Boston Children’s usa IA para revelar novos diagnósticos

O Boston Children’s Hospital não buscou a inteligência artificial simplesmente para experimentar uma nova tecnologia. O hospital incorporou a IA em toda a organização como parte central de sua infraestrutura clínica e operacional para melhorar a forma como o cuidado é prestado a seus pacientes pediátricos, especialmente aqueles com condições complexas e raras. Ao integrar a IA aos fluxos de trabalho diários, a equipe reduziu custos operacionais, melhorou o acesso ao cuidado e ajudou a diagnosticar mais de 40 condições raras que antes permaneciam sem solução.

O Boston Children’s Hospital é uma das maiores instituições pediátricas do mundo, atendendo pacientes em mais de 40 especialidades, com cerca de 1 milhão de consultas ambulatoriais por ano.

Como muitos sistemas de saúde, ele opera sob fortes restrições financeiras enquanto lida com uma carga administrativa crescente. Equipes de cadeia de suprimentos, faturamento e operações lidam com grandes volumes de tarefas repetitivas, do processamento de faturas à coordenação de agendas. Esses processos são necessários, mas consomem muito tempo, afastando a equipe de trabalhos de maior valor.

Ao mesmo tempo, as equipes clínicas enfrentam outro tipo de limitação. Casos de doenças raras frequentemente envolvem dados genéticos fragmentados, históricos clínicos incompletos e um volume esmagador de literatura médica. Mesmo em uma instituição de pesquisa líder, os médicos não conseguem sintetizar todas essas informações rápido o suficiente para chegar a cada diagnóstico.

“O problema não é falta de esforço”, diz John Brownstein, Chief Innovation Officer do Boston Children’s. “São os limites cognitivos humanos.”

O Boston Children’s começou com casos de uso individuais de IA, incluindo ferramentas de documentação e tradução. Mas esses esforços iniciais rapidamente expuseram os limites de uma abordagem fragmentada.

“Você não pode simplesmente depender de soluções pontuais”, diz Brownstein.

O hospital passou a construir o que Brownstein chama de camada de IA corporativa: um ambiente interno seguro do ChatGPT usado por equipes de pesquisa, clínicas e administrativas. Em vez de tratar a IA como uma coleção de ferramentas, a organização criou uma base compartilhada na qual novas capacidades poderiam ser desenvolvidas e implantadas rapidamente.

Esse sistema permite que as equipes trabalhem com IA de maneiras diretamente relevantes para suas funções, seja acessando dados internos, sintetizando literatura médica ou simplificando fluxos de trabalho. Estruturas de governança foram criadas junto com a tecnologia para garantir segurança, monitoramento e avaliação consistente.

A mudança alterou o ritmo da inovação. Ferramentas que antes exigiam ciclos de desenvolvimento longos agora podem ser implantadas em dias, permitindo que a organização responda rapidamente tanto a demandas operacionais quanto a necessidades clínicas.

Hoje, mais de um terço dos funcionários usa IA como parte do trabalho diário, abrangendo funções clínicas, de pesquisa e administrativas.

O Boston Children’s se concentrou primeiro em áreas nas quais a IA poderia gerar impacto operacional mensurável. Nas operações da cadeia de suprimentos, a IA agora gerencia a entrada, o encaminhamento e as respostas a faturas.

Em paralelo, o hospital aplicou IA ao agendamento cirúrgico. Ao analisar notas clínicas e estimar a acuidade dos pacientes, o sistema melhora a alocação do tempo das salas de cirurgia. Isso permite que as agendas sejam planejadas com mais antecedência, aumentando a utilização e possibilitando que mais pacientes recebam mais rapidamente o cuidado de que precisam.

Além disso, médicos usam IA para apoio à decisão e para sintetizar informações clínicas complexas. Pesquisadores a aplicam à análise de dados e à criação de coortes. Equipes administrativas contam com ela para redigir documentos, codificar informações e melhorar fluxos de trabalho.

A organização vincula essas mudanças diretamente a resultados mensuráveis. Em mais de 50 automações, o Boston Children’s capturou cerca de 60.000 horas em economia de tempo, o equivalente a mais de US$ 7 milhões em mão de obra realocada.

A organização se concentrou em tornar a IA relevante para o trabalho cotidiano, em vez de apresentá-la como uma iniciativa independente.

“A chave aqui é encontrar as pessoas onde elas estão”, diz Brownstein.

Além das melhorias operacionais, o Boston Children’s investiu em IA para descobertas clínicas. O hospital desenvolveu o que descreve como um “geneticista copiloto”, projetado para integrar dados genéticos, informações fenotípicas e literatura médica global.

Esse sistema aborda um dos desafios mais difíceis da medicina: diagnosticar doenças raras que permaneceram sem explicação por anos.

Como resultado desse trabalho, mais de 40 diagnósticos já foram feitos até hoje, antes considerados impossíveis. O trabalho também levou à identificação de novos alvos genéticos e possíveis caminhos terapêuticos.

“Combinamos informações genéticas, informações fenotípicas, busca na literatura e o raciocínio da IA para entregar diagnósticos a famílias que antes ficavam sem nenhuma resposta”, diz Brownstein.

Para pacientes e famílias, o impacto é imediato e tangível. Casos que antes permaneciam sem solução agora estão gerando respostas e, em alguns casos, novos caminhos para o tratamento.

“Isso era impensável antes, mas agora está trazendo esperança a tantas famílias”, diz Brownstein.

A próxima fase da estratégia de IA do Boston Children’s se concentra em integração mais profunda e adoção mais ampla. A liderança vê uma oportunidade significativa de expandir tanto o uso quanto o impacto.

O hospital trabalha para incorporar a IA de forma mais completa à tomada de decisão clínica, estender ferramentas entre especialidades e continuar refinando modelos em colaboração com a OpenAI.

Com o tempo, espera-se que a IA se torne um componente central da prática médica.

“Como não querer um médico incrivelmente treinado ao lado de todo o conhecimento médico do mundo?” disse Brownstein.

No Boston Children’s, a IA está se tornando parte da infraestrutura que apoia a prestação de cuidado, a pesquisa e a descoberta — redefinindo o que é possível para médicos e pacientes.