{"id":4221,"date":"2026-01-27T08:00:00","date_gmt":"2026-01-27T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/volcano.com.br\/?p=4221"},"modified":"2025-12-10T19:10:43","modified_gmt":"2025-12-10T19:10:43","slug":"algoritmo-de-hipocrates","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/volcano.com.br\/index.php\/2026\/01\/27\/algoritmo-de-hipocrates\/","title":{"rendered":"Algoritmo de Hip\u00f3crates"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"4221\" class=\"elementor elementor-4221\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-db66793 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"db66793\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-378a8d4\" data-id=\"378a8d4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a25ab6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1a25ab6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>O \u201cHook\u201d<\/h2><p>Era o ano de 1854 em Londres, e o c\u00f3lera assolava o distrito de Soho. Enquanto a sabedoria m\u00e9dica da \u00e9poca ainda se agarrava \u00e0 obsoleta teoria do *miasma* \u2014 a ideia de que a doen\u00e7a se propagava por &#8220;mau ar&#8221; \u2014, um m\u00e9dico obstinado chamado John Snow come\u00e7ou a mapear os \u00f3bitos. Ele n\u00e3o usou microsc\u00f3pios ou laborat\u00f3rios; usou um mapa, dados e pura geometria. Cada ponto de morte na planta da cidade o conduziu a uma \u00fanica fonte: o po\u00e7o de \u00e1gua da Broad Street. Ao remover o cabo da bomba d&#8217;\u00e1gua, a epidemia cessou.<\/p><p>A hist\u00f3ria de John Snow \u00e9 a mais potente analogia para o impacto da digitaliza\u00e7\u00e3o na sa\u00fade p\u00fablica. Ela n\u00e3o \u00e9 sobre uma nova vacina ou um medicamento revolucion\u00e1rio, mas sobre o poder da <strong>informa\u00e7\u00e3o<\/strong>, da <strong>geolocaliza\u00e7\u00e3o<\/strong> e da <strong>visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> para interromper o sofrimento em massa. No s\u00e9culo XXI, o po\u00e7o contaminado n\u00e3o \u00e9 mais uma bomba f\u00edsica; \u00e9 um <strong>d\u00e9ficit<\/strong> de dados, um <strong>delay<\/strong> de comunica\u00e7\u00e3o ou uma <strong>falha de algoritmo<\/strong>. A digitaliza\u00e7\u00e3o da sa\u00fade\u00a0 do prontu\u00e1rio eletr\u00f4nico \u00e0 gen\u00f4mica de precis\u00e3o, passando pelos sistemas de vigil\u00e2ncia epidemiol\u00f3gica baseados em IA n\u00e3o \u00e9 uma mera atualiza\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica; \u00e9 uma reengenharia radical do sistema de sa\u00fade, mudando o foco da <strong>cura<\/strong> individual para a <strong>preven\u00e7\u00e3o<\/strong> populacional, um salto qu\u00e2ntico compar\u00e1vel \u00e0 transi\u00e7\u00e3o da medicina hipocr\u00e1tica para a bacteriol\u00f3gica.<\/p><p>Este artigo se prop\u00f5e a dissecar a ascens\u00e3o inexor\u00e1vel do <strong>algoritmo de hip\u00f3crates*,<\/strong> investigando como a infraestrutura da informa\u00e7\u00e3o est\u00e1 simultaneamente empoderando o cidad\u00e3o e o Estado, e quais s\u00e3o os custos hist\u00f3ricos, \u00e9ticos e sociais desta nova era da sa\u00fade algor\u00edtmica.<\/p><section id=\"development\"><h2><span style=\"color: inherit; font-family: inherit; font-size: 1.75rem;\">\u00a0<\/span><\/h2><h2><span style=\"color: inherit; font-family: inherit; font-size: 1.75rem;\">Hist\u00f3rico e linha do tempo: Do cart\u00e3o perfurado \u00e0 gen\u00f4mica na nuvem<\/span><\/h2><section id=\"history\"><p>A jornada da digitaliza\u00e7\u00e3o na sa\u00fade n\u00e3o come\u00e7ou com os <strong>smartphones,<\/strong> mas com a lenta e tediosa automa\u00e7\u00e3o de processos.