Como a inteligência artificial pode reduzir desigualdades na saúde

O avanço da inteligência artificial (IA) e do uso de dados na saúde tem sido notável, mas é fundamental ressaltar que, sem avaliações rigorosas e princípios éticos no desenvolvimento, algoritmos podem perpetuar e até aumentar as desigualdades existentes no sistema de saúde. No Brasil, onde o setor público e privado apresentam realidades muito distintas, esse risco é ainda mais evidente.

Publicações científicas internacionais, como Nature Medicine e The Lancet Digital Health, apontam que modelos preditivos desenvolvidos em populações homogêneas tendem a ser ineficazes quando aplicados a grupos com menos acesso a serviços de saúde, educação e recursos. Isso reforça a necessidade de validar, ajustar e calibrar algoritmos para diferentes contextos e populações, evitando vieses e ampliando sua aplicabilidade no SUS e em comunidades vulneráveis.

Sidney Klajner, presidente do Einstein Hospital Israelita, destaca: “Existem estudos em oncologia que consideram 95% da população branca. Como garantir que esses resultados sejam eficientes para uma população diversa como a do Brasil ou países africanos? Hoje, temos oportunidade de incluir grupos diversificados em pesquisas e, com o uso de Big Data, o Brasil atrai mais estudos que refletem melhor a população geral.”

O Einstein Hospital tem mais de dez anos dedicados ao uso de ciência de dados em saúde. A criação de algoritmos que promovem equidade baseia-se em três pilares: organização dos dados, padronização em modelo comum e governança ética da IA.

Antes da popularização de tecnologias como o ChatGPT, o hospital estruturou seus bancos de dados para garantir qualidade técnica e interoperabilidade, permitindo análises clínicas confiáveis, pesquisas e apoio à decisão médica com o uso de IA.

Para padronização, o hospital adotou o modelo internacional OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership), facilitando a compreensão e integração de dados por outras instituições. Seus algoritmos incorporam variáveis sociais, raciais e econômicas para evitar aprofundar desigualdades no sistema de saúde.

Assim, os algoritmos são calibrados para diferentes realidades sociais, econômicas e regionais, possibilitando aplicação em serviços privados e unidades do SUS.

Klajner ressalta: “Tudo isso só foi possível graças ao investimento, desde 2015, em um prontuário eletrônico robusto e à criação de uma diretoria de Big Data para capturar e analisar um volume enorme de dados.”

Dentre as iniciativas, destacam-se o Vigiambsi e o DIAna. O primeiro é uma plataforma voltada para Vigilância Ambiental e Saúde Indígena, prevista para 2026 via Proadi-SUS, que integra dados ambientais e de saúde das mais de 7 mil aldeias indígenas distribuídas pelos 34 Distritos Sanitários Especiais Indígenas (DSEI). O objetivo é melhorar a análise e planejamento das políticas públicas, especialmente na redução da mortalidade infantil causada por doenças relacionadas ao ambiente.

Edson Amaro, superintendente de Dados Globais e Tecnologias Avançadas para Equidade do Einstein, explica: “O projeto é feito em parceria com as comunidades indígenas, que participam ativamente. Com isso, será possível identificar os principais micro-organismos e a propensão a doenças, viabilizando políticas públicas eficazes.”

Já o DIAna, desenvolvido em parceria com o DATASUS, fortalece a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), facilitando a integração de informações clínicas em toda a rede pública, acessíveis via aplicativo do cidadão. O projeto aprimorou a interoperabilidade de registros de vacinas, exames, prescrições e outros dados, acelerando o atendimento e garantindo continuidade no cuidado.

Klajner comenta que, no âmbito da saúde pública, há oportunidade de organizar os dados disponíveis no sistema único para promover investimentos mais eficazes e iniciativas direcionadas.

Este ano, o hospital criou o GATE (Global Advanced Technologies for Equity), área focada em tecnologias avançadas para reduzir desigualdades em saúde, e tornou-se membro fundador da Mayo Clinic Platform_Connect, uma rede global que une grandes hospitais filantrópicos para acelerar inovações com dados clínicos seguros e anonimizados.

Amaro destaca: “Parcerias com hospitais da América Latina fomentam uma cultura global de união em prol da equidade e acesso à saúde.”

O hospital também está investindo no futuro, explorando tecnologias como a computação quântica. Amaro conclui: “Aceleramos projetos com cientistas de computação quântica pois acreditamos que essa tecnologia terá impacto significativo no futuro da saúde.”