Modelos de inteligência artificial na atenção primária: desempenho, transparência e segurança na triagem de pacientes

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Autor(es): dc.contributorRCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saberpt_BR
Autor(es): dc.contributor.authorPedroza Daniel, Lucas-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-12-17T19:17:35Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-12-17T19:17:35Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-12-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/1851-
identificador: dc.identifier.otherInteligência artificial em saúdept_BR
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1133628-
Resumo: dc.description.abstractA incorporação da inteligência artificial (IA) em sistemas de saúde avançou de modo significativo na última década, alcançando ambientes não hospitalares como a atenção primária e os serviços de urgência. Este artigo analisa criticamente experiências internacionais (Estados Unidos, Canadá, Reino Unido e Brasil) envolvendo aplicações de IA em triagem automatizada, estratificação de risco e apoio à decisão clínica, com foco em contextos de baixa e média complexidade. São discutidos os principais riscos associados ao uso dessas tecnologias – viés algorítmico, opacidade, falhas de interoperabilidade, fragilidades na governança de dados e questões de privacidade – à luz de frameworks internacionais de regulação e ética propostos por organismos como a Organização Mundial da Saúde (OMS), a Food and Drug Administration (FDA) e o National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Com base nessa análise, propõe-se um conjunto de critérios mínimos para a adoção segura e ética de IA em serviços de atenção primária e urgência, incluindo validação clínica local, transparência, controle de vieses, governança de dados, integração sistêmica, treinamento de equipes e monitoramento pós-implantação. Conclui-se que a IA pode fortalecer o cuidado primário, aprimorar a gestão de fluxos de pacientes e apoiar decisões clínicas complexas, desde que implementada sob governança clínica robusta, com supervisão profissional contínua e respeito aos direitos dos pacientes.pt_BR
Tamanho: dc.format.extent489 KBpt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetypePDFpt_BR
Idioma: dc.language.isopt_BRpt_BR
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil*
Licença: dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/*
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificialpt_BR
Palavras-chave: dc.subjectAtenção primária à saúdept_BR
Palavras-chave: dc.subjectApoio à decisão clínicapt_BR
Palavras-chave: dc.subjectGovernança em saúdept_BR
Título: dc.titleModelos de inteligência artificial na atenção primária: desempenho, transparência e segurança na triagem de pacientespt_BR
Tipo de arquivo: dc.typetextopt_BR
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