IA na saúde melhora a síntese de evidências e a identificação de pacientes — Juan Carlos Alandete, Sanofi - Podcast

Melhorando os resultados de saúde com a Arkangel AI & Sanofi

Descubra como a Arkangel AI e a Sanofi estão aprimorando a inteligência artificial na saúde para transformar a geração de evidências, a identificação de pacientes e a implementação prática em produtos farmacêuticos.

Redefinindo o Acesso: Inteligência Artificial na Saúde com a Arkangel AI e a Sanofi

Este episódio explora como a inteligência artificial na saúde, impulsionada por lições práticas da Sanofi, está otimizando evidências, confiança e resultados para os pacientes — tudo em conversa com Laura Velasquez, da Arkangel AI.

Resumo

A apresentadora Laura Velasquez (Arkangel AI) conversa com Juan Carlos Alandete, da Sanofi, sobre o uso da inteligência artificial na saúde para melhorar a identificação de pacientes, a consolidação de evidências e a eficiência de processos. A discussão aborda desafios práticos e abordagens acionáveis para a indústria farmacêutica, pagadores e provedores, especialmente na América Latina.

Visão geral do episódio

Convidados: Juan Carlos Alandete — Líder de Acesso ao Mercado, Sanofi
Tópicos: Mensuração de valor no mundo real, Geração de evidências impulsionada por IA, Identificação de pacientes, Construção de confiança em parcerias digitais, Escalando casos de uso na indústria farmacêutica
Por que a inteligência artificial é importante na saúde: A colaboração real entre a Arkangel AI e a Sanofi destaca oportunidades imediatas e barreiras culturais para a adoção de ferramentas de IA que melhoram os resultados e a eficiência operacional.

Visão geral

A inteligência artificial na saúde é agora fundamental para fornecer a terapia certa ao paciente certo no momento certo — especialmente porque os sistemas de saúde têm dificuldade para processar vastos dados clínicos. Neste episódio, Laura Velasquez, da Arkangel AI, e Juan Carlos Alandete, da Sanofi, analisam como os modelos de IA já estão acelerando a síntese de evidências e apoiando médicos, usando exemplos práticos globais e latino-americanos.

A conversa examina as barreiras persistentes do setor — como desconfiança, prioridades conflitantes e habilidades limitadas com dados — e contrasta a adoção nos EUA e na América Latina. Com base nos avanços reais da Sanofi na geração de evidências impulsionada por IA, eles identificam estratégias acionáveis para líderes de saúde que buscam melhorar o acesso, demonstrar valor e tornar as ferramentas de IA sustentáveis para instituições de todos os portes.

Principais Conclusões

A inteligência artificial na saúde pode comprimir meses de revisão de evidências em horas, liberando tempo crítico para decisões clínicas.
A implementação bem-sucedida da IA depende da construção de confiança entre provedores de tecnologia e instituições de saúde, como visto nas colaborações da Sanofi.
Programas piloto focados em condições específicas, como oncologia, esclarecem rapidamente o que funciona e promovem o alinhamento da equipe para um escalonamento mais amplo.
Equilibrar as pressões diárias da saúde com o investimento em treinamento e avaliação de IA é essencial para retornos sustentáveis da inovação.

Marcadores do Capítulo

[00:00] O papel da IA e os desafios de valor na saúde sistemas
[05:12] Consolidação de evidências: revisão sistemática encontra IA generativa
[14:37] Identificação de pacientes: prevendo riscos e combinando terapias
[22:09] Lições da adoção global vs. regional, confiança e escalonamento

Ideias Notáveis

“Modelos de IA servem como uma ponte entre as necessidades do mundo real e terapias inovadoras, consolidando dados médicos massivos.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi
“O principal obstáculo para a adoção de IA não é a tecnologia, mas a construção de confiança genuína em todo o sistema.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi
“Instituições que não considerarem seriamente a IA agora correrão o risco de ficar para trás.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi

Por que isso importa

Os sistemas de saúde em todo o mundo enfrentam uma complexidade crescente para adequar terapias às necessidades dos pacientes em tempo real. A inteligência artificial em saúde, conforme discutido pela Arkangel AI e pela Sanofi, aborda diretamente esses pontos problemáticos, permitindo o processamento mais rápido de evidências e a identificação de pacientes, gerando impactos mensuráveis na qualidade do atendimento, eficiência e alocação de recursos.

Para médicos e equipes de assuntos médicos, esses insights destacam etapas práticas para aprimorar os fluxos de trabalho, obter valor dos dados já coletados e promover a confiança com parceiros farmacêuticos como a Sanofi. Ao alinhar a adoção da IA com resultados claramente definidos e colaboração transparente, até mesmo instituições com recursos limitados na América Latina podem impulsionar avanços operacionais e clínicos em escala.

Sobre a Arkangel AI

A Arkangel AI é uma empresa inovadora em inteligência artificial em saúde, focada em capacitar organizações de saúde em toda a América Latina e além. Ao criar soluções de IA para síntese de evidências, monitoramento de pacientes e otimização de processos, a Arkangel AI apoia líderes de saúde, equipes médicas e pagadores na aceleração do acesso, na melhoria de resultados e na promoção de mudanças sustentáveis.

Perguntas Frequentes

P: Como a inteligência artificial em saúde melhora a geração de evidências?

R: Conforme explicado por Juan Carlos Alandete (Sanofi), as ferramentas de IA agilizam a revisão de vasta literatura clínica, consolidando evidências para os tomadores de decisão. Sistemas como os discutidos com a Arkangel AI podem reduzir o tempo de revisão de meses para horas, tornando os resultados baseados em dados mais acessíveis e acionáveis.
P: Quais barreiras retardam a adoção da IA na saúde latino-americana?

R: De acordo com este episódio, os obstáculos incluem as altas demandas diárias sobre os líderes de saúde, a falta de treinamento sobre os benefícios da IA e a desconfiança generalizada. As abordagens destacadas pela Arkangel AI e pela Sanofi incluem educação direcionada e projetos-piloto criteriosos para gerar confiança e demonstrar valor antes da expansão.