18% dos estabelecimentos de saúde já usam IA — o gargalo não é o modelo

A TIC Saúde 2025, a 12ª edição da pesquisa do Comitê Gestor da Internet no Brasil,formalizou o que até então era apenas conversa informal: 18% dos estabelecimentos de saúde brasileiros já usam inteligência artificial, e entre eles 76% já usam modelos generativos de linguagem.

O número é o que a imprensa repetiu. O dado que interessa para quem constrói produto está no rodapé da tabela: entre os que adotam IA, apenas 26% a usam para apoiar diagnósticos, contra 45% para organizar processos. E o motivo alegado para não adotar mais não é falta de modelo.

Os números, e a data deles

Vale fixar a origem antes do conteúdo, porque ela muda como ler tudo o que vem depois. Os dados se referem a 2025 e foram divulgados em 12 de maio de 2026. A pesquisa ouviu 3.270 gestores de estabelecimentos de saúde em todo o país e foi organizada pelo Cetic.br, departamento do NIC.br.

Ou seja: não é a foto de hoje, é o retrato de um ano atrás publicado há cinco meses. Isso não diminui a relevância — a transição é real e a direção é clara — mas define o que se pode afirmar: o que já estava em uso em 2025, e não o que está rodando agora.

A distinção entre público e privado é o primeiro corte. A IA chega a 25% dos estabelecimentos privados e a 11% dos públicos.

Há ainda um detalhe de método que muda a comparação com as edições anteriores. Em 2025 a pesquisa ampliou o escopo de investigação: pela primeira vez entraram todos os estabelecimentos com computador, e não apenas os que tinham área de TI, como até 2024. Ou seja, o denominador mudou. Os 18% não são diretamente comparáveis com os das edições anteriores.

A adoção tem uma ordem, e essa ordem é um roadmap

O achado mais útil da pesquisa é que as aplicações de IA em saúde não estão distribuídas uniformemente. Elas formam uma lista ranqueada, e cada posição diz algo sobre onde a demanda existe:

• Organizar processos clínicos e administrativos: 45%
• Melhorar a segurança digital: 36%
• Melhorar a eficiência dos tratamentos: 32%
• Auxiliar na logística: 31%
• Apoiar RH ou recrutamento: 27%
• Auxiliar nos diagnósticos: 26%
• Auxiliar na dosagem de medicamentos: 14%

Essa é a distribuição de um mercado que resolveu começar pelo chão. O topo é rotineiro administrativo. O diagnóstico aparece em sexto lugar. E a dosagem de medicamentos — a tarefa com mais risco de erro do ponto de vista assistencial — está no fundo, com 14%.

Entre as tecnologias adotadas, a ordem também é reveladora: modelos generativos de linguagem em 76%, mineração de texto em 52% e automação de fluxos de trabalho em 48%.

O obstáculo real não é a tecnologia

Aqui está a parte que desmonta a conversa de "IA ainda não está pronta para a saúde". Nos hospitais com mais de 50 leitos — justamente o segmento que mais adotou, com 31% — os gestores apontam como barreiras:

• Custos elevados: 63%
• Falta de priorização institucional: 56%
• Limitações de dados e de capacitação: 51%

O próprio resumo do relatório é explícito ao concluir que os principais entraves à expansão da IA na saúde brasileira são institucionais e organizacionais — qualidade dos dados, governança, qualificação profissional e segurança da informação — mais do que limitações da própria tecnologia.

Ou seja: 63% dos grandes estabelecimentos dizem que o problema é o preço, 56% dizem que o problema é falta de decisão interna, e ninguém disse que o problema era o modelo.

E nos Serviços de Apoio Diagnóstico e Terapêutico o quadro de barreiras é outro: ausência de prioridade institucional (64%), falta de interesse (60%) e preocupação com privacidade de dados (50%). O hospital grande não adota por causa do preço; o SADT não adota por falta de decisão. A diferença define produto e canal de venda diferentes para cada um.

Isso muda o produto. Ninguém precisa de um modelo melhor. Precisa de orçamento aprovado, de um processo definido, de dados limpos e de alguém treinado para usar.

O que a pesquisa não responde

Vale registrar o que o levantamento não cobre, porque são justamente as lacunas que quem vende IA clínica vai enfrentar.

O próprio relatório reconhece que a edição de 2025 explora menos os impactos clínicos, econômicos e regulatórios da adoção, e tem menor aprofundamento sobre avaliação de desempenho dos modelos, responsabilidade algorítmica e validação clínica. São os três temas que decidem se um produto de IA em saúde é vendável para um hospital grande.

