A edição de 25 anos do Observatório Anahp deixa claro que a inteligência artificial entrou de vez na pauta do setor hospitalar privado. Ela aparece com destaque em dois pontos do relatório. E não aparece num terceiro, justamente o que deveria medi-la. Esse contraste não é defeito do relatório: é um retrato honesto de onde o setor está, e a própria Anahp já assinou parte desse diagnóstico.
O setor já admitiu o atraso, por escrito
Na Carta da Anahp, documento que abre a publicação, está uma das frases mais corajosas do ano. Entre os passos indispensáveis para o futuro do setor, a entidade lista textualmente "resolvermos nosso atraso na integração e interoperabilidade de dados e na aplicação criteriosa e oportuna da inteligência artificial".
Não é um fornecedor de tecnologia dizendo isso. É a associação que representa os maiores hospitais privados do país reconhecendo, em documento oficial, que está atrasada em IA e em dados. Reconhecer o problema com essa clareza já é meio caminho andado.
O segundo ponto onde a IA aparece é a agenda do Conahp 2026, o congresso da entidade. "Dados, tecnologia e inteligência em saúde" é o Eixo 1 da programação, com discussão explícita sobre interoperabilidade e sobre o "uso responsável da inteligência artificial". Ou seja: no discurso e na estratégia, a IA já é prioridade número um.
Mas o que o Observatório efetivamente mede em tecnologia
Aqui está o contraste. O capítulo de Tecnologia da Informação, que é onde o relatório transforma intenção em número, mede:
- Satisfação dos clientes internos de TI: 94,51% dos chamados avaliados como bom ou ótimo.
- Efetividade da pesquisa de satisfação: apenas 27,15% dos chamados atendidos chegam a ser avaliados.
- Solução de problemas: 93,68% das ordens de serviço resolvidas no mês de abertura.
- Quais sistemas os hospitais usam: MV em 45,97% e Tasy em 41,94% das instituições.
São indicadores de operação de help desk. Medem se o suporte de TI atende bem o colaborador interno. São úteis, foram criados em 2018 com esse propósito e seguem válidos. Mas eles respondem à pergunta "o suporte de TI funciona?", não à pergunta "o hospital está ficando mais inteligente?". Não há uma única linha sobre maturidade em IA, interoperabilidade, qualidade de dado ou governança de algoritmo. O benchmark mede o que se media em 2015. A estratégia, na Carta, fala de 2030.
O que não se mede não se prioriza de verdade. Um setor pode escrever que a IA é o Eixo 1 do seu congresso, mas se não existe indicador de maturidade em IA, ninguém consegue dizer, no ano seguinte, se avançou ou ficou parado. Discurso sem métrica é intenção.
O que daria pra começar a medir
O movimento construtivo aqui não é cobrar o relatório, é propor o próximo indicador. Algumas perguntas que um benchmark de inteligência em saúde poderia passar a responder:
- Maturidade de dados e interoperabilidade: que percentual dos sistemas conversa via padrões como HL7 e FHIR? O dado do prontuário trafega entre setores ou morre em silo?
- Aplicação de IA: quantos processos assistenciais ou administrativos já têm IA em produção, e com que resultado medido?
- Governança de IA: o hospital tem política de uso, controle de risco e rastreabilidade das decisões assistidas por IA? Existe aderência a um referencial como a ISO 42001?
Esses indicadores transformam "estamos atrasados em IA" em "estamos no nível 2 de 5, e a meta do ano é chegar ao 3". É a diferença entre lamentar e gerenciar.
O hospital não precisa esperar o setor criar o indicador para medir a própria maturidade. O facilita.ia faz um diagnóstico de prontidão que mostra onde a organização está na adoção de IA, e a governança pode ser estruturada com base na ISO 42001, a norma de sistema de gestão de inteligência artificial. Medir a maturidade é o primeiro passo para sair do discurso.
O recado, sem azedume
A Anahp fez o mais difícil: admitiu publicamente o atraso. O Observatório é, há 25 anos, o melhor retrato de dados do setor hospitalar privado brasileiro, e foi ele que tornou a acreditação, a segurança do paciente e o custo assistencial coisas mensuráveis e comparáveis. O próximo capítulo natural dessa história é fazer com a inteligência em saúde o que já se fez com leito, custo e qualidade: transformar em indicador. Quando isso acontecer, o setor vai poder gerenciar a IA com o mesmo rigor com que hoje gerencia uma taxa de infecção.
Dados e citações: Observatório Anahp 2026 (edição 25 anos), Sistema de Indicadores Hospitalares Anahp. Baixe o relatório completo aqui.
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