<\/p><p>O marco inicial pode ser rastreado at\u00e9 o p\u00f3s-Segunda Guerra Mundial, com o advento dos primeiros computadores eletr\u00f4nicos. A necessidade de gerenciar grandes bases de dados hospitalares e de seguros de sa\u00fade impulsionou a ado\u00e7\u00e3o de sistemas de <strong>processamento eletr\u00f4nico de dados (EDP)<\/strong>. Na d\u00e9cada de 1960, o surgimento dos <strong>sistemas de informa\u00e7\u00e3o hospitalar (HIS)<\/strong> come\u00e7ou a substituir os arquivamentos em papel por cart\u00f5es perfurados e, posteriormente, por <strong>mainframes.<\/strong> O foco era administrativo: faturamento, agendamento e invent\u00e1rio.<\/p><p>A verdadeira virada, contudo, ocorreu em duas ondas:<\/p><ul><li><strong>A onda dos prontu\u00e1rios (1990\u20132010):<\/strong> A populariza\u00e7\u00e3o do computador pessoal e o *boom* da internet viabilizaram a ado\u00e7\u00e3o em massa dos p<strong>rontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos do paciente (PEP)<\/strong> ou <strong>electronic health records<\/strong> (EHR). O PEP transformou a informa\u00e7\u00e3o de sa\u00fade de um documento est\u00e1tico em um ativo din\u00e2mico e pesquis\u00e1vel. Iniciativas como a <strong>health insurance portability and accountability act<\/strong>\u00a0(HIPAA) nos EUA, embora focadas em privacidade, acabaram por pavimentar o caminho para a padroniza\u00e7\u00e3o e troca de dados (GAO, 2007).<br \/><br \/><br \/><\/li><li><strong>A onda dos dados e da conectividade (2010\u2013atual):<\/strong> A prolifera\u00e7\u00e3o de dispositivos m\u00f3veis (<strong>mHealth<\/strong>), a queda dr\u00e1stica nos custos do sequenciamento gen\u00f4mico e o poder da computa\u00e7\u00e3o em nuvem catalisaram a fus\u00e3o do <strong>big data<\/strong> com a sa\u00fade. O monitoramento cont\u00ednuo de sinais vitais via <strong>wearables<\/strong> e o processamento de milh\u00f5es de imagens m\u00e9dicas por <strong>intelig\u00eancia artificial (IA)<\/strong> migraram o epicentro da sa\u00fade do hospital para a vida di\u00e1ria do indiv\u00edduo (Jha, 2012).<br \/><br \/><br \/><\/li><\/ul><p>Em ess\u00eancia, a linha do tempo da digitaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 a hist\u00f3ria da <strong>passagem do dado frio e isolado para o dado quente, conectado e preditivo.<\/strong><\/p><\/section><section id=\"technical-foundations\"><h3>\u00a0<\/h3><h3>Fundamentos cient\u00edficos e t\u00e9cnicos: A tr\u00edade da sa\u00fade digital<\/h3><p>O impacto transformador da digitaliza\u00e7\u00e3o reside em tr\u00eas pilares t\u00e9cnicos interligados, formando a espinha dorsal do *Algoritmo de Hip\u00f3crates*:<\/p><h4>Interoperabilidade e padr\u00f5es de dados<\/h4><p>A sa\u00fade p\u00fablica exige que sistemas d\u00edspares hospitais privados, postos de sa\u00fade p\u00fablicos, laborat\u00f3rios, seguradoras \u201cconversem\u201d entre si. O conceito t\u00e9cnico crucial aqui \u00e9 a <strong>interoperabilidade<\/strong>, muitas vezes alcan\u00e7ada por padr\u00f5es como o <strong>HL7 (health level seven)<\/strong> ou o mais moderno <strong>FHIR (fast healthcare interoperability resources)<\/strong>. O FHIR, baseado em arquitetura <strong>web<\/strong>\u00a0(APIs e REST), permite que pequenos &#8220;peda\u00e7os&#8221; de informa\u00e7\u00e3o de sa\u00fade (como resultados de exames ou listas de medicamentos) sejam trocados de forma r\u00e1pida e segura, facilitando a cria\u00e7\u00e3o de pain\u00e9is de sa\u00fade p\u00fablica e sistemas de vigil\u00e2ncia em tempo real.