Análise | Regulando a IA na saúde: debates intensos e lições globais a partir dos Estados Unidos

A inteligência artificial (IA) está transformando a medicina e os sistemas de saúde em todo o mundo — desde diagnósticos mais rápidos até apoio em decisões clínicas complexas —, mas essa revolução tecnológica trouxe também uma pergunta difícil: como regular a IA em saúde de forma segura, eficaz e equitativa? Um exemplo recente dos debates em curso vem do estado de Ohio, nos Estados Unidos, onde legisladores estão propondo várias leis para limitar usos automatizados de IA no setor de saúde.

Embora o foco inicial desses projetos de lei seja estadual, as implicações são profundas e refletem um movimento global de criação de regras para inteligência artificial na área da saúde, diante de preocupações com transparência, segurança do paciente, privacidade e viés algorítmico.

O que está sendo proposto em Ohio?

Em Ohio, legisladores estaduais estão considerando uma série de medidas para restringir como a IA pode ser usada por planos de saúde, profissionais de saúde mental e até terapeutas licenciados.

Entre as propostas:

• Senate Bill 164 e House Bill 579 proibiriam planos de saúde de tomar decisões sobre cobertura ou reembolso com base apenas em sistemas de IA, sem supervisão humana.
• House Bill 524 busca penalizar o desenvolvimento ou uso de modelos de IA que incentivem comportamentos autodestrutivos ou violência.
• House Bill 525 proibiria terapeutas de confiar exclusivamente em IA para tomar decisões terapêuticas ou interagir diretamente com pacientes em contextos de tratamento.

Essas propostas surgem num contexto em que mais de 250 projetos de lei voltados à IA em saúde foram apresentados em 47 estados dos EUA, refletindo um momento em que legisladores estão tentando preencher lacunas deixadas pela ausência de um marco regulatório federal abrangente.

Regulação da IA em saúde: por que é urgente?

A inteligência artificial já está sendo usada em vários aspectos da saúde, incluindo:

• Análise de imagens médicas para detecção de doenças;
• Assistência na geração de relatórios clínicos e documentação;
• Ferramentas de auxílio à decisão em tratamentos;
• Sistemas de triagem e atendimento inicial de pacientes.

Apesar desse potencial, existem riscos importantes associados ao uso indevido ou não supervisionado dessas tecnologias, como decisões automatizadas que podem negar cobertura de tratamento sem explicação clara, ou chatbots que interpretam mal sintomas psicológicos e dão respostas inadequadas.

Além disso, organizações como a American Medical Association destacam que, em muitos casos, ainda não existem normas robustas que assegurem que ferramentas de IA sejam justas, transparentes e responsáveis — especialmente quando aplicadas em decisões de alto impacto para pacientes.

Estados como “laboratórios” de políticas públicas

O caso de Ohio faz parte de um fenômeno maior observado nos EUA: com o Congresso federal sem uma lei abrangente de IA que regule setores específicos como saúde, os estados estão atuando como “laboratórios” de experimentação de políticas públicas, criando suas próprias regras.

Por exemplo:

• Alguns estados exigem transparência sobre quando e como a IA é usada;
• Outros proíbem que sistemas automatizados façam decisões críticas sem revisão humana;
• Há iniciativas para proteger pacientes de atendimento psicológico automatizado sem supervisão. dls.maryland.gov

Esse mosaico de regras estaduais pode, paradoxalmente, criar um ambiente regulatório fragmentado que dificulta a implementação de IA em escala nacional — um desafio para qualquer empresa ou sistema de saúde que atue em várias jurisdições.

Lições para o mundo

Embora o foco do debate tenha sido inicialmente nos EUA, as questões levantadas têm ressonância global:

• Transparência e explicabilidade: pacientes e profissionais de saúde precisam saber como os sistemas de IA tomam decisões.
• Supervisão humana: algoritmos podem apoiar, mas não substituir, julgamento clínico.
• Equidade e viés: sem regras, IA pode perpetuar desigualdades em saúde entre diferentes grupos populacionais.
• Proteção de dados e privacidade: informações médicas são sensíveis e exigem padrões rígidos de segurança.

Em outras partes do mundo, esforços como o AI Act da União Europeia também classificam ferramentas de IA aplicadas à saúde como de “alto risco”, exigindo padrões elevados de conformidade — um reflexo da necessidade global de equilibrar inovação com segurança e ética.

Governança da IA: federal ou local?

Uma grande questão em aberto é se a regulação deve ser centralizada em um marco nacional — ou mesmo internacional — ou se deve ficar nas mãos de autoridades locais. O caso norte-americano mostra que, na ausência de consenso central, estados e províncias podem tomar a dianteira em legislar, o que ajuda a responder rapidamente a riscos emergentes, mas pode gerar discrepâncias significativas entre regiões.

Além disso, esforços de grupos da sociedade civil — como propostas de padrões éticos mais focados em equidade — estão moldando o debate sobre como a IA deve servir às pessoas, e não o contrário.

Conclusão

A regulação da IA na saúde ainda está em seus estágios iniciais, mas movimentações como as propostas em Ohio sinalizam que a governança dessa tecnologia crítica não pode mais ser adiada. Criar regras que garantam segurança, transparência, responsabilidade e equidade será um dos maiores desafios da próxima década — não apenas nos EUA, mas globalmente — à medida que a IA se integra cada vez mais à prestação de cuidados de saúde.

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