Gante mostra: infraestrutura e IA viram polo biofarma

A forma mais rápida de travar a inovação em saúde não é falta de ideias — é falta de infraestrutura pronta para transformar pesquisa em produto. Em 2025, isso fica nítido quando olhamos para Gante (Bélgica): uma cidade de 275 mil habitantes que virou referência europeia em biopharma porque tratou laboratórios, salas limpas, espaços modulares e governança como “parte do medicamento”.

E aqui vai o ponto que interessa ao Brasil na série “IA na Saúde e Biotecnologia”: infraestrutura física e infraestrutura digital (IA, dados, integração hospitalar) se reforçam. Não adianta falar em IA para diagnóstico, descoberta de fármacos ou produção avançada se a base — técnica, regulatória e operacional — não acompanha. O que Gante está fazendo é um bom mapa para quem quer gerar impacto (e resultados) no ecossistema brasileiro.

O que Gante entendeu sobre inovação em saúde

Gante entendeu que um polo de biotecnologia não nasce só de talento; ele nasce do encaixe entre pesquisa, hospital, indústria e governo com uma obsessão prática: reduzir atrito.

A cidade tem instituições âncora fortes — universidade, hospital universitário e um instituto de pesquisa reconhecido — e soma uma densidade rara de estudantes e doutorandos. O resultado é simples de explicar: pipeline de pessoas, pipeline de projetos e pipeline de empresas.

Essa densidade também aparece nos números do ecossistema: em 2023, Gante figurou entre os 10 principais hubs europeus para investimento em healthtech; e em 2025 foi classificada como “Density Leader” em ranking global per capita. Esses indicadores importam porque, no mundo real, investimento segue previsibilidade: onde há estrutura para testar, produzir e escalar, o capital chega mais rápido.

O paralelo direto com o Brasil

No Brasil, a conversa sobre IA em saúde está crescendo — de radiologia e patologia digital até modelos preditivos para gestão hospitalar. Só que muitos projetos emperram em três gargalos bem concretos:

• Acesso e qualidade de dados (padronização, interoperabilidade, governança)
• Ambiente clínico de validação (fluxo, compliance, segurança)
• Capacidade de escalar com exigências regulatórias (incluindo evidência clínica)

Gante não “resolveu IA” primeiro. Ela resolveu o ambiente onde IA e biotecnologia conseguem sair do PowerPoint.

Por que infraestrutura é a vantagem competitiva (e não um detalhe)

Infraestrutura em biopharma e healthtech não é “aluguel de sala”: é capacidade de execução. Empresas que trabalham com terapias celulares e gênicas, biológicos, diagnóstico avançado ou automação clínica precisam de ambientes específicos — e caros — para operar com segurança e conformidade.

Em Gante, a estratégia foi clara: investir em espaços com laboratórios especializados, salas limpas (GMP), áreas compartilhadas, desenho modular e proximidade física com hospital e academia. Isso reduz três tempos críticos:

1. Tempo de instalação (montar laboratório do zero demora e queima caixa)
2. Tempo de iteração (testar, errar, ajustar e retestar)
3. Tempo até evidência (validação com parceiros clínicos e regulatórios)

Um polo forte não é o que tem mais ideias; é o que consegue testar mais hipóteses por mês com qualidade e segurança.

Onde a IA entra nesse “pacote”

Infraestrutura digital é a versão contemporânea da sala limpa: sem ela, o produto não passa no crivo do mundo real.

Para IA em saúde, isso significa:

• Pipelines de dados (captura, anonimização, rotulagem, auditoria)
• Integração com sistemas clínicos (HIS, RIS/PACS, LIMS)
• MLOps (monitoramento de desempenho, drift, rastreabilidade)
• Gestão de risco e cibersegurança

A lição é pragmática: IA não escala em ambiente “improvisado”. Escala onde existe estrutura repetível.

Os “tijolos” de Gante: incubadoras, campus e hospital como plataforma

Gante está colocando dinheiro e planejamento em diferentes tipos de infraestrutura, cada um atendendo um estágio de maturidade.

Bio-incubadora com laboratórios prontos (BSL-2)

Uma boa incubadora em biotech faz duas coisas: corta custo inicial e encurta a curva de aprendizado operacional. O modelo de Gante oferece unidades com laboratório BSL-2 equipado, suporte e escritório, com desenho modular para crescer sem mudar de endereço a cada rodada.

Esse detalhe — modularidade — parece pequeno, mas evita um problema clássico: quando a empresa começa a dar certo, ela perde meses (e foco) migrando de instalações.

O que o Brasil pode copiar já (com adaptações): criar incubadoras com padrões de laboratório e compliance pré-aprovados, e uma “esteira” clara de migração para espaços maiores.

Edifícios “casco” para customizar (e não limitar ciência)

Nem toda empresa cabe em um laboratório padrão. Algumas precisam de layout próprio, requisitos de produção piloto ou configurações específicas de biossegurança. Para esse perfil, Gante aposta em infraestrutura “casco”, com áreas comuns robustas (reuniões, eventos, networking) e opção de salas limpas GMP.

Esse modelo é especialmente interessante para bioprocessos, engenharia farmacêutica e manufacturing mais moderno — temas que, no Brasil, têm enorme espaço para ganhar produtividade com IA (controle de processo, manutenção preditiva, otimização de rendimento e qualidade).