<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>Intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina (machine learning)<\/h4><p>A IA atua como o motor preditivo do sistema digital. Na sa\u00fade p\u00fablica, o <strong>Machine Learning<\/strong>\u00a0\u00e9 empregado em duas frentes principais (Wartman, 2018):<\/p><ul><li><strong>Diagn\u00f3stico e rastreamento:<\/strong> algoritmos de <strong>Deep Learning<\/strong>\u00a0s\u00e3o treinados com milh\u00f5es de imagens (radiografias, l\u00e2minas de patologia) ou dados gen\u00f4micos para identificar padr\u00f5es sutis, superando a precis\u00e3o do olho humano em tarefas repetitivas. Por exemplo, podem detectar retinopatia diab\u00e9tica ou les\u00f5es cancer\u00edgenas em est\u00e1gios iniciais. <br \/><br \/><\/li><li><strong>Vigil\u00e2ncia epidemiol\u00f3gica preditiva:<\/strong> Sistemas como o <strong>BlueDot<\/strong> ou algoritmos internos de sa\u00fade p\u00fablica utilizam modelos de s\u00e9ries temporais e <strong>NLP (Natural Language Processing),<\/strong> rastreando not\u00edcias, m\u00eddias sociais e dados de mobilidade para prever surtos de doen\u00e7as (como a COVID-19 ou a dengue) antes que os dados cl\u00ednicos oficiais sejam sequer reportados, transformando a vigil\u00e2ncia de <strong>reativa<\/strong> em <strong>proativa<\/strong>.<\/li><\/ul><h4>\u00a0<\/h4><h4>Telessa\u00fade e monitoramento remoto (RPM)<\/h4><p>A tecnologia de<strong> streaming<\/strong> e a internet de banda larga permitiram a desmaterializa\u00e7\u00e3o do consult\u00f3rio m\u00e9dico. A <strong>telessa\u00fade<\/strong> n\u00e3o \u00e9 apenas videochamada (teleconsulta); abrange telemonitoramento (acompanhamento de pacientes cr\u00f4nicos em casa), Telediagn\u00f3stico (laudos a dist\u00e2ncia) e Tele-educa\u00e7\u00e3o. O <strong>Monitoramento remoto do paciente (RPM)<\/strong> utiliza biossensores e <strong>wearables<\/strong>\u00a0para coletar dados cont\u00ednuos de pacientes em condi\u00e7\u00f5es reais, permitindo interven\u00e7\u00f5es personalizadas e oportunas, reduzindo reinterna\u00e7\u00f5es e o custo global do cuidado (WHO, 2021).<\/p><\/section><section id=\"contemporary-implications\"><h3>\u00a0<\/h3><h3>Implica\u00e7\u00f5es contempor\u00e2neas: A descentraliza\u00e7\u00e3o do cuidado<\/h3><p>O impacto da digitaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 multidimensional e j\u00e1 se manifesta em toda a sociedade:<\/p><h4>A revolu\u00e7\u00e3o da acessibilidade e a quebra de barreiras geogr\u00e1ficas<\/h4><p>Em vastos territ\u00f3rios rurais ou de baixa densidade populacional, a telemedicina emergiu como um equalizador de acesso. A capacidade de um especialista em um centro urbano emitir um laudo de eletrocardiograma (ECG) ou de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica para um hospital regional por meio do telediagn\u00f3stico elimina a necessidade de longas e caras transfer\u00eancias de pacientes. A organiza\u00e7\u00e3o Mundial da Sa\u00fade (OMS) destaca que<strong> mHealth<\/strong>\u00a0(sa\u00fade m\u00f3vel) est\u00e1 se tornando crucial para a aten\u00e7\u00e3o prim\u00e1ria em pa\u00edses de baixa e m\u00e9dia renda (WHO, 2021).