Estudos sobre à implementação de sistemas com I.A na saúde pública brasileira

Abstract

O presente artigo analisa a implementação de sistemas baseados em Inteligência Artificial (IA) na saúde pública brasileira, com foco no Sistema Único de Saúde (SUS). O estudo busca compeender de que forma essa tecnologia pode contribuir para otimizar processos, ampliar a efeciência dos serviços e melhorar a qualidade do atendimento à população. Foram examinadas iniciativas já aplicadas no contexto nacional, como projetos de telemedicina e triagem digital, além de estudos que abordam os benefícios, desafios e perspectivas futuras da IA na área da saúde. Os resultados apontam que, embora a IA apresente grande potencial para transformar a gestão e o cuidado médico, sua aplicação ainda é limitada por fatores como infraestrutura tecnológica insuficiente, falta de capacitação profissional, desafios éticos e restrições financieras. Também se observa a necessidade de políticas públicas voltadas à pesquisa, inovação e governança de dados para garantir uma implementação segura e eficiente dessa tecnologias. Conclui-se que a integração da IA ao SUS depende de investimentos contínuos, capacitação adequada e fortalecimento da pesquisa científica, de modo a promover uma saúde pública mais moderna, acessível e sustentável.

This article analyzes the implementation of systems based on Artificial Intelligence (AI) in Brazilian public health, focusing on the Unified Health System (SUS). The study seeks to understand how this technology can contribute to optimizing processes, increasing the efficiency of services and improving the quality of care for the population. Initiatives already applied in the national context were examined, such as telemedicine and digital screening projects, in addition to studies that address the benefits, challenges and future perspectives of AI in healthcare. The results indicate that, although AI has great potential to transform management and medical care, its application is still limited by factors such as insufficient technological infrastructure, lack of professional training, ethical challenges and financial restrictions. There is also a need for public policies aimed at research, innovation and data governance to ensure a safe and efficient implementation of these technologies. It is concluded that the integration of AI into the SUS depends on continuous investments, adequate training and strengthening of scientific research, in order to promote more modern, accessible and sustainable public health.