A promessa de utilizar inteligência artificial para otimizar o atendimento no Sistema Único de Saúde ganhou destaque nos planos de governo de diversos candidatos para as próximas eleições, unindo diferentes espectros políticos. A tecnologia aparece como ferramenta para triagem, diagnósticos e reformulação das tradicionais filas baseadas na ordem de chegada.
Propostas políticas para a saúde pública
Candidatos de centro, esquerda e direita sugerem o emprego de algoritmos para priorizar pacientes conforme a gravidade clínica e o risco de progressão de doenças.
Em seu programa, Flávio Bolsonaro promete usar inteligência artificial para agilizar o agendamento de consultas e exames e como apoio à prevenção. “O sistema poderá identificar quem corre maior risco de adoecer e chamar essa pessoa para se cuidar a tempo, em vez de esperar que ela chegue ao pronto-socorro quando já é grave”, diz o plano do candidato.
Por sua vez, Luiz Inácio Lula da Silva aponta o desejo de aprimorar a regulação do acesso e criar uma fila única digital ordenada por critérios clínicos. Já Renan Santos defende um modelo integrado inspirado na plataforma adotada pelo governo de El Salvador. “Temos um programa de integração entre saúde e tecnologia, inspirado parcialmente no que foi operacionalizado em El Salvador, por meio do DoctorSV. O sistema deverá oferecer integração entre laboratórios, farmácias e centros de imagem com triagens”, diz trecho do livro que reúne suas propostas.
O potencial tecnológico segundo especialistas
Alexandre Chiavegatto Filho, professor da Universidade de São Paulo, avalia que a adoção de IA na área é inevitável e benéfica. Para ele, o maior impacto virá dos algoritmos preditivos, capazes de aprender com dados reais de pacientes para auxiliar médicos. “Os fatores que levam uma pessoa a ter um problema grave de saúde, ou até mesmo ir a óbito, normalmente são interações complexas, e é exatamente nisso que esses algoritmos funcionam tão bem”, diz.
No entanto, pesquisadores como Wagner Meira Jr., da Universidade Federal de Minas Gerais, consideram algumas metas futuristas. Ele alerta que alterar a ordem da fila não resolve o problema estrutural de capacidade do sistema. “Para você conseguir uma melhoria da fila, antes de qualquer coisa, você tem que aumentar o número de atendentes na fila. Depois você pensa em como vai priorizar a fila. Se você simplesmente mudar a posição das pessoas e continuar com a mesma restrição de capacidade, não vai melhorar muita coisa.”
Barreiras de dados e infraestrutura
Outro grande entrave apontado por analistas é a qualidade e a fragmentação das informações no SUS. Atualmente, os registros administrativos são voltados principalmente para faturamento, e o Ministério da Saúde ainda implementa normas para unificar dados estaduais e municipais. A ausência de bases unificadas eleva o risco de erros graves. “O problema não é nem a quantidade de coisas que você vai ser capaz de resolver [com a IA], que pode até ser um bom número. O problema é o falso negativo”, diz Meira Jr. “O falso positivo é ineficiência, vai pegar custo e vai ser desperdiçado”, afirma. “Agora, o falso negativo é o complicado. Com um falso negativo, você pode matar alguém.”
O cardiologista Antonio Ribeiro reforça que o sucesso da tecnologia depende de bases sólidas. “Não existe aplicação de IA sem sistemas integrados de informação em saúde”, afirma. Ele também defende validações rigorosas antes de implementar ferramentas clínicas. “Qualquer intervenção na área da saúde, na medicina, na saúde pública tem que demonstrar que ela é efetiva, que ela é factível, mas que ela é custo-efetiva, porque ela vai realmente levar uma visão mais racional do uso dos recursos.”
O modelo internacional e a soberania dos dados
A experiência de El Salvador com a plataforma DoctorSV desperta debates sobre a viabilidade de importar modelos estrangeiros. Especialistas questionam se ferramentas generalistas conseguem captar as particularidades da população brasileira e alertam para a diferença de escala em relação ao SUS, que realiza bilhões de atendimentos anualmente.
Além disso, a proteção de informações sensíveis de pacientes é tratada como prioridade. “Os dados de saúde são os mais sensíveis possíveis. Eles permitem que as pessoas sejam reconhecidas e discriminadas, que emprego seja negado a elas, por exemplo”, conclui Antonio Ribeiro.
