Inteligência artificial na saúde a partir da América Latina: desafios emergentes

Abstract

INTRODUÇÃO: A Inteligência Artificial (IA) transforma a saúde, prometendo revolucionar diagnósticos, tratamentos e gestão de serviços. Contudo, a ausência de diretrizes éticas e regulatórias consolidadas, especialmente no Sul Global, amplia o risco de reprodução de desigualdades. Na América Latina, a baixa maturidade digital e as assimetrias históricas tornam a implementação da IA um desafio crítico para povos indígenas, cuja relação com a ciência ocidental é marcada por colonialismo e racismo sistêmico. Para essas populações, a IA exige mais que eficiência técnica: demanda soberania de dados, participação comunitária e respeito às cosmovisões. METODOLOGIA: Estudo qualitativo, ancorado em autoetnografia e revisão bibliográfica e documental. A pesquisa articulou a experiência da autora indígena Kaingang, enfermeira e estudante de medicina , com a análise crítica da literatura e de documentos como a Convenção nº 169 da OIT e a Política Nacional de Atenção à Saúde dos Povos Indígenas. A revisão sistemática foi realizada nas bases PubMed, Scopus e Google Scholar, e os dados foram analisados por Análise de Conteúdo Temática. RESULTADOS E DISCUSSÃO: Seis categorias de desafios foram identificadas: mineração de dados sem consentimento; baixa representatividade étnica nos bancos de dados; infraestrutura digital insuficiente; rotatividade e despreparo intercultural de profissionais; restrição de acesso ao Sistema de Informações da Atenção à Saúde Indígena (Siasi); e racismo estrutural, evidenciado por falas de gestores que negam o direito dos indígenas ao SUS. Esses achados alinham-se ao conceito de colonialismo de dados. Potenciais benefícios incluem ampliação do acesso, predição de surtos e otimização de recursos, condicionados à governança comunitária de dados. CONCLUSÕES: A IA na saúde indígena situa-se entre inovação e risco neocolonial. Para que promova equidade, são necessárias regulação ética específica, integração do Siasi ao SUS, formação intercultural, participação ativa das lideranças em todas as etapas, fomento à pesquisa decolonial e proteção contra a erosão cultural. A soberania de dados é condição política e ética para que a tecnologia sirva à autonomia e à dignidade dos povos originários.