<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>O poder da sa\u00fade preditiva e personalizada<\/h4><p>A fus\u00e3o da gen\u00f4mica com a IA est\u00e1 inaugurando a era da <strong>medicina de precis\u00e3o<\/strong>. Em vez de tratar a &#8220;m\u00e9dia&#8221; dos pacientes, os m\u00e9dicos podem prescrever tratamentos baseados no perfil gen\u00e9tico, metab\u00f3lico e de estilo de vida de cada indiv\u00edduo, maximizando a efic\u00e1cia e minimizando os efeitos colaterais. Para a sa\u00fade p\u00fablica, isso significa n\u00e3o apenas prever a probabilidade de um indiv\u00edduo desenvolver uma doen\u00e7a, mas tamb\u00e9m modelar o impacto de pol\u00edticas de sa\u00fade em subpopula\u00e7\u00f5es espec\u00edficas (Collins, 2015).<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>Impacto na economia e gest\u00e3o de recursos<\/h4><p>A digitaliza\u00e7\u00e3o ataca a inefici\u00eancia, um dos maiores inimigos da sa\u00fade p\u00fablica. A ado\u00e7\u00e3o de PEPs e sistemas integrados reduz o desperd\u00edcio administrativo, minimiza erros de medica\u00e7\u00e3o (um problema grave em sistemas complexos) e otimiza o uso de leitos hospitalares. A an\u00e1lise preditiva do big data permite que gestores de sa\u00fade aloquem recursos (vacinas, pessoal, insumos) de forma mais inteligente e antecipada, como na distribui\u00e7\u00e3o de vacinas de gripe com base na modelagem de surtos localizados.<\/p><\/section><section id=\"controversies\"><h3>\u00a0<\/h3><h3>Controv\u00e9rsias, debates e mitos: A Fric\u00e7\u00e3o entre tecnologia e humanidade<\/h3><p>O avan\u00e7o digital, como toda revolu\u00e7\u00e3o, traz consigo sombras complexas e debates acalorados que desafiam a estrutura \u00e9tica e social da sa\u00fade:<\/p><h4>A \u00e9tica do algoritmo e o vi\u00e9s oculto<\/h4><p>O maior debate reside na confian\u00e7a nos sistemas de IA. O mito popular \u00e9 que a IA \u00e9 inerentemente objetiva. A realidade cient\u00edfica, contudo, demonstra que <strong>algoritmos s\u00e3o t\u00e3o enviesados quanto os dados com os quais s\u00e3o treinados<\/strong> (O\u2019Neil, 2016). Se um sistema de IA para diagn\u00f3stico foi treinado predominantemente com dados de popula\u00e7\u00f5es caucasianas, ele pode apresentar desempenho inferior e, portanto, diagn\u00f3sticos menos precisos em pacientes de outras etnias. Na sa\u00fade p\u00fablica, um algoritmo de triagem que prioriza o acesso a especialistas baseado em fatores socioecon\u00f4micos implicitamente presentes nos dados hist\u00f3ricos pode perpetuar e at\u00e9 amplificar iniquidades sociais.<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>O dilema da privacidade e o monop\u00f3lio dos dados<\/h4><p>O prontu\u00e1rio eletr\u00f4nico universal e a coleta cont\u00ednua de dados por <strong>wearables<\/strong>\u00a0criam um tesouro de informa\u00e7\u00f5es \u00edntimas \u2014 dados gen\u00e9ticos, hist\u00f3rico m\u00e9dico completo, localiza\u00e7\u00e3o em tempo real, padr\u00f5es de sono. A quem pertencem esses dados? Como garantir que a necessidade de vigil\u00e2ncia epidemiol\u00f3gica (um bem p\u00fablico) n\u00e3o colida com o direito fundamental \u00e0 privacidade individual? O debate ferve sobre a <strong>anonimiza\u00e7\u00e3o<\/strong> e a <strong>criptografia homom\u00f3rfica<\/strong> (que permite o processamento de dados sem descriptograf\u00e1-los), mas a fragilidade da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica e o interesse comercial das big techs no setor de sa\u00fade permanecem como amea\u00e7as existenciais \u00e0 autonomia do paciente (Mittelstadt, 2016).