# Google Cloud aposta em IA para estruturar dados clínicos e acelerar interoperabilidade > Google Cloud utiliza IA para estruturar dados clínicos e impulsionar a interoperabilidade na saúde, focando em desafios estratégicos das instituições. Publicado em 05/08/2026 · Atualizado em 05/08/2026 · Cloud, Backup & Recuperação ATLAS · Tech & Business Review, portal editorial da Upnetix · https://atlas.upnetix.com.br/google-cloud-aposta-em-ia-para-estruturar-dados-clinicos/ --- No Fórum Saúde Digital 2026, realizado na AACD, o Google Cloud apresentou sua visão sobre a importância da inteligência artificial (IA) na estruturação de dados clínicos e na aceleração da interoperabilidade no setor de saúde. Priscila Cruzatti, Especialista em Inovação e Saúde Digital do Google Cloud para a América Latina, foi a porta-voz dessa abordagem, destacando que a interoperabilidade deve ser vista não como um objetivo final, mas como uma ferramenta fundamental para resolver desafios concretos das organizações de saúde. ![Priscila Cruzatti apresentando no Fórum Saúde Digital 2026 na AACD.](https://upnetix.com.br/wp-content/uploads/2026/08/post17857-img1-intro.webp) Priscila Cruzatti, especialista do Google Cloud, apresenta a visão da empresa sobre IA e interoperabilidade no setor de saúde durante o Fórum Saúde Digital 2026 na AACD. ## Fragmentação dos dados clínicos: um obstáculo persistente Segundo Priscila Cruzatti, a fragmentação dos dados é uma realidade tanto entre diferentes instituições quanto dentro dos próprios hospitais. Muitas vezes, cabe ao próprio paciente a tarefa de conectar informações entre atendimentos, levando exames e repetindo seu histórico a cada novo profissional. Essa situação revela que o problema da interoperabilidade não se restringe à troca de informações entre sistemas externos, mas também à integração interna dos dados dentro das instituições. Essa fragmentação prejudica a eficiência dos processos clínicos e administrativos, além de dificultar a adoção de novas tecnologias. Um exame laboratorial, por exemplo, ganha significado ampliado quando pode ser comparado ao histórico completo do paciente, permitindo decisões mais embasadas e análises mais profundas. ## Interoperabilidade como meio, não como fim Durante o painel “Interoperabilidade como prioridade executiva para destravar escala e eficiência na saúde”, Priscila Cruzatti enfatizou que um dos principais equívocos das organizações é tratar a interoperabilidade como objetivo final. Segundo ela, a integração de dados deve ser encarada como um caminho para atingir metas mais amplas, como eficiência operacional, melhoria da experiência do paciente e implantação de serviços digitais inovadores. A especialista defende que a discussão sobre interoperabilidade deve partir dos desafios estratégicos das instituições. Em vez de perguntar como implantar interoperabilidade, hospitais, operadoras e centros diagnósticos precisam identificar seus principais problemas e objetivos. Só então a integração de dados deve ser utilizada como instrumento para alcançar esses resultados. Essa abordagem pragmática sugere que a tecnologia, por si só, não é suficiente para transformar a saúde. É necessário alinhar as iniciativas de integração de dados aos objetivos de negócio, garantindo que a interoperabilidade contribua efetivamente para a resolução de problemas reais. ## Abordagem incremental: integrando por etapas ![Paciente com exames em papel e médicos usando sistemas distintos em hospital.](https://upnetix.com.br/wp-content/uploads/2026/08/post17857-img2-meio-1.webp) Fragmentação dos dados clínicos dentro das instituições de saúde dificulta a integração e o uso eficiente das informações para decisões clínicas. Outro ponto relevante trazido por Priscila Cruzatti foi a necessidade de evitar projetos de interoperabilidade excessivamente ambiciosos. Ela argumenta que não é necessário integrar todos os sistemas ou reunir todo o histórico clínico dos pacientes antes de começar a gerar valor. Uma abordagem incremental, seja por áreas assistenciais ou por períodos específicos da jornada do paciente, pode ser mais eficaz. Por exemplo, a análise de dados dos últimos sete ou trinta dias já permite identificar padrões importantes, como casos de reinternação ou revisitas ao pronto-socorro. Essas informações podem ser utilizadas para melhorar a experiência do paciente e os resultados clínicos e financeiros das instituições, sem a necessidade de uma integração total e imediata de todos os dados. Essa visão incremental reduz a complexidade dos projetos, permite ganhos rápidos e facilita o engajamento das equipes envolvidas. Além disso, possibilita ajustes contínuos com base nos resultados obtidos, tornando o processo de integração mais flexível e adaptável às necessidades da organização. ## O papel da IA na estruturação dos dados clínicos A inteligência artificial surge como aliada fundamental na transformação dos