Neste episódio do IA Agora Anahp, discutimos um dos maiores desafios tecnológicos enfrentados por organizações de saúde: a dependência de sistemas legados que, ao longo dos anos, foram se tornando complexos, pouco documentados e difíceis de evoluir. Analisamos como essas estruturas acabam atrasando a transformação digital dos hospitais e como as IAs Generativas começam a surgir como ferramentas capazes de apoiar a engenharia reversa dessas aplicações, ajudando a mapear códigos, identificar fluxos de informação e reconstruir regras de negócio muitas vezes perdidas ao longo do tempo.
O episódio também apresenta exemplos práticos de como essas tecnologias podem ser utilizadas para documentar sistemas antigos, identificar duplicações de código, extrair regras operacionais e apoiar processos de modernização de plataformas clínicas. A partir de demonstrações em vídeo, mostramos como modelos de IA podem acelerar o entendimento e a migração de sistemas legados para arquiteturas mais modernas, contribuindo para ambientes hospitalares mais interoperáveis, auditáveis e preparados para a próxima geração de soluções digitais em saúde.
Links:
Estudo/Link: “Model-Driven Legacy System Modernization at Scale” (ReCode ’26/ACM, 2026). Descreve uma abordagem de modernização semi-automática de um sistema legado, baseada em quatro etapas: analysis, enrichment, synthesis e transition.
https://arxiv.org/pdf/2602.04341
Estudo/Link: “Environment-in-the-Loop: Rethinking Code Migration with LLM-based Agents”- Um reflexão sobre uma migração real envolvendo linguagem, versões, dependências, banco, scripts de deploy e ambiente pós-migração.
https://arxiv.org/pdf/2602.09944