Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida em Porto Alegre está sendo aplicada na checagem automática de prescrições hospitalares no Sistema Único de Saúde (SUS) para reduzir erros de medicação. A iniciativa, criada pela healthtech e organização sem fins lucrativos NoHarm, ganhou nova visibilidade nesta semana com o apoio da médica Thelma Assis, que assumiu o papel de madrinha do projeto, segundo reportagem da Folha de S.Paulo. O sistema atua como uma espécie de corretor ortográfico avançado para farmácias hospitalares: em vez de caçar erros de digitação, cruza exames laboratoriais, histórico do prontuário e interações químicas para alertar quando duas substâncias não deveriam ser misturadas ou quando uma dosagem excede os limites de segurança.
Na prática, o algoritmo analisa grandes volumes de texto clínico usando processamento de linguagem natural. Pense nisso como um copiloto silencioso ao lado do farmacêutico. Quando um médico prescreve um antibiótico em dose calculada por quilo para uma criança ou prescreve um sedativo para um paciente com insuficiência renal crônica, o sistema rastreia os dados brutos cadastrados no software de gestão hospitalar. Em unidades federais gerenciadas pela Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares (Ebserh), como o Hospital Escola da Universidade Federal de Pelotas (HE-UFPel), a ferramenta foi conectada ao sistema AGHU. Em Pelotas, foram checadas 9.484 prescrições e 130.337 itens de medicação, com taxa de aceitação de cerca de 70% das recomendações feitas pelos farmacêuticos às equipes médicas.
O modelo de negócios da NoHarm aposta em subsídio cruzado para viabilizar o produto. A organização disponibiliza a plataforma de forma gratuita para leitos públicos do SUS e financia sua operação cobrando mensalidades de hospitais particulares e redes conveniadas, como a Rede Mater Dei e a Santa Casa de Porto Alegre. Para a startup, cofundada pela farmacêutica Ana Helena Ulbrich (apontada pela revista americana Time entre os nomes mais influentes em IA), a estratégia cria um ciclo duplo: amplia o volume de dados clínicos processados para treinar seus modelos enquanto constrói reputação no setor de saúde antes de vender licenças no mercado privado. No total, a plataforma afirma já ter monitorado mais de 175 milhões de prescrições em 200 hospitais pelo país.
O que ainda não sabemos é o alcance real dessa solução fora dos hospitais de grande porte. A inteligência artificial depende inteiramente de prontuários eletrônicos estruturados e padronizados. No interior do país e em milhares de postos de saúde da atenção básica, o SUS ainda convive com fichas em papel e sistemas locais isolados, o que impede a leitura automatizada de dados. Além disso, a tecnologia não prescreve nem corrige remédios sozinha: ela apenas organiza prioridades em uma fila de alertas. Se um hospital não dispuser de equipe farmacêutica em turno contínuo para revisar os chamados e conversar com os médicos, o aviso algorítmico corre o risco de virar apenas mais uma notificação ignorada no computador.
Para quem acompanha o impacto da tecnologia no serviço público, o ponto a observar nos próximos meses é a expansão dessa integração para toda a rede Ebserh e o interesse das secretarias municipais de saúde em modernizar seus sistemas de prontuário. A digitalização dos registros médicos não é apenas uma questão de cortar papel de circulação, mas o pré-requisito indispensável para que ferramentas analíticas consigam agir antes que uma receita errada chegue à beira do leito.