dados clínicos em informações úteis. Priscila Cruzatti destacou que, embora o setor de saúde seja um dos que mais produzem informações, ainda há grande dificuldade em transformar esse volume em conhecimento acionável. Segundo a especialista, “não existe inteligência artificial sem dados, e sem dados bons, de qualidade, confiáveis e disponíveis”. Modelos de linguagem já estão sendo utilizados para estruturar informações clínicas originalmente não estruturadas, como textos livres e registros feitos durante o atendimento. Esses modelos especializados em saúde conseguem transformar dados dispersos em informações organizadas, prontas para aplicações clínicas e analíticas. Essa capacidade de estruturar dados reduz a necessidade de impor fluxos rígidos de preenchimento aos profissionais de saúde, melhora a captura das informações e fortalece tanto a interoperabilidade quanto o desempenho das soluções de IA. Na prática, isso significa que a tecnologia pode se adaptar à realidade dos profissionais, em vez de exigir que eles se adaptem à tecnologia. ## Desafios e oportunidades para instituições de saúde ![Diagrama incremental de integração de dados clínicos com períodos e benefícios.](https://upnetix.com.br/wp-content/uploads/2026/08/post17857-img3-meio-2.webp) Abordagem incremental para integração de dados clínicos permite gerar valor antes da integração total, facilitando a análise de casos recentes e melhorando resultados. A adoção de IA para estruturar dados clínicos e promover a interoperabilidade traz desafios importantes para as instituições. A qualidade dos dados é o principal fator de sucesso: sem dados confiáveis, as aplicações de IA perdem eficácia e podem até gerar riscos. Além disso, a integração de sistemas exige investimentos em infraestrutura digital, governança de dados e capacitação das equipes. Por outro lado, as oportunidades são significativas. A interoperabilidade orientada por desafios estratégicos pode destravar ganhos de eficiência, melhorar a jornada do paciente e viabilizar novos modelos de atendimento digital. Instituições que adotam uma abordagem incremental conseguem colher resultados mais rápidos e reduzir o risco de projetos paralisados por excesso de complexidade. No contexto brasileiro, onde a fragmentação dos dados e a diversidade de sistemas são desafios recorrentes, a experiência do Google Cloud aponta para a importância de alinhar tecnologia e estratégia. Projetos bem-sucedidos começam pela definição clara dos objetivos e utilizam a integração de dados como meio para alcançá-los. ## Implicações para infraestrutura e conectividade empresarial A crescente dependência de dados estruturados e aplicações baseadas em IA reforça a necessidade de infraestrutura digital robusta nas instituições de saúde. Para que a interoperabilidade e a inteligência artificial entreguem valor, é fundamental garantir conectividade estável, disponibilidade dos sistemas e segurança na troca de informações sensíveis. Hospitais, clínicas e operadoras que atuam em regiões com desafios logísticos, como Manaus e o Polo Industrial, precisam considerar a redundância de acesso, a baixa latência e o suporte técnico local como elementos críticos para o sucesso dos projetos de integração de dados. A engenharia local e o acompanhamento próximo são diferenciais importantes para adaptar as soluções às realidades regionais e garantir a continuidade dos serviços de saúde, mesmo diante de eventuais instabilidades de rede. Além disso, a adoção de práticas de governança e a contratação de serviços com SLA (Acordo de Nível de Serviço) garantido em contrato tornam-se essenciais para mitigar riscos e assegurar que os dados estejam sempre disponíveis para as aplicações de IA e para a tomada de decisão clínica. Em um cenário onde a interoperabilidade deixa de ser apenas uma meta tecnológica e passa a ser um instrumento estratégico, a infraestrutura digital deixa de ser coadjuvante para se tornar protagonista na transformação do setor de saúde. ![Centro de dados moderno do Google Cloud com servidores para IA e interoperabilidade.](https://upnetix.com.br/wp-content/uploads/2026/08/post17857-img4-fechamento.webp) Infraestrutura tecnológica do Google Cloud suporta soluções de IA para estruturar dados clínicos e acelerar a interoperabilidade no setor de saúde. O avanço da IA na saúde, impulsionado por iniciativas como as do Google Cloud, evidencia que a integração de dados clínicos só gera resultados quando sustentada por conectividade confiável e alinhada aos desafios reais das instituições. Em regiões como Manaus, onde a infraestrutura pode ser um gargalo, o sucesso desses projetos depende de decisões técnicas bem fundamentadas e de parceiros que compreendam as especificidades locais. Fonte: https://atlas.upnetix.com.br/google-cloud-aposta-em-ia-para-estruturar-dados-clinicos/ · ATLAS, portal editorial da Upnetix (Manaus, Brasil) · uso com citação obrigatória.