Escritores-IA no Sudeste Asiático enfrentam obstáculos regulatórios e de parcerias

As startups de “scribes” de inteligência artificial médica a operar no Sudeste Asiático estão a enfrentar barreiras regulatórias significativas e riscos de parcerias que ameaçam a sua viabilidade no mercado, segundo um relatório da Tech in Asia. Os desafios vão desde ambientes de consulta multilingues até exigências rigorosas de consentimento de dados que variam por país, complicando a implementação de ferramentas de IA criadas para reduzir o desgaste profissional dos médicos.

Risco de Parceria: O Manual “Amazon Basics”

As startups que levam “scribes” de IA ao Sudeste Asiático estão a navegar um padrão familiar na indústria tecnológica. A empresa de “scribes” de IA Abridge fez parceria com a Epic, o principal fornecedor de registos médicos eletrónicos (EMR) nos Estados Unidos, em 2023, para acelerar a adoção em hospitais. Dois anos depois, a Epic anunciou que estava a construir o seu próprio “scribe” de IA com a Microsoft. A ferramenta entrou em funcionamento em fevereiro de 2026, transformando a parceira estratégica da Abridge em concorrente direto.

Como é referido no material de origem, “Trabalhar com fornecedores de EMR é a forma mais rápida de incorporar hospitais. No entanto, quanto maior for o parceiro, maior é a probabilidade de, mais tarde, construírem aquilo que estas startups estão a vender.” Esta dinâmica coloca um dilema às startups baseadas no Sudeste Asiático: fazer parceria com grandes fornecedores de EMR permite escalar rapidamente, mas aumenta o risco de eventual substituição.

Barreiras Regulamentares e Linguísticas

Além das preocupações com parcerias, a complexidade regulamentar e linguística adiciona uma camada extra de dificuldade. Na Indonésia, os médicos mudam frequentemente entre o indonésio e línguas regionais como o sundanês ou o javanês durante as consultas com os pacientes. Este ambiente multilingue cria preocupações com a precisão para os “scribes” de IA médica locais, limitando a adoção apesar da promessa da tecnologia.

O Vietname apresenta um obstáculo regulatório diferente. A lei do país exige que os médicos obtenham um consentimento escrito do paciente sempre que uma ferramenta de “scribe” de IA é utilizada — uma exigência que não pode ser resolvida facilmente apenas por avanço tecnológico. De acordo com a fonte, “É o tipo de obstáculo que não se consegue ultrapassar facilmente apenas avançando a tecnologia.”

Crescimento do Mercado apesar dos Ventos Contrários

Apesar destas barreiras, a adoção de “scribes” de IA médica está a crescer na região, embora o caminho continue mais estreito do que parece. O desgaste profissional dos médicos continua a ser um problema real que estas ferramentas pretendem resolver, mas permanece incerto se as startups que resolvem este problema conseguirão manter os seus modelos de negócio.

Contexto Relacionado: Desempenho Financeiro da Grab e Estratégia de IA

Em paralelo, no ecossistema tecnológico do Sudeste Asiático, a Grab reportou resultados financeiros fortes no 1.º trimestre, com as receitas a subir 24% em termos homólogos para 955 milhões de dólares. O valor bruto das mercadorias (gross merchandise value) em regime “on-demand” da superapp também aumentou 24% em termos homólogos para 6,1 mil milhões de dólares. O mais relevante é que a carteira bruta de empréstimos da Grab cresceu 130% em termos homólogos para 1,4 mil milhões de dólares, com os empréstimos totais concedidos a atingirem um máximo histórico de 1,1 mil milhões de dólares no trimestre.

O crescimento dos serviços financeiros da Grab resulta tanto da GrabFin como dos seus digibancos em Singapura e na Malásia. A empresa tem destacado a IA como impulsionador de crescimento, com o CEO Anthony Tan a falar em “apostar profundamente na IA” na mais recente carta de resultados da empresa. Em 2024, a Grab fez uma pausa estratégica notável, suspendendo durante nove semanas o envio de novas funcionalidades por toda a sua equipa de engenharia — sem novas funcionalidades nem objetivos de crescimento — para desenvolver capacidades de IA à escala.