O debate sobre o uso de inteligência artificial (IA) no Sistema Único de Saúde ganhou força nas eleições de 2026, quando candidatos de todas as siglas apresentaram projetos para modernizar a triagem e o agendamento de consultas. A proposta, que visa substituir a fila por ordem de chegada por um sistema orientado por risco clínico, foi divulgada durante as campanhas que se desenvolveram ao longo de 2025 e início de 2026 em todo o país.
Como a IA pode transformar a triagem no SUS
A ideia central é que algoritmos analisem informações como gravidade, histórico médico e fatores de risco para definir a prioridade de atendimento. Essa abordagem promete reduzir o tempo de espera de pacientes com condições críticas, direcionando recursos de forma mais eficiente.
Além da classificação de risco, a IA pode automatizar o agendamento de exames, enviando lembretes personalizados e sugerindo datas com base na disponibilidade dos serviços. O resultado esperado é uma fila única digital, onde o paciente acompanha sua posição em tempo real.
Alguns dos benefícios apontados pelos defensores incluem:
- Maior rapidez na identificação de casos urgentes;
- Redução de erros humanos na priorização;
- Integração entre laboratórios, farmácias e centros de imagem;
- Ampliação do acesso a especialistas em regiões remotas.
Essas vantagens são sustentadas por pesquisas realizadas em laboratórios de big data, que mostram que algoritmos treinados com dados brasileiros podem alcançar acurácia comparável à de especialistas em diagnóstico de imagem.
Visões dos candidatos e propostas específicas
O candidato do PL, Flávio Bolsonaro, prometeu usar IA para agilizar o agendamento de consultas e exames, além de criar um sistema preventivo que identifique pacientes de alto risco antes que eles precisem de atendimento de urgência. Segundo seu plano, a tecnologia enviaria alertas proativos para que o cidadão procure cuidados preventivos.
Do lado do PT, o presidente Luiz Inácio Lula da Silva defendeu a “regulação do acesso à atenção especializada” por meio de uma fila única digital ordenada pelo risco clínico. A proposta inclui a criação de um portal nacional onde todas as solicitações de exames e consultas seriam avaliadas por um algoritmo de priorização.
Renan Santos, do partido Missão, inspirou‑se na plataforma DoctorSV de El Salvador. Seu projeto prevê a integração total entre laboratórios, farmácias e centros de imagem, permitindo que a triagem seja feita em tempo real por um sistema de IA que já opera em outros países da América Latina.
Apesar das diferenças de discurso, todas as propostas convergem para a mesma meta: substituir a tradicional fila cronológica por um modelo baseado em risco clínico, usando IA como ferramenta central.
Desafios e críticas de especialistas
Alexandre Chiavegatto Filho, professor de IA na USP, acredita que a área da saúde será a maior beneficiária da tecnologia, especialmente na fase de diagnóstico e no apoio a profissionais em regiões carentes. Segundo ele, os algoritmos são capazes de analisar interações complexas que levam a complicações graves, oferecendo suporte decisivo ao médico.
Entretanto, Wagner Meira Jr., da UFMG, alerta para a realidade prática das propostas. Ele argumenta que a implementação de sistemas de IA em quatro anos de mandato é extremamente ambiciosa e que os melhores resultados da tecnologia ainda ocorrem em contextos bem delimitados, como a análise de exames de imagem.
Um ponto crítico destacado por Meira é a capacidade de atendimento. Reordenar a fila sem ampliar o número de profissionais e de unidades de saúde pode gerar frustração, já que a prioridade muda, mas o volume de recursos permanece o mesmo.
Além disso, há preocupações éticas sobre transparência dos algoritmos, viés nos dados e a necessidade de garantir a privacidade dos pacientes. A legislação brasileira ainda carece de normas específicas que regulamentem o uso de IA em saúde, o que pode atrasar a adoção em larga escala.
Para que a proposta seja viável, especialistas sugerem um plano gradual que inclua:
- Investimento em infraestrutura digital nas unidades de saúde;
- Capacitação de profissionais para interpretar e validar resultados de IA;
- Criação de comitês de ética que avaliem o viés dos algoritmos;
- Teste piloto em regiões com menor demanda antes da expansão nacional.
Essas etapas visam garantir que a tecnologia complemente o trabalho humano, em vez de substituí‑lo de forma indiscriminada.
Em resumo, a discussão sobre IA no SUS reúne promessas de eficiência, prevenção e acesso ampliado, mas também revela a necessidade de planejamento cuidadoso, investimento em recursos humanos e um marco regulatório robusto. O futuro da saúde pública brasileira pode depender da capacidade de equilibrar inovação tecnológica com a realidade dos serviços de saúde já existentes.
