A CES 2026 abriu espaço para a saúde digital, destacando IA aplicada do laboratório à fábrica. A lógica é simples: se a IA acelera a descoberta, os testes e a produção, ela também acelera o throughput de dados, exigindo mais computação e integração entre sistemas que antes viviam em silos. A partir disso, a transformação deixa de ser um único projeto para atravessar P&D, engenharia, operações e qualidade, tornando a IA na saúde uma infraestrutura crítica que requer controles de nível enterprise.
O recado objetivo veio da Siemens. No palco da feira, o CEO Roland Busch afirmou que o uso de IA acelera todas as etapas, da descoberta à fabricação, com terapias potencialmente chegando ao mercado até 50% mais rápido. A apresentação reforça a ideia de um fio digital que conecta pesquisa e produção, reduzindo atritos entre o que nasce no laboratório e o que escala na planta. Em 2025, a Siemens concluiu a aquisição da Dotmatics por US$ 5,1 bilhões, sinal de consolidação de software de P&D com IA dentro de um portfólio de transformação digital.
A Siemens também trouxe o conceito de gêmeos digitais para produção farmacêutica. Anunciado como forma de criar simulações do processo — por exemplo, de um biorreator — para testar cenários antes de produzir, o recurso ajuda a reduzir perdas durante o ciclo de tentativa e erro e a otimizar a passagem de pequenos lotes para produção em escala. Em ambientes regulados, a discussão gira agora em torno de auditoria, integridade de dados de processo, rastreabilidade de modelos e segregação de ambientes para evitar que erros contaminem simulações que influenciam decisões de qualidade.
Além da Siemens, AMD e Illumina reforçaram a necessidade de mais computação para acelerar ciência na saúde. A AMD apresentou portfólio voltado a laboratórios e P&D, defendendo que maior capacidade de processamento se traduz em avanços em dados massivos. A Illumina destacou o tamanho do problema genômico: o sequenciamento gera dados de alto volume e requer pipelines de dados bem desenhados e segurança para dados clínicos e genômicos sensíveis.
O custo invisível da aceleração é a governança e a cibersegurança como pré-requisitos. A indústria de healthcare historicamente registra o maior custo médio de violações de dados, com média de US$ 10,93 milhões por incidente, segundo análises da IBM. Um projeto de IA que economiza meses pode perder valor em dias caso haja exposição de dados, paralisação operacional ou não conformidade, o que muda a matemática do ROI e reforça a necessidade de governança madura e arquitetura de dados confiável.
Em síntese, a promessa de reduzir o tempo de desenvolvimento com IA depende de uma base sólida de dados, segurança e governança. A aceleração não é apenas marketing: é a construção de uma infraestrutura de P&D que conecte laboratório, IA, reguladores e produção, assegurando que velocidade e compliance caminhem juntos para transformar a saúde.
