação em todo o Brasil, as instalações de saúde têm acesso a ferramentas de IA clinicamente validadas que abordam diretamente as prioridades de diagnóstico por imagem descritas no PBIA — desde a detecção de fraturas por IA em departamentos de emergência até a identificação de patologias torácicas e avaliação de idade óssea pediátrica.