3.2) Checklist de due diligence (investidor e conselho)

Em processos de investimento, aquisição ou parceria, alguns sinais de
maturidade em governança de IA costumam aparecer com força:

•	Existe inventário de sistemas de IA e classificação por risco?

•	Há Model Cards e documentação de datasets (origem, representatividade, 
limitações, base legal)?

•	O produto possui logs e trilhas de auditoria para reconstruir decisões?

•	Há monitoramento de drift, vieses e degradação pós-implantação?

•	Existe processo formal de gestão de mudanças (aprovação, validação, rollback)?

•	Incidentes têm canal de reporte, SLA de resposta e registro histórico?
Quando essas evidências faltam, o risco não desaparece — apenas migra para o
    investidor/organização que comprou a promessa.

4) Panorama regulatório: por que acompanhar desde já

Mesmo antes de uma lei “bater na porta”, cadeias globais costumam
exportar requisitos: documentação, transparência, gestão de risco e 
evidências.

•	União Europeia – 
AI Act: 
Em vigor em 1º de agosto de 2024 e torna-se 
plenamente aplicável em 2 de agosto de 2026, 

- com marcos intermediários
(proibições e literacia em IA em 2/2/2025;)

- Obrigações de modelos de propósito geral em 2/8/2025; 

 - prazo estendido para alto risco embutido em produtos regulados 
até 2/8/2027).     

# Fonte: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

•	Brasil – PL 2.338/2023: tramita na Câmara dos Deputados (Comissão Especial) 
e segue em evolução.

# Fonte: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262

•	PBIA (Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação / CGEE): “IA para o bem de todos”, 
com diretrizes e ações estruturantes 2024–2028.

# Fonte: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformacaodigital/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-_vf.pdf

5) Um framework prático em 7 passos (aplicável a hospitais e indústria)

1. Definir finalidade e limites do uso
•	Qual decisão a IA apoia? Onde ela não pode atuar? Quais saídas são proibidas?

2. Classificar risco e criticidade
•	Impacto clínico, vulnerabilidade de públicos, reversibilidade do dano, dependência 
do modelo.

3. Governança de dados (qualidade + finalidade + rastreio)
•	Catálogo, linhagem (lineage), controles de acesso, minimização e base legal (LGPD).

4. Validação técnica e (quando aplicável) clínica
•	Métricas, testes por subgrupos, robustez, vieses, explicabilidade proporcional ao risco.

5. Documentação e evidências (“audit-ready”)
•	Model Card, Datasheet do dataset, protocolos de revisão humana, critérios de aprovação.

6. Implantação com supervisão humana e transparência
•	Treinar usuários, informar limites, estabelecer fallback e contingência.

7. Pós-mercado: monitoramento contínuo
•	Drift, degradação, incidentes, auditoria de logs, reavaliação periódica.

5.1) Comitê de IA e RACI: quem responde quando algo dá errado?

Em projetos críticos, a pergunta “quem é o dono?” não pode ter resposta vaga. 
    Um desenho simples e funcional costuma incluir:
    
•	Risco/Compliance: critérios de aceitação de risco e governança corporativa.

•	Engenharia/TI (MLOps): qualidade técnica, versionamento, testes, rastreabilidade.

•	Segurança da Informação: controles, ameaças e incident response

•	Privacidade/DPO: LGPD, minimização, base legal, DPIA/RIPD.

•	Jurídico/Regulatório: contratos, cadeia de fornecimento, evidências para-auditoria.

•	Representação clínica (quando aplicável): segurança do paciente e limites assistenciais.
    
Uma matriz RACI por etapa (planejar → treinar → implantar → monitorar → atualizar) 
reduz lacunas e evita que incidentes virem disputas de responsabilidade.

6) Três cenários clínicos (olhando com lente de governança)

(1) Diagnóstico assistido (ex.: câncer de mama)
•	Risco central: falsos negativos/positivos.
•	Governança: validação por subgrupos, revisão humana, monitoramento de drift 
ecritério de re-treinamento.

(2) IA no prontuário e apoio à decisão
•	Risco central: recomendação sem contexto (dados incompletos, viesados).
•	Governança: governança de dados + consentimento + trilhas de auditoria + explicabilidade
adequada.

(3) Triagem automatizada em urgência/emergência
•	Risco central: priorização errada com dano grave.
•	Governança: supervisão humana obrigatória, limites de autonomia, fallback manual e auditorias
frequentes.

7) Kit mínimo de artefatos (para começar amanhã)

•	Política de Governança de IA (o que pode, o que não pode, responsabilidades).

•	Inventário de IA (onde está, finalidade, dono, fornecedor, dados, risco).

