O SUS entrou na era da IA

Brasil propõe primeiro hospital do SUS com IA integrada no atendimento

O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação apresentou aos países do BRICS o projeto do primeiro hospital do SUS concebido desde a origem para operar com inteligência artificial integrada aos fluxos de atendimento. A iniciativa prevê o uso de IA para triagem, apoio clínico, organização de prontuários, gestão de filas e otimização de recursos, com foco em melhorar eficiência e qualidade do atendimento.

Segundo o governo, o projeto busca enfrentar gargalos históricos do sistema público de saúde, como sobrecarga de profissionais, longas filas e fragmentação de dados clínicos. A IA atuaria como ferramenta de suporte, não de substituição, auxiliando médicos e equipes de saúde na tomada de decisão e na priorização de casos mais críticos.

A apresentação ao BRICS posiciona o projeto também como iniciativa de cooperação internacional. O Brasil propõe compartilhar aprendizados, padrões tecnológicos e experiências regulatórias com outros países do bloco, reforçando o uso de IA em políticas públicas e serviços essenciais. O hospital serviria como laboratório de inovação para o SUS e como referência para países em desenvolvimento.

Por que isso importa?

A adoção estruturada de IA no SUS representa um possível ponto de inflexão na saúde pública brasileira. Se bem implementada, pode ampliar acesso, reduzir desigualdades e aumentar eficiência em larga escala. Ao mesmo tempo, o projeto impõe desafios relevantes de governança, privacidade e segurança de dados. Para o Brasil e a América Latina, a iniciativa sinaliza que IA pode ser instrumento de política pública, não apenas de eficiência privada, desde que acompanhada de transparência e controle institucional.

Nova IA é capaz de 'ler' noite de sono e prever mais de 100 doenças

Uma nova aplicação de inteligência artificial voltada à análise do sono como ferramenta preditiva de saúde surgiu. O sistema utiliza dados coletados durante a noite, como frequência cardíaca, respiração, movimentos e ciclos de sono, para identificar padrões associados a uma ampla gama de doenças, incluindo condições cardiovasculares, metabólicas e neurológicas.

Segundo os pesquisadores, a grande inovação está na capacidade da IA de correlacionar sinais sutis do sono com riscos futuros de saúde. Em vez de depender apenas de exames pontuais ou relatos subjetivos, o modelo trabalha com dados contínuos e de longo prazo, o que aumenta a precisão na identificação de alterações fisiológicas que precedem sintomas clínicos evidentes.

O artigo destaca que a tecnologia pode ser integrada a dispositivos vestíveis e sistemas de monitoramento doméstico, ampliando o acesso à prevenção. A proposta não é substituir diagnósticos médicos, mas fornecer alertas antecipados que ajudem profissionais de saúde a intervir mais cedo, reduzindo custos e agravamentos de doenças.

Porque isso importa

A possibilidade de prever doenças a partir do sono transforma um comportamento cotidiano em ferramenta de saúde pública. Para o Brasil e a América Latina, onde o acesso a exames especializados é desigual, soluções baseadas em monitoramento contínuo e IA podem ampliar prevenção e diagnóstico precoce. Ao mesmo tempo, o uso desses dados levanta questões críticas sobre privacidade, consentimento e uso comercial de informações extremamente sensíveis.

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Ex-pesquisador da OpenAI questiona previsões sobre a AGI

Daniel Kokotajlo, um ex-pesquisador da OpenAI questiona previsões otimistas sobre a chegada iminente da AGI. Segundo ele, apesar dos avanços impressionantes em modelos de linguagem e sistemas multimodais, ainda há lacunas fundamentais entre desempenho em tarefas específicas e inteligência geral comparável à humana.

O pesquisador aponta que muitos progressos recentes resultam de escala, engenharia e curadoria de dados, não de descobertas conceituais profundas sobre cognição. Isso cria sistemas cada vez mais competentes em contextos delimitados, mas frágeis fora deles, com dificuldades em generalização, aprendizado contínuo e compreensão causal do mundo.

Outro argumento central é o custo crescente da fronteira da IA. Treinar e operar modelos cada vez maiores exige capital, energia e infraestrutura em níveis que limitam a velocidade de avanço. Além disso, organizações enfrentam desafios internos, como coordenação de pesquisa, segurança e pressão regulatória, que desaceleram experimentos mais arriscados.

Porque isso importa: ajustar expectativas sobre a AGI ajuda a separar progresso real de narrativa. Para empresas, governos e países como o Brasil, isso significa planejar políticas e investimentos com base em capacidades concretas, não em promessas especulativas. Ao reduzir o ruído em torno de timelines irreais, o debate pode se concentrar em como usar a IA atual de forma produtiva, segura e socialmente responsável.

IA na manufatura caminha para um mercado de US$ 35,8 bilhões

A inteligência artificial está se consolidando como um componente central da manufatura avançada, com crescimento acelerado ao longo da década. Aplicações como manutenção preditiva, controle de qualidade, otimização de cadeias de suprimentos e automação de fábricas estão entre os principais vetores de adoção, especialmente em setores como automotivo, eletrônico e bens industriais.

Segundo a análise, empresas estão adotando IA para reduzir paradas não planejadas, aumentar produtividade e compensar escassez de mão de obra qualificada. Sensores, visão computacional e modelos de aprendizado de máquina permitem monitorar equipamentos em tempo real e antecipar falhas, transformando a manufatura de reativa em preditiva. Esse movimento também está fortemente ligado à digitalização industrial e à Indústria 4.0.

O estudo destaca que a competição no setor está se intensificando, com grandes players de tecnologia, fornecedores industriais tradicionais e startups disputando espaço. Estratégias incluem parcerias, aquisições e desenvolvimento de soluções verticalizadas. Ao mesmo tempo, barreiras como custo de implementação, integração com sistemas legados e segurança cibernética ainda limitam a adoção em algumas regiões.

Por que isso importa?

A expansão da IA na manufatura redefine competitividade industrial global. Para o Brasil e a América Latina, o crescimento projetado indica uma janela de oportunidade, mas também um risco: países que não investirem em automação inteligente podem perder relevância industrial. A IA deixa de ser opcional e passa a ser infraestrutura produtiva, influenciando empregos, cadeias globais e soberania econômica até 2030.

Zona Técnica

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