Aluno: David Francisco Clavijo CalderÓn
Resumo
Este TFM analisa os fatores que influenciam a adoção de soluções baseadas em inteligência
artificial em pequenas empresas de saúde, explorando os seus desafios, oportunidades e estratégias
de implementação. Através de um estudo de caso múltiplo envolvendo três empresas portuguesas,
CUF, Braining e Complear, foram conduzidas entrevistas semiestruturadas em dois momentos
distintos (2024 e 2025), analisadas com base no modelo de Roppelt et al. (2024). Os resultados
revelam que, apesar do crescente interesse em tecnologias de IA, persistem barreiras estruturais
ligadas à literacia digital, regulamentação, recursos técnicos e resistência organizacional.
Identificam-se também boas práticas adaptadas à realidade das PME, como o foco em soluções
simples, o envolvimento precoce de especialistas e a implementação progressiva baseada em
evidência clínica. A comparação entre os dois anos mostra uma evolução na maturidade regulatória
e uma maior clareza sobre o papel da IA nos cuidados de saúde, reforçando a importância de
estratégias alinhadas com as capacidades internas das organizações. Esta dissertação contribui para
uma compreensão aprofundada do ecossistema português de saúde digital, oferecendo
recomendações concretas para uma adoção responsável e sustentável da IA em contextos clínicos
de pequena escala.
Trabalho final de Mestrado