Cloud PACS: Por Que Wrappers de Legado Estão Perdendo Espaço Para Cloud-Native
Análise de dados de 2025 sobre a transição de sistemas PACS legados para plataformas cloud-native. O que os números mostram sobre performance, custos e adoção de IA.
Por C.Y., Colaborador Anônimo
Nota do Editor
Este artigo analisa dados públicos sobre a evolução de sistemas PACS de abordagens “lift-and-shift” para arquiteturas cloud-native. A análise foi conduzida por um colaborador anônimo (C.Y.) da LAUDOS.Ai. — Natan, Cofundador
A indústria de imagem médica está passando por uma transição arquitetural. Sistemas PACS tradicionais — mesmo quando migrados para cloud — enfrentam limitações estruturais que plataformas cloud-native não têm. Este artigo examina os dados disponíveis sobre essa transição.
O Problema do Lift-and-Shift
Muitos sistemas PACS comercializados como “cloud” são, na realidade, versões dos mesmos sistemas legados hospedados em infraestrutura de terceiros. O termo técnico é “lift-and-shift” — pegar o software existente e movê-lo para servidores cloud.
Segundo material publicado pela RamSoft em 2025:
“Presos em sistemas PACS legados, radiologistas, médicos solicitantes e clínicos frequentemente trabalham com tecnologia lenta e desatualizada que não consegue acompanhar as demandas da saúde moderna. Essas ineficiências causam limitações e atrasos no diagnóstico que aumentam frustração, estresse e burnout.”
O caso da Visage Imaging, documentado pela AWS, ilustra a motivação para desenvolver soluções cloud-native: superar as ineficiências e limitações de PACS legado.
Cloud-Native vs Wrapper: As Diferenças
Um comunicado da AdvaHealth Solutions de 2025 articula a distinção:
“AdvaPACS é construído como uma plataforma verdadeiramente cloud-native, não uma versão lift-and-shift de PACS legado. Ele elimina a necessidade de servidores locais e reduz manutenção contínua, enquanto permite que organizações escalem imaging baseado em uso real.”
As diferenças práticas documentadas incluem:
Infraestrutura
Cloud-native: sem servidores locais. Lift-and-shift: ainda requer componentes on-premise ou instâncias dedicadas.
Escalabilidade
Cloud-native: escala automaticamente com demanda. Lift-and-shift: requer provisionamento manual de capacidade.
Modelo de custo
Cloud-native: OpEx baseado em uso. Lift-and-shift: frequentemente mantém estrutura de licenciamento tradicional.
Dados de Performance
Dados publicados sobre performance de soluções cloud-native mostram melhorias significativas:
Ganhos reportados com cloud PACS
Fontes: RamSoft, Allina Health via ITN Online
O caso da Allina Health, citado pelo Imaging Technology News, reporta que radiologistas e médicos carregam estudos 67% mais rápido com a nova plataforma de imaging enterprise.
Os Desafios da Migração
A transição não é simples. Análises do Diagnostic Imaging e Medicai documentam os principais obstáculos:
Formatos Proprietários
Vendors frequentemente usam formatos proprietários mesmo quando em compliance com DICOM. O padrão DICOM não endereça migração de dados, e compliance não garante capacidade de migrar.
Vendor Lock-in
Hospitais lutam com lock-in onde provedores PACS dificultam migração ou integração com ferramentas de terceiros. Formatos proprietários e interoperabilidade limitada criam silos.
Volume de Dados
Volumes de dados PACS crescem dezenas ou centenas de terabytes anualmente. Regulações exigem retenção por pelo menos 15 anos. Migrar esse volume é operacionalmente complexo.
Continuidade Operacional
Clínicos e radiologistas precisam de acesso ininterrupto durante migração. Vendors precisam garantir 99.9% de uptime e suporte 24/7 durante e após o processo.
Integração com IA
Um fator que acelera a transição é a integração com IA. Arquiteturas cloud-native facilitam essa integração de formas que sistemas legados não conseguem replicar facilmente.
Dados apresentados no RSNA 2025, documentados pela AWS:
“deepc demonstrou deepcOS, uma infraestrutura de IA agêntica enterprise que orquestra workflows clínicos de IA e processamento de dados multimodais. Construída na AWS para hospedagem e inferência de IA em cloud escalável e compliant.”
A Radiology Partners apresentou Mosaic Drafting, usando modelos foundation multimodais treinados e operados na AWS — interpretando RX e TCs e redigindo statements de laudo para revisão médica.
Sistemas PACS baseados em AWS HealthImaging, como a plataforma Exa da Konica Minolta, oferecem recuperação de imagem em sub-segundo com storage de longo prazo em camadas — capacidades que arquiteturas legadas não conseguem igualar.
A Tendência do Enterprise Imaging
Segundo o Imaging Technology News, a tendência é movimento de sistemas PACS standalone para enterprise imaging systems:
“Tendências recentes em PACS têm se movido de sistemas standalone para sistemas de imaging enterprise que integram não apenas radiologia, mas todos os departamentos que geram imagens e relatórios relacionados a imagem, para que possam ser centralizados em um local e integrados ao EMR.”
Isso representa uma mudança de paradigma: PACS deixa de ser um silo departamental e passa a ser parte de uma plataforma unificada de dados de saúde.
Previsão de Mercado
A RamSoft articula uma visão de consenso sobre a direção do mercado:
“A implicação de deployments cloud sobre on-premise é que podem flexibilizar mais facilmente conforme necessidades crescem. Desafios existem em custo, segurança e expectativas de performance que hospitais demandam. No fim, parece que abordagens híbridas prevalecerão já que cada uma entrega valores importantes para esta solução mission-critical.”
Síntese dos Dados
Os dados de 2025 indicam:
1. Sistemas PACS legados migrados para cloud via lift-and-shift mantêm limitações arquiteturais originais.
2. Plataformas cloud-native demonstram ganhos mensuráveis em performance (30-67% em diferentes métricas).
3. Integração com IA é significativamente mais simples em arquiteturas cloud-native.
4. Migração enfrenta obstáculos reais: formatos proprietários, lock-in, volume de dados e continuidade operacional.
5. Tendência de mercado aponta para abordagens híbridas no curto prazo, com progressão para cloud-native.
Conclusão
A transição de PACS legado para cloud-native não é instantânea e enfrenta obstáculos reais. Porém, os dados disponíveis sugerem que sistemas genuinamente cloud-native oferecem vantagens estruturais que abordagens lift-and-shift não conseguem replicar — em performance, escalabilidade e capacidade de integração com IA.
Para instituições avaliando investimentos em imaging, a distinção entre “cloud PACS” (wrapper de legado) e “cloud-native PACS” (arquitetura nova) é relevante para decisões de longo prazo.
Fontes citadas
- • Cloud PACS, Cloud Native, On-Premises: What's Best for You? RamSoft, 2025.
- • Accelerating PACS on AWS with Visage Imaging. AWS Case Study.
- • AdvaHealth Solutions Unveils AdvaPACS. PR Newswire, 2025.
- • The Emergence of Cloud-based PACS, and Other Trends. Imaging Technology News.
- • Data migration challenges PACS vendors and users. Diagnostic Imaging.
- • PACS System Radiology: Workflow, Benefits, and Challenges. Medicai Blog.
- • AWS at RSNA 2025. Amazon Web Services Blog.