Aspetos bioéticos da utilização da inteligência artificial

Resumo

Introdução: A rápida expansão dos sistemas de inteligência artificial (IA) na saúde, entendidos como sistemas que exibem comportamento inteligente com um certo grau de autonomia na resolução de problemas, está associada a transformações profundas na investigação biomédica, na prática clínica, na gestão em saúde e na saúde pública. Esta “quarta revolução” tecnológica, que até pode ser já a quinta, coloca em causa fronteiras tradicionais entre o humano e a máquina, reconfigura a relação terapêutica e levanta três preocupações éticas centrais das quais derivam muitas outras: a privacidade dos dados e a crescente dificuldade de anonimização, a exacerbação de preconceitos e a criação de um “modo ideal de ser”, e o agravamento das desigualdades globais.

Objetivo: Clarificar as principais questões éticas colocadas pela utilização da IA em saúde e propor orientações programáticas para um desenvolvimento e utilização responsáveis destes sistemas na investigação biomédica, na assistência clínica, na administração e saúde pública, bem como na educação e formação em saúde, no quadro das recomendações do Livro Branco do CNECV sobre IA.

Resultados: A reflexão realizada identifica a IA em saúde como uma transformação inevitável mas eticamente não neutra, que não deve ser entendida como substituto do encontro terapêutico humano. São sistematizadas preocupações relativas à privacidade e proteção de dados, à reprodução de preconceitos, à falta de evidência robusta sobre eficácia, segurança e efeitos a longo prazo, e ao risco de aumento das desigualdades.

Discussão: A análise mostra que os sistemas de IA reconfiguram as expectativas morais dirigidas a humanos e máquinas, acentuando fenómenos como a “aversão algorítmica” e a exigência de infalibilidade das máquinas, enquanto levantam questões sobre consentimento informado, autoria, responsabilidade e qualidade da evidência em saúde. Os resultados convergem com as discussões internacionais sobre “responsible AI”, sublinhando a necessidade de verificação independente, explicabilidade proporcional ao risco, governança de dados centrada na pessoa (incluindo modelos de entidades fiduciárias de dados) e políticas ativas de mitigação de enviesamentos e de proteção dos mais vulneráveis.

Conclusões: A IA em saúde oferece oportunidades significativas de melhoria da investigação, da prática clínica e da gestão de sistemas de saúde, mas levanta desafios éticos complexos que exigem uma abordagem prudente, baseada nos princípios de verificabilidade e de responsabilidade, bem como na proteção de dados, justiça e respeito pela autonomia. A integração da IA deve preservar a relação terapêutica, distinguir funções delegáveis de funções intrinsecamente humanas e investir em literacia digital e ética de profissionais e cidadãos. Há falta de investigação empírica robusta sobre impactos reais, e é necessário o desenvolvimento de modelos de governança de dados equitativos e a inclusão sistemática da ética da IA nos currículos de formação em saúde e nas políticas públicas.