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IA na Saúde: revolução ou ferramenta? A máquina, o diagnóstico e o cuidado humano

A inteligência artificial já entrou na saúde. Ela está nos exames de imagem, nos prontuários eletrônicos, nos aplicativos de nutrição, nos dispositivos vestíveis, na odontologia digital, na medicina personalizada, na triagem de pacientes, na pesquisa científica e até nas respostas que milhões de pessoas recebem quando perguntam sobre sintomas, exames e tratamentos. Mas será que estamos diante de uma verdadeira revolução? Ou estamos diante de uma ferramenta poderosa que precisa ser compreendida, regulada e supervisionada? Neste primeiro episódio da série Inteligência Artificial na Saúde: a máquina, o diagnóstico e o cuidado humano, vamos construir o manifesto central da playlist: a IA não deve ser tratada como uma substituta do profissional de saúde, mas como uma forma de inteligência aumentada. A máquina pode calcular. A máquina pode reconhecer padrões. A máquina pode organizar informações. A máquina pode sugerir hipóteses. Mas ela não compreende o paciente como um ser humano situado em uma história, em um corpo, em uma cultura, em uma família, em um sofrimento e em uma realidade concreta. A saúde não é apenas processamento de dados. A saúde é cuidado humano. Ao longo do episódio, vamos discutir o potencial da IA, seus riscos, seus limites, o problema da falsa precisão, o viés dos dados, a responsabilidade pelo erro e a importância da supervisão humana. A proposta desta série não é vender encantamento tecnológico nem alimentar medo. É entender, com ciência, prudência e responsabilidade, como a inteligência artificial pode entrar na saúde sem apagar aquilo que deve permanecer humano. Bem-vindo ao episódio 1: IA na Saúde: revolução ou ferramenta? Referências-base WORLD HEALTH ORGANIZATION. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization, 2021. WORLD HEALTH ORGANIZATION. Ethics and governance of artificial intelligence for health: guidance on large multi-modal models. Geneva: World Health Organization, 2025. U.S. FOOD AND DRUG ADMINISTRATION. Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices. Silver Spring: FDA, 2025. INTERNATIONAL MEDICAL DEVICE REGULATORS FORUM. Good machine learning practice for medical device development: guiding principles. IMDRF/AIML WG/N88 FINAL:2025. 2025. EUROPEAN COMMISSION. Artificial Intelligence in healthcare. Brussels: European Commission, 2024. BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais — LGPD. Brasília, DF: Presidência da República, 2018. AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA. Software como dispositivo médico: perguntas e respostas — RDC nº 657/2022. Brasília: Anvisa, 2022. HAUG, C. J.; DRAZEN, J. M. Artificial intelligence and machine learning in clinical medicine. The New England Journal of Medicine, 2023. LIU, X. et al. Reporting guidelines for clinical trial reports for interventions involving artificial intelligence: the CONSORT-AI extension. Nature Medicine, v. 26, p. 1364-1374, 2020. COLLINS, G. S. et al. TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods. BMJ, v. 385, e078378, 2024. MOONS, K. G. M. et al. PROBAST+AI: an updated quality, risk of bias, and applicability assessment tool for prediction models using regression or artificial intelligence methods. BMJ, v. 388, e082505, 2025. OBERMEYER, Z. et al. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, v. 366, n. 6464, p. 447-453, 2019.