Tema: IA para um país diverso: como adaptar algoritmos para todas as realidades da saúde brasileira

Por Ricardo Costa Val do Rosário auxiliado por Microsoft Copilot 365

Contexto

•	Saúde = 30% dos dados globais, mas ainda pouco transformada pela IA.
•	Complexidade: fatores genéticos, socioeconômicos, ambientais.
•	Maior impacto esperado em regiões remotas, com poucos médicos.

Desafios

1.	Coleta de dados – escassez em áreas com pouca infraestrutura.
2.	Diversidade regional – algoritmos treinados em SP podem falhar no 
Piauí/Tocantins.
3.	Infraestrutura digital – ausência de prontuários eletrônicos em muitas 
localidades.

Estudos e Soluções

1. Estudo SP (2012–2017): 1,2 milhão de nascimentos → previsão de mortalidade neonatal 
com boa precisão.
2. Políticas públicas de precisão: 5% dos bebês concentravam a maioria das mortes.
3. Aprendizado de transferência: adaptar modelos de regiões com muitos dados para locais 
com poucos.
4. Aplicativos móveis: coleta e previsão em áreas sem prontuário eletrônico.
5. Aprendizado federado: algoritmos treinam localmente, preservando privacidade.

Caminhos Futuros

•	Padronização nacional de prontuários eletrônicos.
•	Parcerias público-privadas e ONGs.
•	Formação e capacitação de profissionais (cursos, podcasts, pesquisas).
•	Colaboração nacional para algoritmos inclusivos e eficazes.