IA pode reorganizar filas do SUS, mas enfrenta limites de dados e estrutura
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IA pode reorganizar filas do SUS, mas enfrenta limites de dados e estrutura

Propostas de candidatos preveem o uso de inteligência artificial para priorizar pacientes e agilizar consultas no SUS. Especialistas apontam que a tecnologia depende de dados integrados, capacidade de atendimento e mecanismos de controle.

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Por Redação Fato Inteiro · 25 de setembro de 2026 às 06:29
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Propostas de candidatos de diferentes espectros políticos incluem o uso de inteligência artificial na gestão do SUS. As ideias abrangem desde o agendamento de consultas e exames até a criação de uma fila digital organizada pelo risco clínico, em substituição à ordem tradicional de chegada.

Flávio Bolsonaro propõe usar IA para agilizar consultas e exames e apoiar ações de prevenção. Lula defende aprimorar a regulação do acesso à atenção especializada, com maior transparência das filas e uma “fila única digital e ordenada pelo risco clínico”.

Para Alexandre Chiavegatto Filho, professor da Faculdade de Saúde Pública da USP, a adoção da tecnologia na saúde tende a avançar. Ele cita aplicações que vão do primeiro contato do paciente com o sistema até o diagnóstico e a ampliação do acesso a especialistas em regiões com menor oferta.

O professor da UFMG Wagner Meira Jr., porém, avalia que algumas propostas são futuristas e dificilmente seriam realizadas em quatro anos. Ele afirma que reorganizar a fila não resolve a falta de profissionais e serviços e alerta para os riscos de decisões baseadas em dados incompletos, especialmente quando um falso negativo deixa de identificar alguém que precisava de atendimento.

A base de dados também é um obstáculo. O Ministério da Saúde não dispõe de um número nacional consolidado de pessoas à espera de atendimento, e o Sisreg não é utilizado por todos os municípios. Uma portaria de 2025 passou a exigir o envio padronizado de informações à Rede Nacional de Dados em Saúde, mas a medida ainda está em implementação.

Especialistas defendem começar por aplicações específicas, como a priorização de exames, e manter supervisão humana, auditoria e rastreabilidade. Para Antonio Ribeiro, professor da UFMG, sistemas integrados e dados de qualidade ainda estão distantes; por isso, ferramentas de IA precisam ser testadas prospectivamente antes de serem incorporadas à assistência.

Fonte: BBC News Brasil

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