Como a IA da Voa revolucionou a rotina médica em apenas 5 meses: resultados publicados no Journal of Medical Artificial Intelligence

Estudo da Voa, UFPR e Ohio State mostra que IA generativa brasileira reduz a burocracia e aumenta a produtividade médica. Pesquisa publicada no JMAI.

Doctor examining brain scan on tablet
Shot of Doctor Gustavo Lenci smilling at the camera using a gray shirt
Gustavo Lenci

CRM-PR 29443

MD, PhD | Cardiologista

Publicado em

Como a IA da Voa revolucionou a rotina médica em apenas 5 meses: resultados publicados no Journal of Medical Artificial Intelligence

Tempo estimado de leitura: 10 minutos

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A inovação na saúde só faz sentido quando é rigorosamente validada. Em um cenário onde a inteligência artificial ganha espaço no cuidado ao paciente, garantir que cada avanço tecnológico seja fundamentado em evidências científicas e alinhado à experiência de quem vive a prática clínica é essencial para um futuro realmente transformador.

Esse valor guiou a equipe científica da Voa, em parceria com pesquisadores da Universidade Federal do Paraná (UFPR) e da Ohio State University (EUA), na condução do estudo publicado no Journal of Medical Artificial Intelligence (JMAI) em janeiro de 2025.

A publicação, indexada em um dos mais renomados periódicos internacionais, avalia a satisfação dos profissionais de saúde no uso da Voa como uma IA generativa eficaz para otimizar a geração de registros médicos e reduzir a sobrecarga burocrática.

Principais resultados: impacto real nos primeiros meses

O estudo revisado por pares analisou, de forma qualitativa e quantitativa, os documentos clínicos gerados pela IA da Voa e o grau de satisfação dos usuários nos cinco primeiros meses da plataforma (março a agosto de 2024). Os dados mostram:

  • 2 mil médicos cadastrados

  • 24.654 documentos clínicos gerados

  • Taxa de ativação semanal entre 40% e 63%

  • 84% dos usuários deram notas 4 ou 5 (escala de 0 a 5)

Esses números comprovam a grande demanda por soluções de IA na saúde e o impacto direto da Voa em aumentar a produtividade médica e liberar mais tempo ao cuidado do paciente.

Metodologia robusta e validação científica

A pesquisa acompanhou, durante cinco meses, a implementação da IA de documentação médica da Voa em sete instituições de saúde brasileiras. Entre os destaques:

  • 2.072 prontuários médicos analisados

  • 62 médicos usuários avaliados

Uso de métricas reconhecidas em tecnologia e saúde:

NPS (Net Promoter Score): avalia a disposição dos médicos em recomendar a solução a colegas (escala de -100 a +100).

CSAT (Customer Satisfaction Score): mede o nível de satisfação dos usuários (escala de 1 a 5).

Entrevistas qualitativas sobre experiência real de uso.

Principais resultados de satisfação e produtividade

NPS de 62: índice excepcional em tecnologia médica, indicando médicos altamente propensos a recomendar a plataforma.

CSAT de 83% com nota máxima: a cada 10 médicos, mais de 8 deram nota 5/5 para a experiência com a IA.

O diferencial da IA da Voa: feita para médicos brasileiros

O segredo do sucesso? A IA generativa da Voa foi desenvolvida ouvindo médicos brasileiros, treinada com prontuários reais e ajustada por especialistas de diferentes áreas. Isso garante:

  • Automatização de documentos complexos, respeitando a linguagem científica e as nuances do raciocínio clínico;

  • Reconhecimento preciso da fala em português, com domínio do jargão médico nacional;

  • Adaptação aos modelos e à cultura dos prontuários usados no Brasil.

Assim, a Voa entrega uma experiência de tecnologia de ponta alinhada à prática médica brasileira com precisão, segurança e empatia.

Tecnologia centrada no cuidado humano

O estudo do JMAI reforça o que os usuários já sentem: a IA da Voa otimiza tarefas repetitivas e fortalece a relação médico-paciente, promovendo um cuidado mais presente e humanizado.

Leia o estudo completo:

Improving physician productivity and satisfaction through AI documentation tools: a case study from a Brazilian health tech startup – Journal of Medical Artificial Intelligence

https://jmai.amegroups.org/article/view/9651/html

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