Em saúde, uma solução de IA não deve ser avaliada apenas pela precisão em um conjunto de testes. É preciso entender contexto de uso, qualidade dos dados, limites do modelo e impacto no trabalho da equipe.
Um bom começo é escolher um problema operacional delimitado: priorização de filas, previsão de demanda, organização de documentos ou apoio à busca de informação. O escopo menor facilita medir resultado e identificar riscos antes de ampliar.
A governança precisa definir quem supervisiona o sistema, como erros são registrados, quando a recomendação deve ser ignorada e como mudanças no modelo serão comunicadas. IA pode acelerar decisões, mas responsabilidade continua sendo humana e institucional.
O critério de sucesso não é substituir profissionais. É remover tarefas repetitivas e oferecer contexto melhor para que pessoas qualificadas decidam com mais segurança.