<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>O mito da solu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica universal (techno-solutionism)<\/h4><p>H\u00e1 uma tend\u00eancia perigosa de acreditar que todos os problemas de sa\u00fade p\u00fablica podem ser resolvidos com mais tecnologia. Este \u00e9 o <strong>techno-solutionism<\/strong>. A digitaliza\u00e7\u00e3o melhora a <strong>efici\u00eancia<\/strong>, mas n\u00e3o substitui a <strong>empatia<\/strong>, o <strong>acesso b\u00e1sico \u00e0 \u00e1gua pot\u00e1vel<\/strong> ou a <strong>qualidade do ar<\/strong>. A tecnologia n\u00e3o resolve a falta de m\u00e9dicos em regi\u00f5es isoladas; ela apenas permite que os m\u00e9dicos existentes alcancem mais pessoas. O mito \u00e9 que a solu\u00e7\u00e3o \u00e9 <strong>software<\/strong>; a realidade \u00e9 que a solu\u00e7\u00e3o \u00e9 *infraestrutura* (social, humana e tecnol\u00f3gica).<\/p><\/section><section id=\"future-scenarios\"><h3>\u00a0<\/h3><h3>Cen\u00e1rios futuros: A sa\u00fade como servi\u00e7o p\u00fablico preditivo<\/h3><p>Olhando para a pr\u00f3xima d\u00e9cada, as proje\u00e7\u00f5es baseadas em tend\u00eancias de pesquisa e investimento apontam para uma transforma\u00e7\u00e3o profunda, onde a sa\u00fade p\u00fablica se tornar\u00e1 fundamentalmente preditiva e <strong>onipresente<\/strong>:<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>O g\u00eameo digital de sa\u00fade p\u00fablica<\/h4><p>No futuro, a <strong>modelagem preditiva<\/strong> avan\u00e7ar\u00e1 para o conceito de <strong>g\u00eameo digital<\/strong> populacional. Utilizando dados an\u00f4nimos e agregados de sa\u00fade, mobilidade, clima e saneamento, os gestores poder\u00e3o simular o impacto de interven\u00e7\u00f5es espec\u00edficas (como o fechamento de escolas ou a introdu\u00e7\u00e3o de uma nova vacina) *antes* de implement\u00e1-las. Isso levar\u00e1 \u00e0 <strong>pol\u00edtica de sa\u00fade baseada em simula\u00e7\u00e3o<\/strong>, otimizando o custo-benef\u00edcio e minimizando o risco social.<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>A sa\u00fade comportamental integrada por IA<\/h4><p>O futuro ver\u00e1 a IA n\u00e3o apenas diagnosticando doen\u00e7as f\u00edsicas, mas tamb\u00e9m monitorando e intervindo em sa\u00fade mental e comportamental. Algoritmos de<strong> NLP<\/strong>\u00a0poder\u00e3o analisar o tom de voz e o conte\u00fado de textos de pacientes em teleterapia para prever epis\u00f3dios de crise ou risco de suic\u00eddio. A gamifica\u00e7\u00e3o e a Realidade Virtual (RV) ser\u00e3o integradas como ferramentas de reabilita\u00e7\u00e3o e gest\u00e3o de dor cr\u00f4nica, com o feedback de dados sendo canalizado diretamente para o sistema de sa\u00fade p\u00fablico.<\/p><h4>\u00a0<\/h4><h4>A descentraliza\u00e7\u00e3o do laborat\u00f3rio e o ponto de cuidado<\/h4><p>A converg\u00eancia de <strong>nanotecnologia, microfluidica e mHealth<\/strong> permitir\u00e1 que complexos diagn\u00f3sticos de laborat\u00f3rio sejam realizados fora do hospital. Dispositivos <strong>Point-of-Care<\/strong> (PoC) conectados a <strong>smartphones<\/strong>\u00a0poder\u00e3o diagnosticar doen\u00e7as infecciosas, medir biomarcadores renais ou verificar a carga viral com alta precis\u00e3o. Isso democratizar\u00e1 a sa\u00fade, especialmente em \u00e1reas remotas, transformando o posto de sa\u00fade local ou at\u00e9 mesmo o lar do paciente no novo centro de diagn\u00f3stico (Huang et al., 2020).