A inteligência artificial aparece nas propostas dos candidatos à Presidência em 2026 como uma ferramenta para modernizar a gestão do Sistema Único de Saúde (SUS). Entre as possibilidades está o uso de algoritmos para organizar filas de consultas, exames e procedimentos a partir de critérios como risco e gravidade.
A ideia, porém, envolve desafios que vão desde a qualidade e integração dos dados até a definição de responsabilidades em decisões automatizadas. Especialistas ouvidos pela BBC News Brasil avaliam que aplicações mais específicas podem ser implementadas antes de sistemas capazes de administrar todas as filas do país.
Propostas eleitorais
Luiz Inácio Lula da Silva propõe uma fila única digital para a atenção especializada, organizada de acordo com o risco clínico. Flávio Bolsonaro cita o uso de IA para agilizar consultas e exames e identificar pacientes com maior risco de adoecimento.
Renan Santos também defende mudanças no modelo de organização das filas e menciona como referência uma plataforma de saúde digital utilizada em El Salvador. As propostas, no entanto, apresentam diferentes níveis de detalhamento sobre como os sistemas funcionariam.
Dados são um dos obstáculos
O Ministério da Saúde já adotou medidas para ampliar a integração das informações de regulação. Desde 2025, estados e municípios devem enviar dados de solicitações de procedimentos e encaminhamentos à Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS).
A Política Nacional de Regulação em Saúde, instituída no fim de 2025, também prevê listas de espera baseadas em critérios definidos em protocolos e determinações para ampliar a interoperabilidade dos sistemas.
Ainda assim, especialistas apontam que a existência de dados digitais não significa que eles estejam suficientemente padronizados ou completos para que uma inteligência artificial consiga tomar decisões clínicas de forma segura.
Capacidade de atendimento
Outro ponto levantado pelos pesquisadores é que um algoritmo não aumenta, sozinho, a quantidade de médicos, exames, consultas ou leitos disponíveis.
Para o professor Wagner Meira Jr., da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), aplicações administrativas podem apresentar resultados mais imediatos, como identificar vagas disponíveis, distribuir consultas e integrar serviços de diferentes regiões.
Já decisões relacionadas à prioridade clínica exigem mecanismos de validação, auditoria e acompanhamento. Um erro de classificação pode fazer com que um paciente que necessita de atendimento urgente permaneça aguardando.
Uso gradual
Pesquisadores citam aplicações específicas como caminhos mais viáveis para testar a tecnologia no SUS. Uma delas é utilizar algoritmos para identificar pacientes com maior probabilidade de apresentar determinadas condições e priorizar exames.
O cardiologista Antonio Ribeiro, da UFMG, destaca que sistemas de saúde já utilizam critérios de risco em algumas situações, como nos transplantes. Para ele, a inteligência artificial poderia ampliar esse tipo de organização, desde que exista uma infraestrutura adequada de dados.
O Ministério da Saúde mantém atualmente sistemas como SISREG, e-SUS Regulação e e-SUS Captação de Filas para reunir informações sobre a demanda por atendimento.
A discussão, portanto, não envolve apenas colocar uma IA para decidir quem será atendido primeiro. A implementação depende da qualidade dos dados, integração entre sistemas, capacidade da rede, validação dos algoritmos e definição de mecanismos para supervisionar as decisões tomadas com apoio da tecnologia.
Fonte: BBC Brasil.
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