Grupo Fleury estrutura plataforma de IA com governança e interoperabilidade
A inteligência artificial vem ganhando espaço na saúde, mas transformar experimentação em aplicações capazes de gerar valor exige mais do que incorporar modelos aos processos existentes. Para o Grupo Fleury, a construção de uma estratégia de IA passa primeiro pela revisão dos processos, pela organização dos dados e pela criação de uma estrutura de governança capaz de acompanhar desde o uso da tecnologia até os resultados obtidos.
A visão foi apresentada por João Alvarenga, Diretor Executivo de TI e Digital do Grupo Fleury, em entrevista ao Saúde Digital News durante o Gartner CIO & IT Executive Conference, após um painel realizado em parceria com a InterSystems sobre a jornada da companhia em inteligência artificial. Segundo o executivo, a empresa trabalha a adoção da tecnologia a partir de uma sequência que começa no negócio, passa por processos, dados e arquitetura e só então chega aos modelos de IA.
A estratégia parte de uma premissa particularmente relevante para o setor de saúde: a IA precisa ser escalada com responsabilidade e supervisão, considerando a sensibilidade dos dados e as consequências que uma decisão equivocada pode produzir.
Antes da IA, vêm processos, dados e arquitetura
Na visão do Grupo Fleury, a inteligência artificial não deve ser tratada como ponto de partida de uma transformação. Antes de chegar aos modelos, a companhia trabalha na revisão dos processos e na preparação da infraestrutura necessária para que a tecnologia consiga efetivamente gerar valor.
Um dos pilares dessa estratégia é o Fleury Data Hub, um grande ambiente corporativo de dados que reúne informações provenientes de diferentes sistemas legados e funciona como uma fonte central para a organização. A estrutura cria a base sobre a qual podem ser conectados modelos de linguagem e outras aplicações de IA.
A partir dessa fundação, o grupo criou também uma plataforma corporativa de inteligência artificial, utilizada pelos colaboradores de acordo com seus perfis e permissões. O ambiente reúne recursos como marketplace de agentes e de prompts, mecanismos de FinOps para acompanhamento do consumo de tokens, indicadores de ROI dos agentes, além de auditoria e rastreabilidade das atividades realizadas com IA.
A ideia é combinar infraestrutura e governança antes de ampliar os casos de uso. “A gente monta uma base de dados, coloca governança e vem na sequência com os cases de uso”, explica Alvarenga.
Essa arquitetura também muda a discussão sobre a adoção. Em vez de concentrar a IA em projetos isolados da área de tecnologia, a companhia busca criar uma estrutura que permita às diferentes áreas experimentar e utilizar a tecnologia dentro de parâmetros definidos.
Na saúde, a margem de erro tem outra dimensão
A necessidade de governança ganha peso quando a tecnologia chega a um setor em que as decisões podem estar diretamente relacionadas à saúde e à vida dos pacientes.
Para Alvarenga, as aplicações de IA na área médica precisam necessariamente considerar supervisão humana. Um modelo que apresente uma taxa de acerto considerada suficiente em outros segmentos pode não ser adequado para uma aplicação clínica, justamente porque uma pequena margem de erro pode representar consequências muito diferentes.
“Um modelo analítico que acerte 99,9999% em qualquer outra área de negócio pode ser um modelo que já pode ser colocado em produção. Na área de saúde, não. O que representa 0,0001 são as vidas que estão ali”, afirma.
Nesse sentido, a preparação tecnológica vem acompanhada de um esforço de educação corporativa. O executivo destaca a atuação conjunta da universidade corporativa e da área de governança para desenvolver o letramento dos profissionais e estabelecer uma compreensão compartilhada sobre o uso responsável da IA.
A estratégia não é tratada como um projeto exclusivamente tecnológico. “Está longe de ser um projeto de tecnologia, é um projeto corporativo”, afirma.
Esse aspecto é especialmente importante em organizações de saúde, nas quais diferentes áreas lidam com dados e decisões que podem ter impactos distintos. A governança precisa estar incorporada ao cotidiano e não funcionar apenas como uma camada posterior de aprovação.
A IA amplia a personalização da jornada
Com a estrutura de dados e governança estabelecida, o Grupo Fleury vem avançando em aplicações que buscam reduzir fricções e tornar mais personalizada a relação com diferentes públicos.
