Regular o uso de IA na saúde na América Latina: entre a urgência e o preparo

A inteligência artificial está cada vez mais presente na área da saúde, desde aplicativos que ajudam a identificar doenças até sistemas que preveem riscos e organizam o atendimento.

Na prática, isso significa que muitas decisões deixam de seguir apenas regras fixas e passam a se basear em grandes volumes de dados e sistemas automatizados. Essa mudança ajuda a explicar por que os governos veem o uso da inteligência artificial simultaneamente como uma oportunidade de modernização e como fonte de novos desafios regulatórios.

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O problema central não é apenas a velocidade da inovação, mas o descompasso entre a capacidade tecnológica do setor privado e a capacidade regulatória dos Estados. Aprovar leis, por si só, não garante sua implementação efetiva nem a proteção real das pessoas.

Quando a inteligência artificial é usada no diagnóstico, no tratamento ou na análise de riscos, não se trata apenas de rapidez. Estão em jogo decisões que afetam diretamente a vida das pessoas. Por isso, espera-se que esses sistemas tornem o atendimento mais preciso, organizado e acessível, sem prejudicar sua qualidade e segurança.

Na América Latina, muitos países enfrentam falta de recursos, escassez de profissionais e grandes desigualdades regionais. Esses desafios afetam a capacidade do Estado de avaliar novas tecnologias de saúde.

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial é vista como uma oportunidade para ampliar o acesso, reduzir custos e ajudar no combate a doenças transmissíveis e crônicas.

No entanto, essa expectativa engloba desafios. As autoridades precisam atualizar regras enquanto lidam com tecnologias que evoluem rapidamente. Quando faltam estrutura e conhecimento, muitas vezes o governo só reage depois que os sistemas já estão em uso.

Essa demora aumenta o risco de falhas. Muitos desses sistemas são desenvolvidos com base em dados e realidades diferentes das encontradas na região. Por isso, podem ignorar condições locais, como o perfil das doenças ou a infraestrutura disponível.

Esse debate é urgente porque a tecnologia em saúde está avançando na América Latina. Em países como Colômbia, Brasil e México, empresas usam inteligência artificial para apoiar diagnósticos e organizar consultas. O problema é que muitas dessas tecnologias começam a ser usadas em larga escala antes que existam regras claras para acompanhá-las.

Inteligência artificial na saúde: copiar modelos não basta

Países da América Latina já estão criando regras para usar a inteligência artificial. Cada país avança em um ritmo diferente. Em países como Brasil e Chile, as regras seguem o modelo usado na Europa. Quanto maior o risco da tecnologia, mais rigorosas são as exigências.

Em contraste, outros países adotam regras mais flexíveis, com foco em estimular novas tecnologias. Na Argentina, a prioridade tem sido atrair investimentos e impulsionar o crescimento do setor tecnológico. No México, as propostas ainda estão em debate, e não há uma lei específica já aprovada sobre o tema.

Copiar modelos de outros países pode parecer uma solução rápida. Mas, sem investimento em estrutura e preparo local, as regras podem ficar apenas no papel. Na prática, sua aplicação acaba dependendo de recursos técnicos e decisões muitas vezes tomadas fora do país.

Isso já aconteceu em outras áreas da saúde. Um exemplo são os Regulamentos Sanitários Internacionais, um conjunto de regras que os países concordam em seguir para enfrentar crises de saúde. Na prática, porém, muitos desses compromissos esbarraram na capacidade técnica e na dependência de ajuda de outros países em crises como a gripe H1N1 e o surto de Ebola.

No caso da inteligência artificial, o desafio é ainda maior. Criar e testar esses sistemas exige muitos dados e tecnologia avançada. Esses recursos ficam concentrados em grandes empresas globais.

A indústria farmacêutica já mostra como essa transformação está acontecendo. Estudos recentes indicam que a inteligência artificial deixou de ser apenas uma novidade e passou a fazer parte da rotina das grandes empresas. Hoje, muitas delas trabalham com empresas como AWS, NVIDIA e OpenAI para usar tecnologia que ajuda a analisar grandes volumes de dados e tornar a pesquisa de novos medicamentos mais eficiente.

A questão principal não é saber se as regras vão acompanhar o avanço da tecnologia. O desafio é entender como os governos podem agir com responsabilidade, sem confundir pressa com preparo. Sem investir em equipes qualificadas e conhecimento técnico, a regulação corre o risco de permanecer apenas no papel. Mais do que copiar modelos, os países da região precisam desenvolver competência técnica própria e adaptar as regras às suas realidades institucionais.

Maria Alejandra Costa recebe financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.

Vitória Lopes de Oliveira Silva recebe financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).