Inteligência Artificial e Segurança Clínica: Entre a Oportunidade e a Ameaça
DOI:
https://doi.org/10.51126/94qe0t43Keywords:
Segurança em Saúde; Inteligência Artificial; Investigação em Saúde; Tecnologias Digitais; ÉticaAbstract
Introdução: A segurança em saúde é um pilar essencial para garantir cuidados de qualidade e preservar a confiança dos cidadãos nos sistemas de saúde. A rápida evolução da Inteligência Artificial (IA), enquanto tecnologia disruptiva, tem-se revelado transformadora neste setor, ao apoiar decisões clínicas, monitorizar riscos e antecipar eventos adversos. A sua natureza sociotécnica, resultante da interação entre fatores humanos, organizacionais e tecnológicos, levanta desafios éticos, legais e práticos, influenciando diretamente a equidade, a privacidade e a imparcialidade. Objetivos: Este trabalho visa refletir sobre as potencialidades, desafios e implicações da IA na segurança clínica, destacando oportunidades de inovação e riscos associados à sua utilização em ambientes de cuidados de saúde. Material e Métodos: Foi realizada uma revisão narrativa da literatura científica publicada entre 2020 e 2025, recorrendo às bases de dados PubMed, Scopus e Web of Science. A seleção incluiu estudos empíricos, revisões sistemáticas e relatórios técnicos que abordam a aplicação da IA na prevenção de erros clínicos, diagnóstico precoce, gestão de dados e vigilância epidemiológica. A análise foi temática e descritiva, orientada por critérios de relevância clínica, aplicabilidade prática e impacto na segurança dos cuidados. A qualidade metodológica dos artigos foi avaliada com base na clareza dos objetivos, desenho do estudo, validade dos instrumentos utilizados e consistência dos resultados apresentados. Foram também considerados os níveis de evidência e o grau de inovação tecnológica proposto, assegurando uma leitura crítica e contextualizada da produção científica disponível. Resultados: A IA demonstrou potencial para reduzir erros de medicação, apoiar diagnósticos complexos, otimizar fluxos hospitalares e melhorar a monitorização remota de pacientes. Algoritmos de machine learning revelaram eficácia na análise de grandes volumes de dados, promovendo decisões mais precisas. Contudo, persistem desafios como opacidade algorítmica, enviesamentos nos dados, dependência tecnológica, necessidade de formação contínua e implicações ético-legais. A cibersegurança destaca-se como fator crítico, face ao aumento de ciberataques, agravados pela própria utilização da IA em ataques automatizados. Conclusões: A IA representa uma oportunidade estratégica para reforçar a segurança clínica, desde que aplicada com ética, transparência e regulamentação adequada. A confiança social e a eficácia clínica dependem de uma integração equilibrada entre tecnologia, regulação e capacitação profissional.
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