A equipe do Digivets esteve presente no Future Pharma 2025 para acompanhar de perto as principais novidades e tendências da área da saúde.
Um dos painéis mais aguardados do evento teve como tema “Inteligência Artificial acelerando e transformando a indústria farmacêutica” e reuniu três grandes nomes da tecnologia e da saúde:
Márcio Kanamaru: Referência nacional em transformação digital e inteligência artificial aplicada à saúde. Atuou como CEO, sócio e VP em empresas como Intel Corp (McAfee), NetApp, EMC, Napster e KPMG. É CEO e fundador da FutureMyBiz e professor da FGV. (Confira também, a entrevista do Digivets com Márcio sobre o impacto da IA no setor da saúde.)
Diego Neufert: CTO e CIO do Grupo NC que é formado por empresas como EMS, Nova Química, Brace Pharma entre outras. Neufert tem papel estratégico na aceleração da inovação e na consolidação de ecossistemas digitais, com experiência em Inteligência Artificial
Domingos Bruno: Conselheiro e Senior Tech Advisor com mais de 35 anos de experiência em transformação digital. Como ex-CIO da Cimed, doMcDonald’s LATAM e da PepsiCo liderou transformações digitais de grande porte ajudando empresas a conectar estratégia, tecnologia e pessoas em jornadas digitais sustentáveis.
Perspectivas sobre o uso de IA na área da Saúde
Durante o painel, os participantes exploraram com profundidade como a IA está moldando o futuro do setor farmacêutico, desde a cadeia produtiva, passando por logística, pelos dados de saúde e até o cuidado com o paciente.
Um destaque foi a visão de que a IA pode não apenas acelerar processos tradicionais, mas abrir novas frentes de valor: descobrir predisposições a doenças ainda antes de sinais clínicos, personalizar tratamentos baseados em DNA e exames laboratoriais do paciente, otimizar modelos de produção e precificação de medicamentos e criar ecossistemas digitais conectando paciente, prestador, laboratório e indústria.
Márcio mencionou ferramentas como o Google AlphaFold, capazes de analisar milhões de moléculas em segundos para acelerar a descoberta de medicamentos. Domingos reforçou que a qualidade e governança dos dados são fundamentais para evitar “alucinações” de IA e garantir confiabilidade nas respostas.
O desafio dos dados e o Brasil no espelho
Apesar do entusiasmo, o painel também destacou um ponto desafiador: embora a inteligência artificial seja uma frente promissora, para que se apresente bons resultados é necessária uma base de dados massiva, consistente, padronizada e de alta qualidade, especialmente em relação a exames e informações de saúde da população. Cenário ainda muito distante da realidade brasileira.
O painel apontou que, em mercados maduros, já há iniciativas com resultados promissores: por exemplo, o NHS England (serviço público de saúde do Reino Unido) lançou um ensaio com quase 700 mil mulheres para testar IA em rastreamento de câncer de mama, com o objetivo de detectar sinais que médicos não haviam identificado. GOV.UK — World-leading AI trial to tackle breast cancer launched
Diego Neufert destacou que algoritmos capazes de detectar doenças precocemente, como câncer de mama, ainda esbarram na ausência de tratamentos específicos para esses estágios iniciais. Bruno complementou, enfatizando que bases de dados amplas e anonimizadas são essenciais para que a IA aprenda e atinja altos níveis de assertividade.
Privacidade, governança e responsabilização da IA
O painel também discutiu o equilíbrio entre inovação e privacidade, abordando normas como LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) e GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados). Kanamaru afirmou que é possível conciliar inovação e proteção de dados, destacando exemplos como a DASA, que centraliza e analisa exames de múltiplas especialidades para insights de diagnósticos precoces.
A questão da responsabilização da IA também foi debatida: Neufert explicou que, na Europa, cada agente de IA poderia exigir a procuração de um humano responsável, dada a possibilidade de “alucinações” das redes neurais.
Aplicações práticas e casos de uso
Entre os usos da IA debatidos no painel estavam:
- Previsão de doenças por meio de análise de dados populacionais (exames, histórico, genômica) antes de sintomas;
- Otimização de produção farmacêutica e supply chain com IA;
- Criação de ecossistemas digitais que conectam paciente, prestador, laboratório e indústria;
- Transformação do papel da TI na indústria farmacêutica.
Conclusões
O painel deixou claro que a inteligência artificial já não é uma promessa distante, mas uma realidade em rápida evolução na indústria farmacêutica. No entanto, o avanço pleno dessa transformação depende de uma base sólida de dados, de uma governança ética e da colaboração entre empresas, governo e instituições de pesquisa.
Os especialistas enfatizaram que o sucesso da IA dependerá da experimentação contínua, do preparo das bases de dados e do alinhamento entre tecnologia, estratégia e pessoas. Para o Brasil, o desafio está em estruturar esse ecossistema de forma integrada, segura e sustentável – criando as condições para que a IA se torne um vetor real de inovação, eficiência e cuidado com o paciente.
Para a área da saúde no Brasil, incluindo a veterinária, os próximos anos serão decisivos: quem avançar agora em IA e digitalização poderá se posicionar como protagonista do cuidado em saúde conectado, aproveitando oportunidades que vão desde a hiperpersonalização de terapias até a transformação da cadeia de suprimentos e do atendimento ao paciente.
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