Com o lema “IA Para o Bem de Todos”, o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) prevê investir R$ 23 bilhões até 2028, para promover o desenvolvimento, a disponibilização e o uso da inteligência artificial no Brasil. Do orçamento total, 0,43% devem ir para a saúde, o que corresponde a R$ 98 milhões. Treze ações de impacto imediato estão listadas no plano, dentre eles, medidas que afetam o SUS diretamente, como: otimização de diagnósticos, prontuário falado e gestão de compras de medicamentos.
Veja onde o governo quer investir, e quais desafios este plano deve enfrentar.
O que é o PBIA e como impacta o SUS
Publicado em 12 de junho de 2025, o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) é uma iniciativa estratégica do governo federal, concebida para posicionar o Brasil na vanguarda do desenvolvimento e da aplicação responsável da inteligência artificial (IA).
Principais investimentos em IA na saúde pública
Otimização de diagnósticos para o SUS
- Objetivo: aprimorar a precisão e agilidade nos diagnósticos médicos em áreas críticas, como AVC, pneumonia, câncer de mama e tuberculose. O documento cita “dentre outras”, sugerindo que outras áreas podem ser beneficiadas;
- Investimento: R$ 60 milhões;
- Metas de implementação:
- Seis meses para o desenvolvimento e validação de modelos preditivos;
- Implantação em cinco hospitais pilotos no primeiro ano;
- Expansão para vinte hospitais no segundo ano.
Prontuário Falado no SUS
- Objetivo: aprimorar os processos de documentação clínica durante teleatendimentos, visando melhoria na qualidade do atendimento médico;
- Investimentos: R$ 2.5 milhões;
- Metas de Implementação:
- Seis meses para desenvolvimento e validação de modelos de transcrição;
- Implementação em sistemas de teleconsulta em um ano.
IA para suporte a decisões de compras de medicamentos no SUS
- Objetivo: aprimorar o planejamento e a execução das compras governamentais de medicamentos, para enfrentamento de desafios como mudanças epidemiológicas, administrativas e climáticas;
- Investimentos: R$ 2.5 milhões;
- Metas de Implementação:
- Implementação do sistema em dez unidades no primeiro ano;
- Expansão para cinquenta unidades no segundo ano;
IA em saúde bucal no SUS
- Objetivo: aumentar a eficiência e qualidade nos serviços de saúde bucal ofertados pelo SUS e aprimorar a Política Nacional de Saúde Bucal;
- Investimentos: R$ 5.2 milhões;
- Metas de Implementação:
- Desenvolvimento de biossensores para prognóstico de câncer oral em até três anos;
- Desenvolvimento de painel de monitoramento dos serviços de saúde bucal na Atenção Primária à Saúde (APS);
- Implementação pelos gestores em até cinco Unidades da Federação (UF) no primeiro ano, e em até 27 no segundo ano.
IA para detecção de anomalias nos procedimentos hospitalares e ambulatoriais no SUS
- Objetivo: identificar anomalias em procedimentos hospitalares e ambulatoriais, com o objetivo de detectar e prevenir possíveis irregularidades ou erros para melhorar a gestão do sistema de saúde;
- Investimentos: R$ 5.2 milhões;
- Metas de Implementação:
- Seis meses para desenvolvimento e validação de algoritmos de detecção;
- Implementação de algoritmos de detecção no primeiro ano;
- Expansão para vinte e sete Unidades da Federação (UF) no segundo ano.
IA para suporte à gestão de processos de judicialização no SUS
- Objetivo: reduzir litígios na saúde e identificar alternativas de tratamentos, diminuindo custos e melhorando o planejamento e a gestão de compras de medicamentos e procedimentos de alto custo;
- Investimentos: R$ 3.3 milhões;
- Metas de Implementação:
- Três meses para desenvolvimento e validação de algoritmos de suporte;
- Implementação de sistemas de suporte em oito meses.