Há ainda dois números que contam uma história de defasagem. A integração à Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) alcançou 44% dos estabelecimentos — e a distribuição mostra exatamente para onde vai a interoperabilidade: 72% das UBS e 64% do setor público, contra 28% dos privados com sistemas que aceitam encaminhamento eletrônico. O mesmo desenho aparece no envio de relatórios de assistência: 55% dos públicos contra 29% dos privados.

E a segurança está muito atrás da digitalização. 92% dos estabelecimentos usam sistemas eletrônicos para registrar informações de pacientes, mas apenas 42% têm política formal de segurança da informação — 54% no privado contra 28% no público. Quase metade (47%) fez treinamento de equipe, e as medidas estruturadas de adequação à LGPD, como nomear encarregado de dados ou plano de resposta a incidentes, aparecem em cerca de 30%.

Para quem constrói software nesse setor, a implicação prática é direta: a base de dados está modernizada, a rede ainda não, e a conformidade está atrasada. É um mercado onde o produto precisa absorver o passivo de governança do cliente, não só a tecnologia.

O que isso abre para o founder

Três leituras que a TIC Saúde 2025 permite e que a manchete dos 18% esconde.

O volume está no administrativo. Com 45% em organização de processos contra 26% em apoio a diagnósticos, o mercado endereçável para quem constrói software é o back-office: agendamento, prontuário, triagem, auditoria, logística interna, faturamento, RH. É ali que a demanda já existe, a barreira regulatória é mais leve e a implantação não depende de validação clínica. Quem entra por diagnóstico paga um atrito regulatório desproporcional ao tamanho do mercado inicial.

O segmento grande é o que tem orçamento — e o que tem objeção de custo. O hospital com mais de 50 leitos é o que mais adota (31%) e o que mais aponta preço como barreira (63%). Isso é uma conversa de ROI, não de tecnologia. Venda com planilha de economia operacional, não com demo de inteligência.

O gap público e privado é o que define a estratégia. 25% contra 11% é mais que o dobro. O sistema público é um mercado de escala, licitação, orçamento anual e ciclo lento. O privado é o que compra rápido, decide rápido e renova rápido. São dois produtos, dois canais e duas economias unitárias — e o erro clássico é construir a solução do sistema público e tentar vender para a rede privada, ou o contrário.

E há uma quarta, que ninguém está vendendo: governança e conformidade. O relatório diz que a infraestrutura está pronta, mas LGPD e segurança da informação não. É um produto — inventário de dado, controle de acesso, trilha de auditoria — que não depende de IA e que qualquer instituição vai precisar comprar antes de poder usar IA com segurança. Com 42% dos estabelecimentos ainda sem política formal e cerca de 30% com medidas estruturadas de LGPD, a lacuna é grande, nomeada e urgente.

E há um dado que reforça: apenas 9% dos estabelecimentos usaram Big Data em 2025, com 30% de incidência nos hospitais de maior porte. A analytics da própria instituição, que é o dado mais acessível que existe, ainda está em berço.

Conclusão

A TIC Saúde 2025 mostra um mercado que parou de experimentar. 18% dos estabelecimentos usam IA, 76% deles com modelos generativos, e a IA generativa já é a principal porta de entrada da tecnologia no setor.

Mas a parte que interessa não é a adoção, é a ordem dela: o rotineiro administrativo na frente, o diagnóstico em sexto lugar, a dosagem no fundo — e as barreiras sendo custo, priorização e dados, não tecnologia.

Para quem constrói produto nesse setor, a conclusão é menos romântica e mais lucrativa: venda fluxo de trabalho, não inteligência. O modelo é o que o cliente já tem. O que ainda falta comprar é decisão, orçamento e governança.

Fontes

• Uso de Inteligência Artificial avança na saúde brasileira, mas ainda se concentra em tarefas operacionais — Cetic.br, 12 de maio de 2026: o comunicado da própria pesquisa, com todos os percentuais e o corte metodológico.
• TIC Saúde 2025 — ficha do relatório — NIC.br/Cetic.br. Atenção: essa página é gerada com auxílio de IA e a própria NIC.br avisa que pode conter imprecisões — use-a como índice, não como fonte de número.
• Uso de IA na saúde chega a 18% dos estabelecimentos do país — Agência Brasil, 12 de maio de 2026: a lista completa de aplicações por percentual e as barreiras nos hospitais com mais de 50 leitos.
• Publicação da TIC Saúde 2025 — Comitê Gestor da Internet no Brasil, 12ª edição, 3.270 gestores entrevistados.