Um dos exemplos está no Lab-to-Lab, braço de relacionamento B2B da companhia com mais de 7 mil laboratórios conveniados. Nesse ecossistema, a empresa utiliza a IA para personalizar a experiência dos parceiros por meio de uma plataforma que concentra serviços como solicitação de coleta, informações financeiras e recomendação de insumos.
A personalização também aparece na jornada dos pacientes. Segundo Alvarenga, mais de 50% dos agendamentos da marca a+ Medicina Diagnóstica já são realizados digitalmente, com uma experiência desenhada para permitir que o usuário conclua o processo em poucos cliques.
Outro eixo está relacionado à interação com médicos. O grupo trabalha com linhas de cuidado específicas, incluindo exames relacionados ao pulmão, diabetes e câncer de mama, nas quais o relacionamento com o médico prescritor pode ser customizado. A partir desses fluxos, a companhia consegue gerar alertas sobre os exames que determinado paciente precisa realizar ou repetir.
A IA entra também no desenvolvimento dessas aplicações, ajudando a reduzir o tempo necessário para estruturar novas soluções. A lógica por trás dos projetos é transformar dados e tecnologia em uma experiência mais simples para quem utiliza os serviços de saúde, sem perder de vista a complexidade do setor.
A régua da experiência vem de fora da saúde
Um dos desafios apontados pelo executivo é que a comparação feita pelo paciente não está restrita a outras empresas de saúde. A experiência digital construída por bancos, varejistas e outros setores também influencia o que o consumidor passa a esperar de hospitais, laboratórios e clínicas.
“Os nossos concorrentes não são só da área médica. Eles vêm da indústria bancária também”, afirma Alvarenga, citando como referência a possibilidade de resolver operações financeiras em poucos passos por meio de um internet banking.
Essa mudança de expectativa coloca a experiência digital como parte importante da jornada de saúde. Se o consumidor está acostumado a resolver tarefas em poucos cliques em outros serviços, tende a esperar uma experiência semelhante ao interagir com uma instituição de saúde.
No caso da saúde existe uma particularidade: o usuário não está necessariamente realizando aquela jornada por conveniência. Ele pode estar buscando um diagnóstico, realizando um exame ou acompanhando um tratamento. Por isso, reduzir as fricções e personalizar a experiência ganha uma dimensão ainda mais relevante.
A interoperabilidade como a próxima fronteira
Se a organização e o uso dos dados são fundamentais para a estratégia de IA do Grupo Fleury, o próximo desafio está na capacidade de fazer essas informações circularem entre diferentes organizações e pontos da jornada de cuidado.
Alvarenga aponta a interoperabilidade como uma das questões centrais para a evolução da saúde digital. A lógica é permitir que informações do paciente possam ser acessadas, dentro das condições adequadas, por diferentes instituições e profissionais envolvidos no cuidado.
Na visão do executivo, o dado deve ser entendido como pertencente ao paciente, e não como um ativo isolado de cada instituição. Com informações integradas, médicos e outros profissionais poderiam ter uma visão mais completa do histórico do paciente, reunindo dados provenientes de hospitais, laboratórios e outros serviços.
O Fleury participa de iniciativas em parceria com o Inova HC e outras instituições para testar justamente esse modelo de interoperabilidade ao longo da cadeia de saúde. A expectativa apresentada é que a integração permita melhorar a qualidade das informações disponíveis para a tomada de decisão e, consequentemente, a capacidade de oferecer um cuidado mais contextualizado.
Para isso, Alvarenga afirma que é necessário dar contexto aos dados. Sem isso, a interoperabilidade pode simplesmente ampliar o volume de informações disponíveis sem necessariamente melhorar a decisão clínica.
Essa combinação entre dados estruturados, governança, IA e interoperabilidade aponta para uma mudança mais ampla na forma como a tecnologia pode participar da saúde. No Grupo Fleury, a inteligência artificial começa pela infraestrutura e pelos processos, avança para aplicações capazes de personalizar diferentes jornadas e encontra na integração dos dados uma das condições para ampliar seu potencial.
Ao mesmo tempo, a estratégia mantém uma premissa que ganha peso à medida que a IA chega a áreas mais sensíveis: na saúde, escalar tecnologia não significa retirar o humano da decisão, mas criar condições para que dados e inteligência artificial apoiem decisões mais contextualizadas, seguras e adequadas à realidade de cada paciente.
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