Idoso bem cuidado no SUS
- Objetivo: aprimorar, através do uso de tecnologias de IA, o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas, especificamente a doença de Alzheimer, a doença de Parkinson e outras demências que afetam principalmente a população idosa;
- Investimentos: R$ 9.6 milhões;
- Meta de Implementação:
- Coleta e integração de dados de prontuário de 2.500 pessoas idosas, até o final do segundo ano;
- Análise de correlação entre saúde da pessoa idosa e variáveis climáticas em três regiões geográficas do Brasil;
- Implementação de chatbot baseado em modelos de linguagem de grande escala (LLM);
- Implementação e avaliação de protótipos dos sistemas inteligentes desenvolvidos em cinco unidades do SUS.
Desinfecção autônoma de ambientes
- Objetivo: melhorar a capacidade de desinfecção de ambientes para garantir a menor proliferação de vírus e bactérias;
- Investimentos: R$ 1.7 milhão;
- Meta de Implementação:
- Em definição.
IA e Big Data para tratamento de câncer
- Objetivo: aumentar a capacidade de resposta do tratamento e a sobrevida do paciente com câncer no peritônio;
- Investimentos: R$ 1.8 milhão
- Meta de Implementação:
- Em definição.
IA Generativa para personalização no cuidado da saúde
- Objetivo: oferecer medicina personalizada em massa;
- Investimentos: R$ 3.7 milhões;
- Meta de Implementação:
- Em definição.
Prevenção de AVC e cardiopatia em clientes de saúde suplementar
- Objetivo: Prevenir patologias relacionadas ao sistema cardiovascular;
- Investimentos: R$ 1.2 milhão;
- Meta de Implementação:
- Em definição.
Retina sem AnomalIAs
- Objetivo: Auxiliar no combate à deficiência visual grave e cegueira mundial, com mais de 75% dos casos devido à falta de prevenção e correto tratamento;
- Investimentos: R$ 500 mil;
- Meta de Implementação:
- Sistema testado em ambiente de uso em três ações pilotos.
IA para otimização de reembolso de saúde
- Objetivo: Garantir o ressarcimento dos planos de saúde;
- Investimentos: R$ 2.8 milhões;
- Meta de Implementação:
- Em definição.
Desafios técnicos e regulatórios do PBIA na saúde
- Investimentos insuficientes: embora a meta seja investir R$ 23 bilhões em IA até 2028, apenas 0,43% disso irá para a área da saúde;
- Lacunas em infraestrutura computacional e de dados: a infraestrutura atual é insuficiente para o desenvolvimento de IA em larga escala, o que faz com que seja fundamental ampliar substancialmente os investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D);
- Escassez e retenção de talentos: apenas 15% dos graduados brasileiros são formados em STEM (Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática), o que é abaixo de outros países em desenvolvimento. Há uma necessidade fundamental de intensificar uma formação ampla em IA, e reter os talentos;
- Disparidade entre pesquisa e aplicação: o Brasil tem uma grande produção acadêmica em IA, mas quando se trata de aplica-la em larga escala, há uma deficiência latente;
- Necessidade de um ecossistema de inovação integrado: um ecossistema que integre instituições de ensino e pesquisa, startups, empresas de tecnologia e órgãos governamentais, é fundamental para viabilizar o potencial da IA no setor público;
- Alta carga regulatória: Um estudo do Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio de Janeiro (ITS-Rio), aponta que o Projeto de Lei 2338/23, que visa a regular a IA no Brasil, impõe uma alta carga regulatória que pode entrar em conflito com os objetivos de aceleração da IA do PBIA, especialmente para o setor público e áreas como a saúde. Das 13 ações previstas, 10 podem ter que cumprir com até 59 obrigações regulatórias. E 3, como “Prontuário Falado no SUS”, “Idoso Bem Cuidado no SUS”, e “IA Generativa para personalização no cuidado da saúde”, podem chegar a 68 obrigações, dificultando ainda mais sua implementação.
