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Goiás aposta em Inteligência Artificial para transformar a saúde pública

O estado de Goiás deu um passo decisivo rumo à inovação tecnológica e ao fortalecimento do serviço público ao sancionar a Lei Estadual de Inteligência Artificial (Lei nº 22.035/2025), com forte ênfase na aplicação de tecnologias emergentes no setor da saúde. A legislação posiciona o estado como pioneiro na regulamentação do uso ético, seguro e […]

O estado de Goiás deu um passo decisivo rumo à inovação tecnológica e ao fortalecimento do serviço público ao sancionar a Lei Estadual de Inteligência Artificial (Lei nº 22.035/2025), com forte ênfase na aplicação de tecnologias emergentes no setor da saúde. A legislação posiciona o estado como pioneiro na regulamentação do uso ético, seguro e transparente da inteligência artificial (IA) em serviços públicos — com destaque para a área da saúde, historicamente marcada por gargalos estruturais e desafios de gestão.

Sandbox regulatório: ambiente seguro para inovar em saúde

Um dos destaques da nova lei é a criação de um sandbox regulatório estadual. Inspirado em modelos aplicados no Reino Unido e em países nórdicos, o sandbox é um ambiente controlado para que soluções tecnológicas inovadoras possam ser testadas de forma supervisionada. No contexto da saúde, isso representa a possibilidade de experimentar ferramentas de IA sob supervisão jurídica, técnica e ética.

Nesse espaço, poderão ser testadas tecnologias como:

Algoritmos de apoio ao diagnóstico clínico, que cruzam sintomas, históricos e exames com bancos de dados médicos para auxiliar médicos na tomada de decisões;

Ferramentas preditivas para gestão hospitalar, que analisam padrões para prever demandas por leitos, insumos ou equipes de plantão;

Modelos de triagem inteligente, capazes de organizar filas de espera com base em critérios clínicos de prioridade;

Plataformas de vigilância epidemiológica, que usam análise de big data para antecipar surtos e mapear doenças por região.

Palavras-chave: inteligência artificial, saúde pública, sandbox regulatório, Lei Estadual de IA, vigilância epidemiológica, diagnóstico preditivo, tecnologia em saúde, inovação pública.

Ética, segurança e privacidade como princípios

A Lei Estadual de IA goiana estabelece parâmetros rigorosos para o uso responsável dessas tecnologias. Entre os princípios que devem ser seguidos obrigatoriamente, estão:

Privacidade e proteção de dados sensíveis, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD);

Transparência algorítmica, que exige que as decisões tomadas por sistemas de IA sejam auditáveis e compreensíveis por humanos;

Supervisão humana contínua, para garantir que a tecnologia atue como ferramenta de apoio, e não como substituto da decisão médica;

Responsabilidade ética e técnica, com a definição clara de quem responde por falhas ou riscos associados às soluções utilizadas.

“A inteligência artificial pode transformar a saúde pública, desde que usada com responsabilidade. Esta lei garante um ambiente controlado e seguro para promover essa inovação”, afirmou o governador Ronaldo Caiado durante a cerimônia de sanção da lei, ocorrida em abril de 2025.

Infraestrutura tecnológica e ecossistema de inovação

Além dos aspectos regulatórios, a legislação também busca fomentar a infraestrutura necessária para consolidar Goiás como um polo de inovação em saúde. Estão previstas medidas de incentivo à instalação de data centers, startups de healthtech, bem como o estímulo à formação de parcerias com universidades, centros de pesquisa, hospitais públicos e privados.

Sandbox regulatório: ambiente seguro para inovar em saúde

Um dos destaques da nova lei é a criação de um sandbox regulatório estadual. Inspirado em modelos aplicados no Reino Unido e em países nórdicos, o sandbox é um ambiente controlado para que soluções tecnológicas inovadoras possam ser testadas de forma supervisionada. No contexto da saúde, isso representa a possibilidade de experimentar ferramentas de IA sob supervisão jurídica, técnica e ética.

Nesse espaço, poderão ser testadas tecnologias como:

Algoritmos de apoio ao diagnóstico clínico, que cruzam sintomas, históricos e exames com bancos de dados médicos para auxiliar médicos na tomada de decisões;

Ferramentas preditivas para gestão hospitalar, que analisam padrões para prever demandas por leitos, insumos ou equipes de plantão;

Modelos de triagem inteligente, capazes de organizar filas de espera com base em critérios clínicos de prioridade;

Plataformas de vigilância epidemiológica, que usam análise de big data para antecipar surtos e mapear doenças por região.

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