RÉSUMÉ
Objetivo: O presente trabalho explora a percepção de gestores das áreas de Tecnologia e Inovação de hospitais privados brasileiros acerca do uso da inteligência artificial (IA) na saúde, com foco específico na personalização da experiência do paciente nesses hospitais. Métodos: Este trabalho se caracteriza como uma pesquisa descritiva transversal quantitativa. Foi desenvolvido um questionário com 14 questões que foi distribuído a uma amostra de gestores de tecnologia e inovação em hospitais, com o apoio da Associação Nacional de Hospitais Privados (ANAHP). O questionário foi disponibilizado em versão online à base de 122 hospitais associados à ANAHP. Resultados: Foram obtidas 30 respostas completas (aproximadamente 25% da base total), conquistando percepções sobre as vantagens, desvantagens e desafios éticos e técnicos relacionados ao emprego da IA na área clínica, particularmente em ambientes hospitalares. As respostas coletadas ratificaram o otimismo e a reserva dos profissionais de tecnologia e inovação em hospitais privados quanto ao poder e aos impactos da IA na personalização da experiência do paciente, bem como indicaram a necessidade de treinamento adequado para os funcionários desses hospitais, a fim de maximizar os benefícios da IA como ferramenta de apoio à tomada de decisão. Conclusões: Este trabalho é uma fonte de consulta para instituições de saúde que considerem utilizar a IA na personalização da experiência do paciente e queiram estabelecer treinamentos de pessoal baseados nesses princípios. Desse modo, os resultados aqui obtidos oferecem orientações valiosas para a adoção plena de IA no setor de saúde.
Objective: This study explores the perception of managers in the Technology and Innovation areas of Brazilian private hospitals regarding the use of artificial intelligence (AI) in healthcare, specifically focusing on patient experience personalization in these hospitals. Methods: This study is characterized as a quantitative cross-sectional descriptive research. A questionnaire with 14 questions was developed and distributed to a sample of technology and innovation managers in hospitals, with the support of the National Association of Private Hospitals (NAPH). The questionnaire was made available online to a base of 122 hospitals associated with NAPH. Results: 30 complete responses were obtained (nearly 25% of the total base), capturing perceptions on the advantages, disadvantages, and ethical and technical challenges related to the use of AI in clinical settings, particularly in hospital environments. The collected responses affirmed the optimism and caution of technology and innovation professionals in private hospitals regarding the power and impacts of AI on patient experience personalization, and indicated the need for adequate training for employees in these hospitals to maximize the benefits of AI as a decision support tool. Conclusions: This study serves as a reference for healthcare institutions considering the use of AI in patient experience personalization and aiming to establish personnel training based on these principles. Thus, the results obtained here offer valuable guidance for the full adoption of AI in the healthcare sector.