Como escritor bestseller e pesquisador especializado em Inteligência Artificial (IA), dedico minha jornada a explorar as fronteiras entre a inovação tecnológica e as implicações humanas. No contexto biomédico, onde o impacto da IA pode ser a diferença entre a vida e a morte, o debate sobre detecção de vieses, explicabilidade e transparência algorítmica ascende a uma urgência ética e social sem precedentes.

O fenômeno do viés algorítmico na saúde

A Inteligência Artificial já se consolidou como uma ferramenta poderosa em diagnósticos por imagem, previsão de riscos de doenças crônicas e otimização de fluxos hospitalares. No entanto, o potencial revolucionário da IA na saúde vem acompanhado de um risco fundamental: o viés algorítmico.

O viés de IA, ou viés de aprendizado de máquina, não é um erro técnico neutro. É, em essência, o reflexo amplificado de vieses humanos e desigualdades sociais incorporados nos vastos datasets de treinamento. Se um algoritmo de diagnóstico por imagem é treinado predominantemente com dados de uma população com características demográficas específicas (como gênero, raça ou localização geográfica), ele pode se mostrar menos preciso, ou até mesmo perigoso, ao ser aplicado a populações sub-representadas.

• O risco da iniquidade: O resultado pode ser a perpetuação e o aprofundamento das disparidades na saúde. Um sistema pode erroneamente otimizar uma fila de exames separando pacientes com base em estereótipos de gênero, ou um modelo de predição de risco pode subestimar a necessidade de cuidados para um grupo minoritário, levando a diagnósticos tardios ou tratamentos inadequados. O algoritmo, nesse cenário, não é um agente decisório imparcial, mas sim um replicador de padrões históricos de discriminação.

Explicabilidade e transparência: O caminho para a confiança

O grande desafio dos sistemas de IA, em especial aqueles baseados em Deep Learning, é sua natureza de “caixa-preta” (black-box). Os profissionais de saúde e, mais importante, os pacientes, precisam entender como uma decisão foi tomada. É aqui que entram a explicabilidade e a transparência algorítmica.

• Explicabilidade (XAI – Explainable AI): Refere-se à capacidade de um sistema de IA de fornecer justificativas compreensíveis para suas saídas. No setor biomédico, isso é crucial para que um médico possa manter sua autoridade crítica e responsabilidade clínica. Se a IA sugere um tratamento ou um diagnóstico, o profissional precisa ter a capacidade de auditar e validar essa sugestão com base em raciocínio clínico e não apenas em uma “fé” cega na tecnologia.
  
  
• Transparência: Diz respeito à abertura e clareza sobre o design, o desenvolvimento e a operação de um sistema de IA. Isso inclui a divulgação da origem e da composição dos dados de treinamento, os critérios de fairness (justiça) adotados, e a forma como os riscos são gerenciados. A transparência é um requisito ético e jurídico para garantir o direito à informação do paciente e a responsabilização jurídica em caso de danos.

A urgência da algorética e da regulação

A resposta a esses desafios não reside apenas em aprimoramentos técnicos, mas em uma mudança de cultura e em um arcabouço regulatório robusto. A algorética surge como o campo que integra princípios éticos como justiça, equidade e responsabilidade no desenvolvimento e uso de algoritmos, especialmente na saúde.

É fundamental que as regulamentações em países como o Brasil exijam:

1. Auditoria e fairness contínuos: Processos obrigatórios para identificar, mitigar e monitorar vieses em todas as fases do ciclo de vida do algoritmo.
   
   
2. Classificação de risco: Sistemas de IA na saúde devem ser classificados por risco, com níveis mais altos de exigência de explicabilidade e transparência para aqueles que impactam diretamente decisões críticas de diagnóstico e tratamento.
   
   
3. Governançca algorítmica interinstitucional: A colaboração entre órgãos reguladores, desenvolvedores de tecnologia e profissionais de saúde para criar diretrizes claras.
   
   
4. Preservação da autonomia humana: A IA deve ser uma aliada, uma ferramenta de suporte, e não uma substituta do julgamento clínico, preservando o vínculo médico-paciente e a empatia inerente ao cuidado.
   
   

O avanço da IA na área biomédica é inevitável e desejável, mas seu destino precisa ser moldado por princípios de equidade e confiança. Desenvolver uma IA eticamente responsável não é apenas um imperativo moral, mas uma precondição para garantir que a tecnologia cumpra sua promessa de melhorar a saúde para todos os cidadãos.

Fontes 

ABRAMED. Algorética na saúde: ética e transparência nos algoritmos por um sistema mais confiável e inclusivo. Disponível em: https://abramed.org.br/7274/algoretica-na-saude/. Acesso em: 1 dez. 2025.

ABRAMED. Vieses algorítmicos na Saúde: a IA na Medicina Diagnóstica precisa de contexto, não só de dados. Disponível em: https://abramed.org.br/7606/vieses-algoritmos-ia-medicina-diagnostica/. Acesso em: 1 dez. 2025.

CALAZA, T.; DORETO, J. V. V. A regulação da explicabilidade algorítmica na saúde: entre a transparência clínica e a responsabilidade jurídica. Revista de Direito e as Novas Tecnologias, v. 8, n. 28, p. 21-42, jul./set. 2025. Disponível em: https://dspace.mj.gov.br/handle/1/15949?locale=pt_BR. Acesso em: 1 dez. 2025.

FERRAZ, L. C. O. A transparência dos processos de inteligência artificial (IA) no setor de saúde suplementar: garantias e possíveis violações de direitos fundamentais pela opacidade dos algoritmos de IA nas análises preditivas dos indivíduos. 2022. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Direito) – Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa, Brasília, 2022. Disponível em: https://repositorio.idp.edu.br/handle/123456789/3433. Acesso em: 1 dez. 2025.

IBM. O que é viés da IA? Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-bias. Acesso em: 1 dez. 2025.

LIMA, J. C. Desafios para adoção de Inteligência Artificial pelo SUS: ética, transparência e interpretabilidade. 2022. Tese (Doutorado em Informação e Comunicação em Saúde) – Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, 2022. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=SvFFjckImro. Acesso em: 1 dez. 2025.