•	Registro de Riscos (Risk Register) com evidências e responsáveis.

•	Model Card / System Card (finalidade, dados, métricas, limitações, versões).

•	Plano de monitoramento pós-implantação (métricas, alertas, auditoria, 
incident response).

8) Documentação e Transparência

Exemplo: Comentários e Logs de Auditoria
import logging
# Configuração de logging para-auditoria
logging.basicConfig(filename='audit.log', level=logging.INFO)

def predict(input_data):
    """
    Função para prever diagnóstico.
    Parâmetros:
        input_data (dict): Dados do paciente.
    Retorna:
        resultado (str): Diagnóstico.
    """
    logging.info(f"Dados recebidos para predição: {input_data}")
    resultado = modelo.predict(input_data)
    logging.info(f"Resultado da predição: {resultado}")
    return resultado


- Esse exemplo mostra como documentar funções e registrar 
ogs de auditoria, facilitando rastreabilidade e explicabilidade das decisões.

# 4 Rastreabilidade Técnica
Exemplo: Registro de Versões de Modelos e Dados
import joblib
from datetime import datetime

# Salvar modelo com versão e timestamp
versao = "v1.2"
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
joblib.dump(modelo, f"modelo_{versao}_{timestamp}.pkl")

# Registrar dataset utilizado
with open("dataset_version.txt", "a") as f:
    f.write(f"{timestamp}: Dataset utilizado - cancer_mama_2026.csv\n")

# Aqui, cada versão do modelo e dataset é registrada, permitindo auditoria e revisão.

5 Explicabilidade Algorítmica
Exemplo: Uso de SHAP para Explicação de Resultados
import shap

# Explicação do modelo usando SHAP
explainer = shap.Explainer(modelo, dados_treinamento)
shap_values = explainer(dados_paciente)

# Visualização da explicação
shap.summary_plot(shap_values, dados_paciente)


O SHAP permite visualizar quais características influenciaram a decisão do modelo, 
promovendo transparência e confiança.

6 Segurança e Robustez
Exemplo: Validação de Entradas e Testes Automatizados
def validar_entrada(input_data):
    # Verifica se todos os campos obrigatórios estão presentes
    campos_obrigatorios = ['idade', 'histórico_familiar', 'imagem_mamografia']
    for campo in campos_obrigatorios:
        if campo not in input_data:
            raise ValueError(f"Campo obrigatório ausente: {campo}")

# Teste automatizado
def test_predict():
    input_data = {'idade': 45, 'histórico_familiar': True, 'imagem_mamografia': 'img123.png'}
    validar_entrada(input_data)
    resultado = predict(input_data)
    assert resultado in ['positivo', 'negativo']

Essas práticas ajudam a evitar erros, ataques e manipulações, garantindo robustez do sistema.

7 Governança Integrada
Exemplo: Controle de Acesso e Consentimento
def verificar_consentimento(paciente_id):
    # Simulação de verificação de consentimento
    consentimento = consultar_consentimento(paciente_id)
    if not consentimento:
        raise PermissionError("Consentimento não encontrado para uso de dados pessoais.")

def predict_com_governanca(input_data, paciente_id):
    verificar_consentimento(paciente_id)
    validar_entrada(input_data)
    return predict(input_data)

Esse exemplo integra governança de dados e privacidade, alinhando-se à LGPD.

9) Conclusão

1. Governança de IA é o que transforma “um modelo que parece bom” em um 
    sistema confiável, auditável e escalável — especialmente quando o assunto 
    é saúde, onde decisões afetam vidas.
    
2. No encontro entre medicina, tecnologia e regulação, a presença de médicos com 
especialização em IA tende a ser um diferencial crescente: não apenas para construir 
soluções, mas para garantir que elas permaneçam seguras e legítimas ao longo do tempo.

Declaração de Legitimidade de Autoria e Conformidade com a LGPD:

Redação desenvolvida pelo autor com apoio instrumental de ChatGPT (OpenAI) e 
Microsoft Copilot 365

Sem inserção de dados identificáveis de pacientes (LGPD – Lei nº 13.709/2018).

Olá, Ricardo! Como vai?

Agradeço por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura.

Gostei da forma como você conectou AI-first e Agent-first com aumento de superfície de risco. Sua visão de que governança é infraestrutura de confiança demonstra maturidade estratégica, principalmente ao relacionar saúde, rastreabilidade e proteção do profissional.

Continue aprofundando essa análise, pois você já demonstra visão sistêmica!

Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Olá, Monique
Agradeço sua análise
Eu particularmente considero este artigo mais um que comprova meus progressos e já possui plena capacidade de buscar por soluções factíveis.
Ricardo