<\/p><\/section><\/section><section id=\"conclusion\"><h2>\u00a0<\/h2><h2>O \u201ctakeaway\u201d final<\/h2><p>A digitaliza\u00e7\u00e3o da sa\u00fade p\u00fablica \u00e9 a epopeia do nosso tempo, uma narrativa que se desenrola no cruzamento entre o <strong>Big Data<\/strong> e o <strong>cora\u00e7\u00e3o humano<\/strong>. Se John Snow nos ensinou que a informa\u00e7\u00e3o correta no lugar certo pode salvar uma cidade, o *Algoritmo de Hip\u00f3crates* nos ensina que o *dado* \u00e9 o novo *medicamento*, e o *sistema* \u00e9 o novo *consult\u00f3rio*.<\/p><p>Contudo, a verdadeira li\u00e7\u00e3o n\u00e3o reside na maravilha da tecnologia, mas na nossa responsabilidade em mold\u00e1-la. A era digital promete uma sa\u00fade mais precisa, acess\u00edvel e preditiva, mas s\u00f3 cumprir\u00e1 essa promessa se navegarmos as \u00e1guas turvas da <strong>equidade de acesso<\/strong>, do <strong>vi\u00e9s algor\u00edtmico<\/strong> e da <strong>privacidade de dados<\/strong> com a mesma dilig\u00eancia cient\u00edfica e \u00e9tica que guiou o pr\u00f3prio Hip\u00f3crates.<\/p><p>O desafio final da sa\u00fade p\u00fablica n\u00e3o ser\u00e1 tecnol\u00f3gico, mas <strong>humano<\/strong>. Ser\u00e1 garantir que, no frenesi da coleta e processamento de dados, n\u00e3o percamos de vista a face humana da doen\u00e7a e do sofrimento. A tecnologia \u00e9 uma ferramenta poderosa; a b\u00fassola deve ser sempre a justi\u00e7a social. A revolu\u00e7\u00e3o digital na sa\u00fade n\u00e3o \u00e9 inevit\u00e1vel; ela \u00e9, sim, uma escolha que a humanidade faz, dia ap\u00f3s dia, sobre o futuro que queremos construir: um futuro onde a <strong>sa\u00fade<\/strong> \u00e9 um *direito* facilitado por um <strong>algoritmo justo<\/strong>.<\/p><\/section><section id=\"references\"><h2>\u00a0<\/h2><h2>Fontes<\/h2><p class=\"note\">Todas as refer\u00eancias seguem o formato ABNT NBR 6023 (Autor-Data).<\/p><ul><li>COLLINS, Francis S.; VARMUS, Harold. A new initiative on precision medicine. <strong>The New England Journal of Medicine<\/strong>, v. 372, n. 9, p. 793-795, 2015.<\/li><li>GAO (U.S. Government Accountability Office). <strong>Health Information Technology: Efforts to Adopt Electronic Health Records<\/strong> (GAO-07-680T). Washington, D.C.: U.S. Government Accountability Office, 2007.<\/li><li>HUANG, Minjun et al. The emerging era of smart healthcare. <strong>Advanced Electronic Materials<\/strong>, v. 6, n. 12, 2020.<\/li><li>JHA, Ashish K. The promise of electronic health records. <strong>The New England Journal of Medicine<\/strong>, v. 366, n. 17, p. 1621-1627, 2012.<\/li><li>MITTELSTADT, Brent D. <strong>The ethics of algorithms: Mapping the debate<\/strong>. Big Data &amp; Society, v. 3, n. 2, 2016.<\/li><li>O\u2019NEIL, Cathy. <strong>Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy<\/strong>. New York: Crown, 2016.<\/li><li>WARTMAN, Steven. Artificial Intelligence in Medical Education. <strong>Academic Medicine<\/strong>, v. 93, n. 12, p. 1761-1763, 2018.<\/li><li>WHO (World Health Organization). <strong>Global strategy on digital health 2020\u20132025<\/strong>. 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