O Ministério da Saúde anunciou nesta semana a expansão de um projeto-piloto de inteligência artificial aplicada ao diagnóstico precoce de doenças crônicas no âmbito do Sistema Único de Saúde. A iniciativa, desenvolvida em parceria com universidades federais e com o apoio técnico da Fiocruz, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina treinados com bases de dados do Datasus para identificar padrões de risco em pacientes atendidos nas Unidades Básicas de Saúde de seis capitais brasileiras: São Paulo, Recife, Manaus, Porto Alegre, Salvador e Goiânia. O foco inicial recai sobre diabetes tipo 2, hipertensão arterial e insuficiência renal crônica, condições que, juntas, respondem por parcela expressiva dos gastos hospitalares do SUS e por milhares de internações evitáveis a cada ano. Os resultados preliminares, apresentados em seminário realizado em Brasília, indicam que o sistema de IA foi capaz de identificar, com precisão superior a 87%, pacientes com alto risco de progressão para estágios graves dessas enfermidades, permitindo a intervenção preventiva antes da instalação de complicações severas. A bioética da implementação dessas ferramentas no setor público, no entanto, suscita debates relevantes: a privacidade dos dados dos pacientes, o risco de viés algorítmico que penalize populações vulneráveis e a necessidade de que o diagnóstico assistido por máquina jamais substitua o julgamento clínico humano são questões que os pesquisadores e gestores envolvidos no projeto reconhecem como centrais e ainda em aberto.
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Marcelo Henrique de Carvalho, editor-chefe
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