Por Gustavo Barizon, CTO da level

Segurança de dados na saúde é, geralmente, tratada como uma discussão sobre acesso: quem pode visualizar uma informação, onde ela deve ser armazenada e como impedir que chegue às mãos erradas. Essas perguntas continuam fundamentais, mas a digitalização do setor acrescentou outra questão igualmente importante: o que acontece quando uma informação capaz de contribuir para o cuidado está protegida e armazenada, mas não chega a quem precisa dela no momento certo?

Esse dilema se torna mais relevante à medida que hospitais, operadoras, laboratórios e clínicas acumulam volumes crescentes de laudos, exames, prontuários e anamneses. Uma informação clinicamente relevante pode existir em algum desses registros e permanecer invisível na jornada assistencial simplesmente porque está dispersa entre sistemas, formatos e bases diferentes. No Brasil, onde a fragmentação entre operadoras, prestadores e laboratórios ainda é a regra e a interoperabilidade avança de forma desigual, esse cenário é cotidiano.

Nada disso diminui a importância da proteção. O custo do risco é conhecido e está aumentando. O Cost of a Data Breach Report 2026, da IBM, mostra que a saúde permanece o setor mais caro do mundo pelo 13º ano consecutivo, com custo médio de US$ 6,64 milhões por violação de dados, um terço acima da média global. O relatório também constatou que os ataques impulsionados por IA aumentaram 56% em relação ao ano anterior e acrescentaram, em média, US$ 1 milhão aos custos de violações de dados.

O cenário ajuda a mostrar por que a segurança não pode ser uma camada acrescentada depois que uma solução tecnológica já está pronta. Em saúde, proteção, privacidade e governança precisam nascer junto com a arquitetura dos sistemas. Controle de acesso, criptografia, rastreabilidade e gestão de permissões devem coexistir com interoperabilidade e capacidade de transformar informações em algo efetivamente útil para as equipes assistenciais.

A inteligência artificial torna esse equilíbrio ainda mais importante. A tecnologia permite percorrer volumes de informação impraticáveis para uma análise exclusivamente manual, organizar dados não estruturados, identificar padrões e sinalizar situações que merecem atenção. Ao mesmo tempo, amplia a superfície de risco.

Isso não significa frear a aplicação da inteligência artificial na saúde, tampouco entregar decisões clínicas aos algoritmos. Significa desenvolver tecnologia com governança desde a origem. A IA pode localizar, organizar e priorizar informações, mas diagnóstico, tratamento e encaminhamento devem continuar submetidos aos critérios e à responsabilidade dos profissionais de saúde. Da mesma forma, instituições precisam saber de onde veio determinada informação, quem teve acesso a ela, por que foi utilizada e o que aconteceu depois.

Nesse cenário, precisamos ampliar nossa compreensão sobre o próprio conceito de segurança. Um achado relevante que permanece perdido em um laudo, um paciente elegível para uma linha de cuidado que não é identificado ou sinais de agravamento registrados em sistemas que não se comunicam também representam riscos assistenciais. Não podemos confundir privacidade com imobilidade dos dados. O desafio tecnológico está justamente em permitir que a informação seja utilizada para as finalidades adequadas, pelas pessoas autorizadas, com segurança, governança e rastreabilidade.

O futuro da saúde será inevitavelmente mais orientado por dados, inteligência artificial e integração entre sistemas. A discussão, portanto, não coloca inovação e privacidade em lados opostos. Maturidade tecnológica é fazer as duas coisas ao mesmo tempo: proteger informações extremamente sensíveis e garantir que cheguem, com segurança, ao ponto em que produzem valor real. Porque um dado protegido que não chega a tempo continua sendo um dado que não cuidou de ninguém.

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