Iniciativas de digitalização em larga escala ao nível do sistema no Serviço Nacional de Saúde da Inglaterra: lições de três avaliações nacionais

Por que isso importa para a saúde do dia a dia

Ao longo da Inglaterra, o Serviço Nacional de Saúde (NHS) investiu bilhões de libras em computadores, redes e inteligência artificial com a promessa de um atendimento mais seguro e integrado. Ainda assim, muitos pacientes e profissionais continuam a enfrentar cartas perdidas, exames repetidos e sistemas que não se comunicam. Este artigo revisita 15 anos de grandes projetos digitais nacionais e faz uma pergunta simples, de grande alcance: o que realmente funcionou, o que não deu certo e como futuros esforços podem finalmente entregar o atendimento fluido e orientado por dados que tem sido prometido?

A ascensão de grandes projetos digitais

Para responder a isso, os autores combinaram três grandes avaliações independentes de programas nacionais do NHS avaliados em cerca de £13 bilhões no total. O primeiro foi uma tentativa inicial de implementar registros eletrônicos compartilhados em todos os hospitais. O segundo financiou hospitais “exemplar” para se tornarem pioneiros digitais e disseminarem boas práticas. O terceiro apoiou ferramentas de inteligência artificial e as regras e suportes necessários para usá‑las com segurança. Juntas, essas avaliações se basearam em mais de mil entrevistas, centenas de horas de observação em clínicas e reuniões e mais de dois mil documentos internos coletados entre 2009 e 2024. Essa visão incomumente longa e detalhada permitiu aos pesquisadores ver padrões que seriam invisíveis em estudos mais curtos e focados em um único projeto.

Fundamentos ocultos e encanamento teimoso

Uma mensagem clara foi que o “encanamento” digital básico é ao mesmo tempo essencial e frequentemente negligenciado. Wi‑Fi confiável, registros eletrônicos estáveis e dados limpos e bem estruturados mostraram‑se os trabalhadores silenciosos de que tudo o mais depende. Onde as redes eram intermitentes, os sistemas pouco confiáveis ou os dados mal organizados, ferramentas mais novas — incluindo IA — tiveram dificuldades ou falharam completamente. Ao mesmo tempo, tentar ligar muitos sistemas antigos e novos entre hospitais, consultórios de médicos de família e serviços sociais criou enormes dores de cabeça. Fornecedores diferentes nem sempre cooperavam, os padrões eram aplicados de forma desigual e diferenças na forma como o atendimento é prestado significavam que, mesmo quando os dados podiam ser transferidos, nem sempre eram úteis ou seguros. Esses problemas de infraestrutura e interoperabilidade de longa data retardaram repetidamente o progresso.

Pessoas, política e metas em mudança

A tecnologia raramente foi o único obstáculo. Mais frequentemente, as dificuldades surgiam de como pessoas, organizações e órgãos nacionais interagiam em torno dessa tecnologia. Ministros anunciavam prazos arrojados e visões amplas, elevando as expectativas entre os profissionais de que a mudança seria rápida e sem dificuldades. Na realidade, grandes mudanças sistêmicas em hospitais e clínicas ocupados levam anos, não meses. Programas eram lançados rapidamente, às vezes sem medições de linha de base sólidas ou planos realistas, e então eram remodelados ou interrompidos à medida que prioridades políticas, líderes seniores e agências centrais mudavam. Essa governança instável significou que os objetivos derivavam, estruturas de apoio eram reorganizadas e lições duramente conquistadas se perdiam facilmente, mesmo quando os mesmos problemas ressurgiam na iniciativa seguinte.

Aprendizado que viaja devagar demais

Quando projetos digitais funcionavam bem, frequentemente era por causa de liderança local forte, envolvimento cuidadoso com a equipe de linha de frente e oportunidades de aprender com pares enfrentando desafios semelhantes. Os hospitais “exemplar”, por exemplo, conseguiram adaptar sistemas ao seu contexto e então compartilhar modelos e conhecimento informal com outros, acelerando a adoção em outros locais. Contudo, o estudo constatou que esse aprendizado raramente era capturado e reutilizado de forma sistemática. Avaliações nacionais às vezes geravam insights ricos, mas estes não eram alimentados de maneira consistente nas decisões do dia a dia, e havia pouca continuidade do aprendizado de um grande programa para o seguinte. Como resultado, novas iniciativas tendiam a repetir erros antigos em vez de construir gradualmente sobre experiências passadas.

Um caminho por etapas para um atendimento verdadeiramente digital

Ao unir esses fios, os autores argumentam que os esforços digitais nacionais devem ser vistos não como projetos pontuais, mas como uma jornada contínua que precisa equilibrar tecnologia, pessoas, organizações e políticas ao longo de décadas. Eles propõem uma abordagem em três etapas que chamam de modelo ILIAD. Primeiro, investir em infraestrutura robusta e compartilhada para que todas as partes do sistema tenham redes, registros e dados funcionais. Segundo, criar ligações fortes de aprendizado entre os locais mais avançados e aqueles em processo de alcançar esses padrões, para que a experiência possa se espalhar rapidamente e ser adaptada localmente. Terceiro, uma vez que essas bases e redes de aprendizado existam, concentrar inovação avançada — como ferramentas de IA — em ambientes prontos para experimentar com segurança e então ampliar o que se mostrar útil. Para pacientes e profissionais, a promessa dessa abordagem não são aparelhos chamativos, mas um caminho mais estável e confiável rumo a um atendimento no qual a informação acompanha a pessoa, os serviços são melhor coordenados e novas tecnologias realmente tornam o trabalho mais fácil e o cuidado mais seguro.

Citação: Cresswell, K., Williams, R. Large-scale system-level digitalisation initiatives in the National Health Service in England: insights from three national evaluations. npj Digit. Med. 9, 301 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02495-8

Palavras-chave: transformação digital em saúde, registros eletrônicos de saúde, NHS England, interoperabilidade em saúde, inteligência artificial em saúde