Conclusão
As estratégias para a área da saúde no PBIA, embora essenciais para o bem-estar da população, enfrentam um ambiente desafiador devido à insuficiência de investimentos específicos, carências infraestruturais, necessidade de capacitação de talentos e, criticamente, uma elevada e complexa carga regulatória imposta pelo Projeto de Lei de IA, que não teve seus custos de implementação considerados no planejamento do plano.
Enquanto o Brasil investe 0,43% do seu orçamento total na área da saúde, o Reino Unido, por exemplo, que apresentou seu plano em 2021, investe cerca de 10%.
FAQ – Perguntas Frequentes
- O que é o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA)?
- O PBIA é uma iniciativa estratégica do governo federal, lançada em 12 de junho de 2025, com o objetivo de fomentar o desenvolvimento e uso responsável da inteligência artificial no Brasil, incluindo aplicações diretas no SUS.
- Quanto o PBIA vai investir em inteligência artificial na saúde até 2028?
- Serão investidos R$ 98 milhões em ações voltadas à saúde, o que corresponde a 0,43% dos R$ 23 bilhões previstos no plano total de investimentos em IA.
- Quais são as principais áreas de aplicação da IA no SUS segundo o PBIA?
- As ações incluem otimização de diagnósticos, prontuário falado, gestão de compras de medicamentos, suporte à judicialização, monitoramento em saúde bucal, cuidados com idosos, e detecção de anomalias hospitalares.
- Como a IA será usada para melhorar os diagnósticos no SUS?
- O PBIA prevê a aplicação de modelos preditivos para diagnósticos mais rápidos e precisos em condições como AVC, pneumonia, tuberculose e câncer de mama, com investimento de R$ 60 milhões.
- O que é o projeto “Prontuário Falado” no SUS?
- Trata-se de uma solução de transcrição automática por IA, voltada para agilizar e qualificar o registro de informações clínicas em atendimentos por telemedicina. O investimento previsto é de R$ 2,5 milhões.
- Quais são os principais desafios para a implementação da IA na saúde pública?
- Os principais obstáculos incluem baixo percentual de investimento, infraestrutura limitada, escassez de profissionais qualificados, dificuldades na aplicação prática da pesquisa e alta carga regulatória prevista no PL 2338/23.
- Como a legislação brasileira pode impactar o uso de IA no SUS?
- O Projeto de Lei 2338/23 pode impor até 68 obrigações regulatórias para algumas ações do PBIA, dificultando a implementação de tecnologias em larga escala na saúde pública.
- O Brasil está investindo mais ou menos em IA na saúde que outros países?
- Menos. Enquanto o Brasil destina apenas 0,43% do seu orçamento de IA à saúde, o Reino Unido, por exemplo, investe cerca de 10% nesse setor.
Referências
Confira as fontes oficiais e complementares utilizadas para embasar as informações deste artigo sobre o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) e suas aplicações na saúde pública:
- Lançamento do PBIA 2024-2028 pelo LNCC – Governo Federal
- Documento completo do PBIA em PDF – Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI)
- Versão final do PBIA publicada pelo MCTI – Governo Federal
- Análise da Interfarma sobre o PBIA e sua aplicação na saúde
- Matéria da Cointelegraph sobre investimentos em IA e inovação no Brasil
- Relatório do ITS-Rio: Conflitos entre o PBIA e o Projeto de Lei 2338/23
- Estratégia Nacional de Inteligência Artificial do Reino Unido (2021)
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— 🧠 **Por Gustavo Giannella, para o Neural Saúde** Biomédico especialista em diagnóstico por imagem e inteligência artificial aplicada à saúde. Editor do portal NeuralSaude.com.br, dedicado a mapear e explicar como a IA está transformando a medicina no Brasil. 📩 Quer acompanhar as novidades? Siga o [Instagram @neural.saude] ou visite o site [www.neuralsaude.com.br] —