Campus multi-inquilinos para escalar (20.000 m²)

Quando a empresa sai da fase “protótipo com paper” e entra em “produto com pipeline”, ela precisa de espaço para crescer e contratar. Um prédio multi-inquilinos com laboratórios e escritórios modulares é, na prática, um mecanismo de retenção: a empresa cresce sem sair do ecossistema.

E isso cria um efeito colateral positivo: fornecedores, consultorias regulatórias, CROs e talentos passam a orbitar a região.

Hospital com vocação de teste e produção (GMP para ATMP)

O hospital universitário de Gante está construindo capacidade para produzir terapias avançadas (ATMPs) em ambiente GMP, começando por projetos internos e abrindo margem para cooperação.

Esse ponto é crucial: hospital como plataforma de inovação.

No Brasil, hospitais de referência já têm pesquisa clínica e centros de inovação, mas muitos ainda não operam com o hospital como “linha de produção de evidência” para tecnologia (incluindo IA). O salto está em:

• desenhar trilhas de validação (do piloto ao estudo clínico)
• criar governança de dados e ética com prazos previsíveis
• manter infraestrutura de TI e segurança compatível com uso contínuo

Do polo biofarma ao polo de IA: o caminho mais realista para o Brasil

Se eu tivesse que resumir a estratégia de Gante em uma frase aplicável ao Brasil, seria: faça a inovação caber no dia a dia.

Isso significa parar de tratar IA como um projeto isolado e passar a tratá-la como infraestrutura — com orçamento, donos, métricas e rotina. Abaixo, um roteiro prático (e “executável”) para gestores de saúde, líderes de inovação e biotech startups.

1) Comece pelo caso de uso que paga a conta

IA em saúde dá certo quando resolve dor concreta. Três categorias costumam ter ROI mais previsível:

• Eficiência operacional hospitalar (previsão de demanda, giro de leitos, no-show)
• Diagnóstico assistido (triagem, priorização, segunda leitura)
• Pesquisa e desenvolvimento (triagem de moléculas, desenho de ensaios, farmacovigilância)

Escolha um caso de uso com:

• dados disponíveis
• dono do processo (quem responde pelo resultado)
• risco clínico controlável

2) Trate dados como ativo regulado

Sem governança, o projeto vira refém de planilhas, retrabalho e risco jurídico. O básico bem feito inclui:

• catálogo de dados e dicionário clínico
• regras de acesso por perfil
• logs e auditoria
• política de qualidade (completude, consistência, atualizações)

3) Crie um “ambiente de validação” com o hospital

Gante ganha velocidade porque a proximidade com hospital e especialistas encurta o ciclo da validação.

No Brasil, vale formalizar:

• comitê clínico para avaliação de IA (segurança, utilidade, viés)
• critérios de sucesso do piloto (sensibilidade, tempo de resposta, impacto operacional)
• plano de escalonamento (integração, treinamento, suporte, monitoramento)

4) Infraestrutura física + digital: planeje juntas

Para biotech e terapias avançadas, laboratórios e GMP são o “chão de fábrica”. Para IA, o “chão de fábrica” é:

• integração com sistemas
• capacidade de computação e armazenamento
• MLOps e monitoramento
• segurança e continuidade

Quando esses itens entram no plano desde o início, a empresa não precisa refazer tudo ao crescer.

Perguntas que sempre aparecem (e as respostas que ajudam)

“Dá para fazer IA em saúde sem um grande data lake?”

Dá, se você começar com um caso de uso e construir um pipeline enxuto e auditável. O erro é achar que “grande” vem antes de “utilizável”.

“Infraestrutura compartilhada não cria competição e risco?”

Cria convivência — e isso é vantagem. O segredo é separar o que é core (IP, dados sensíveis) do que pode ser compartilhado (equipamentos caros, salas de reunião, práticas de qualidade, treinamento).

“Como medir se o ecossistema está ‘virando polo’?”

Três sinais são bem objetivos:

• tempo médio para instalar e iniciar operação (laboratório/IA)
• volume de pilotos que viram operação contínua
• capacidade de atrair e reter talentos (e não só contratar)

O que dá para fazer já, antes do “grande projeto”

Se você lidera hospital, healthtech ou biotech no Brasil, aqui estão ações que cabem no calendário de 2026 sem esperar “a infraestrutura perfeita”:

1. Mapear 3 casos de uso de IA com ROI e risco claros (um operacional, um clínico, um de P&D)
2. Formalizar governança de dados com papéis e prazos (não só comitês)
3. Criar um sandbox clínico para validação controlada com métricas e auditoria
4. Padronizar integração (mínimo viável de interoperabilidade e logs)
5. Definir trilha regulatória e de evidência desde o primeiro piloto

A infraestrutura que mais acelera inovação é a que reduz retrabalho e encurta aprovações.

Para onde isso aponta em 2026

Gante está apostando em algo que o Brasil também precisa assumir: o futuro da saúde é uma combinação de biotecnologia, dados e IA, sustentada por infraestrutura e colaboração real. Não é romântico, é operacional.

Na série IA na Saúde e Biotecnologia, a minha leitura é direta: o Brasil tem massa crítica de ciência, hospitais fortes e mercado grande. O próximo salto vem de criar ambientes onde startups e instituições consigam testar, comprovar, regular e escalar — com o mesmo rigor com que se constrói uma planta GMP.

Se a sua organização quer sair do piloto eterno, a pergunta certa não é “qual modelo de IA vamos usar?”. É esta: qual infraestrutura — física e digital — você está construindo para a IA virar rotina clínica e industrial?