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A crítica de especialistas em 2026 é direta: a abordagem tradicional de IA na Indústria Farmacêutica está falhando porque continua tratando a IA como um “add‑on” de marketing ou suporte, e não como um componente clínico‑estratégico. Muitos programas de IA em saúde foram projetados com foco em engajamento visual e expansão de base de usuários, sem protocolos robustos de triagem, salvaguardas de emergência e processos de auditoria. O resultado é o que estudos recentes demonstram: ChatGPT Health subtriou mais da metade dos casos graves em testes estruturados, evidenciando que a IA não foi construída para a urgência, mas para a conveniência.
Outro ponto de crítica é a falta de alinhamento entre marketing, HEOR e compliance. A área de marketing quer IA para aumentar retenção de pacientes e reforçar a marca; HEOR e RWE precisam de dados confiáveis sobre adesão, e compliance exige que tudo seja seguro e regulatório. Quando essas frentes não são integradas desde o início, a IA tende a gerar respostas que soam bem em campanhas, mas que não resistem a testes de triagem clínica ou a revisões de órgãos regulatórios. A indústria acaba tendo uma ferramenta de comunicação forte, mas clinicamente frágil.
- O que é PHR - Personal Health Record (Registro de Saúde Pessoal)?
- O que é EMR - Electronic Medical Record (Registro Eletrônico Médico)?
- O que é EPR - Electronic Patient Record (Registro Eletrônico de Pacientes)?
- O que é RWD - Real World Data (Dados do Mundo Real)?
- O que é RWE - Real World Evidence (Evidências do Mundo Real)?
- O que é EHR - Electronic Health Records (Prontuários Eletrônicos de Saúde)?
- O que é RCT - Randomized Controlled Trials (Ensaios Randomizados Controlados)?
- O que é IEP - Integrated Evidence Plan ?
- O que é HEOR - Health Economics and Outcomes Research ?
- O que é HCRU - Health Care Resource Utilization?
- O que é GCP - Good Clinical Practice?
- O que é eCRF - Electronic Case Report Forms ?
- O que é eCR - Electronic Case Reporting?
Especialistas também apontam a falta de validação clínica específica por indicação. ChatGPT Health é um modelo geral; porém, quando vinculado a medicamentos de alto custo, oncológicos ou doenças raras, a indústria assume o dever de adaptar a IA a cenários complexos, com interações medicamentosas, efeitos adversos graves e necessidade de monitoramento contínuo. A abordagem tradicional, que treina o modelo em bases genéricas de saúde, não garante precisão em contextos terapêuticos específicos, colocando pacientes em risco e a empresa em exposição regulatória.
Outro defeito da abordagem tradicional é o foco excessivo em tecnologia e design, em detrimento da governança. Muitos programas de IA em saúde são avaliados por experiência de uso, número de acessos e tempo de sessão, e não por taxas de encaminhamento correto para atendimento médico, ativação de salvaguardas em crise e rastreamento de falhas clínicas. Especialistas apontam que a IA precisa ser monitorada como um dispositivo de saúde digital regulatório, com logs de decisões, auditorias periódicas e revisão por comitês clínicos, algo que ainda é raro em soluções de farmacêuticas.
A crítica também atinge a falta de padronização entre regiões. A indústria lança o mesmo modelo de IA em países com sistemas de saúde, regulatórios e culturas de uso muito diferentes, sem adaptar fluxos de triagem, linguagem e canais de encaminhamento. No Brasil, por exemplo, a porta de entrada para emergências é diferente da Europa ou dos EUA, e a IA que não respeita essas diferenciações pode direcionar mal pacientes, gerando riscos locais e danos à credibilidade global da marca.
Outro ponto citado por especialistas é a subutilização da IA para HEOR e farmacovigilância 2.0. A abordagem tradicional enxerga a IA como ferramenta de adesão e suporte, mas não como fonte estruturada de dados de segurança e eficácia real. Ainda é comum que relatos de efeitos adversos sejam capturados apenas em canais tradicionais, enquanto a IA, que conversa diariamente com milhares de pacientes, não é integrada a sistemas de notificação. Isso gera lacunas de informação e perda de oportunidades de detectar sinais de risco precoce.
Os críticos também destacam a falta de transparência com pacientes. Muitos usuários não sabem que estão lidando com IA, não entendem seus limites e não recebem um “avisos claros” sobre situações de gravidade. A indústria costuma priorizar fluidez e simplicidade da comunicação, mas esquece que a clareza sobre limites é essencial para a segurança. A IA deveria sempre incluir mensagens tipo “em caso de emergência, procure um pronto‑atendimento imediatamente”, ligadas a gatilhos concretos, e não apenas a modais genéricas.
Outra crítica forte é a desconexão com profissionais de saúde. A maioria das plataformas de IA em saúde farmacêutica não é pensada para integrar médicos, farmacêuticos e enfermeiros à cadeia de decisão. A IA responde ao paciente, mas o médico não visualiza o histórico de interações, não recebe alertas de risco e não pode corrigir orientações equivocadas. Isso cria silos de informação, aumenta o risco de erros e enfraquece a posição da indústria como parceira de sistemas de saúde, e não apenas de marketing.
Especialistas também apontam a falta de métricas de responsabilidade compartilhada. A indústria costuma contratar fornecedores de IA, transferindo, em teoria, boa parte da responsabilidade técnica, mas continua sendo a responsável final pelos riscos clínicos e regulatórios. A crítica é que muitas empresas não exigem dos fornecedores relatórios de testes de triagem, estudos de caso de falha e protocolos de atualização, deixando a governança em mãos de quem não está em jogo jurídico e reputacional.
Além disso, a crítica incide na falta de testes de real‑world UX por nicho terapêutico. A IA é testada em cenários de laboratório, com perfis de usuários controlados, mas não em condições reais de uso por pacientes com baixa alfabetização em saúde, baixa renda, uso de idioma regional ou acesso a dispositivos limitados. Isso gera falhas de interpretação, sub‑notificação de riscos e orientações inadequadas, que não aparecem em relatórios iniciais de desempenho.
Outro ponto é a falta de cultura de aprendizado a partir de falhas. A indústria costuma ver erro de IA como algo a ser escondido, e não como um insumo de melhoria. O que especialistas pedem é que empresas construam registros de incidentes com IA, analisem causas‑raiz, atualizem protocolos de triagem e re‑treinem modelos, transformando falhas em insumo de risco gerenciado, e não em risco ignorado.
Por fim, a crítica central é que a abordagem tradicional de IA na Indústria Farmacêutica está desatualizada em relação ao estágio de maturação regulatória e clínica. A partir de 2025–2026, IA em saúde passou a ser vista como um fator de risco regulatório relevante, com diretrizes como FUTURE‑AI e discussões de agências regulatórias em diversos países. A indústria que não alinhar a IA a esse novo cenário está, de fato, falhando: não está apenas perdendo oportunidades de HEOR, RWE e engajamento, mas colocando marcas, produtos e vidas em risco desnecessário.
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