Governança de Código Assistido por IA: Transparência, Validação e Responsabilidade no Desenvolvimento Médico Inteligente

Por Ricardo Costa Val do Rosario auxiliado por ChatGPT 5.0 Plus e Microsoft Copilot 365

1. Papel da Inteligência Artificial na Governança de Código Médico

- A incorporação da Inteligência Artificial (IA) ao desenvolvimento de softwares médicos e dispositivos 
inteligentes resultou em avanços significativos em termos de produtividade e inovação.

- Ferramentas como Copilot, ChatGPT, CodeWhisperer e Claude já desempenham funções variadas, 
incluindo a geração de trechos de código, automação da documentação e realização de análises de 
segurança nos projetos.

2. Desafios Éticos e Técnicos

- Apesar dos benefícios evidentes, essa evolução trouxe à tona questões éticas e técnicas cruciais. 
- O principal desafio é assegurar que o código produzido por IA seja confiável, auditável e seguro, 
principalmente em aplicações voltadas para a área da saúde.

3. Governança de Código Assistido por IA

- Para enfrentar esses desafios, surge a Governança de Código Assistido por IA. 
Trata-se de um conjunto de práticas que combina validação humana, rastreabilidade algorítmica e
revisão ética. 
Esse conceito representa uma postura fundamentada em segurança, transparência e ética digital,
essenciais para ambientes sensíveis.

4. Princípios Fundamentais

- A Governança de Código garante que cada linha de código — seja ela criada por humanos ou por IA,
esteja em conformidade com os requisitos legais, a responsabilidade institucional e o respeito à 
dignidade humana. 
- Isso é especialmente relevante em sistemas que impactam diretamente a saúde de pessoas.

5. Paralelo com a Bioética

- Assim como a Bioética orienta as práticas clínicas, a Governança de Código direciona o 
comportamento tecnológico. 
- O objetivo é assegurar que o uso da automação respeite sempre os princípios de segurança
do paciente, a privacidade dos dados e a rastreabilidade técnica, colocando o bem-estar humano 
acima de qualquer avanço digital.
    

6. Fundamentos da Governança de Código

- Os fundamentos da Governança de código asseguram que o código gerado, seja por humanos 
ou por IA, siga princípios de:
1. Integridade (não manipulação indevida);
2. Rastreabilidade (quem gerou, quando e por qual modelo);
3. Verificabilidade (capacidade de reproduzir e testar os resultados);
4. Responsabilidade ética (uso em contextos sensíveis como o hospitalar).
    
- Na saúde, isso se aplica diretamente a SaMD (Software as a Medical Device) e DM
inteligentes integrados à Tecnovigilância, onde erros mínimos podem causar EAS.

Caso 1 – Validação de Código Gerado por IA no Controle de Alarmes Hospitalares

- Considere um sistema hospitalar inteligente capaz de monitorar os alarmes relacionados à saturação
de O2. 
- Um desenvolvedor implementa uma solução de inteligência artificial que gera o seguinte trecho: 
o sistema aciona um alerta sempre que o valor da SpO₂ fica abaixo de 90%.

Código gerado por IA (exemplo inicial)

def alerta_saturacao(spo2):
    if spo2 < 90:
        print("Alerta: Saturação baixa!")

O código parece correto, mas falta uma camada de governança, pois:

1. Não há registro do modelo que o gerou;
2. Não existe validação de teste clínico;
3. E a mensagem não é padronizada conforme protocolo institucional.
4. A seguir, vemos o mesmo código após aplicar princípios de governança assistida por IA:

Código validado e rastreável

import datetime
import logging

def alerta_saturacao(spo2, modelo="GPT-5", versao="2025.10"):
    logging.basicConfig(filename="log_governanca.txt", level=logging.INFO)
    if spo2 < 90:
        alerta = f"[{datetime.datetime.now()}] Alerta crítico: SpO2={spo2}% | Modelo:{modelo} | Versão:{versao}"
        logging.info(alerta)
        print(alerta)
    else:
        print(f"Saturação normal ({spo2}%) - Sistema validado e seguro.")

O que mudou:

Inclusão de log automatizado com data, hora, modelo e versão do código;
Mensagem padronizada e rastreável;
Transparência no registro de cada decisão algorítmica.