O início de 2026 trouxe ao setor de saúde uma nova fase de aplicação de inteligência artificial (IA) com o lançamento do ChatGPT Health, plataforma da OpenAI voltada a pacientes e profissionais. A ferramenta utiliza modelos de linguagem para interpretar exames, explicar sintomas e oferecer informações sobre medicamentos, reunindo dados clínicos que hoje estão fragmentados em diferentes sistemas.

Além de responder a questionamentos detalhados, o ChatGPT Health processa imagens médicas e integra registros de dispositivos de monitoramento. Essa unificação de informações tem potencial para melhorar a continuidade do cuidado e apoiar diagnósticos mais precisos. A compra da startup Torch Health pela OpenAI reforça essa estratégia ao incorporar tecnologia capaz de consolidar dados de hospitais, laboratórios, operadoras de saúde e wearables.

Tecnologia diante da escassez

Nos Estados Unidos, a discussão sobre IA na saúde avançou com a aprovação de uma lei em Utah que autoriza a renovação de receitas médicas por meio de inteligência artificial. Em parceria com a startup Doctronic, o sistema faz perguntas clínicas, analisa as respostas e, se aprovada, envia a receita para a farmácia. O programa contempla 190 medicamentos de uso contínuo, mas exclui remédios controlados e injetáveis, estabelecendo um precedente para decisões tradicionalmente tomadas por médicos.

Para populações em áreas remotas ou com acesso reduzido a profissionais de saúde, essas soluções podem representar um ganho significativo. “Pessoas que efetivamente não têm acesso à saúde ou que tiveram traumas gerados por profissionais despreparados poderão se beneficiar genuinamente desses serviços, porque o critério de comparação é ‘nada’”, afirma Aydamari Faria-Jr.

Na mesma análise, ele observa que “comparado com nada, algum acesso à informação da saúde poderá ser útil – e se a taxa de erro das informações de saúde do GPT for de aproximadamente 70%, o cálculo dos players de mercado é que haverá mais benefício do que risco”.

O risco do viés de automação

Um dos maiores desafios não é a capacidade técnica das IAs, mas o chamado viés de automação: quando um sistema produz respostas coerentes, mesmo que incorretas, usuários tendem a confiar cegamente nas informações. Na saúde, essa confiança excessiva pode mascarar erros graves, já que o discurso da IA soa plausível mesmo quando está equivocado.

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Contexto brasileiro

No Brasil, o debate envolve o Sistema Único de Saúde (SUS), desigualdades regionais e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A adoção do ChatGPT Health exige definir regras sobre soberania e governança de dados, além de garantir interoperabilidade com prontuários eletrônicos. Ferramentas de IA têm potencial para triagem, educação em saúde, acompanhamento de doenças crônicas e suporte a profissionais sobrecarregados, especialmente em áreas com carência de especialistas.

Porém, sem letramento digital suficiente para interpretar e usar essas tecnologias de forma crítica, corre-se o risco de que soluções desenhadas para inclusão acabem reforçando desigualdades ou sejam simplesmente subutilizadas.

Com informações de Olhardigital