O Rio inaugurou a primeira UTI Inteligente do SUS. O remédio continua vencendo na prateleira

"O Sistema Único de Saúde conectou 60 leitos de terapia intensiva a uma central de comando nacional e, no mesmo semestre, uma fiscalização encontrou R$ 4,3 milhões em medicamentos vencidos numa rede municipal. As duas notícias descrevem o mesmo sistema de gestão — e é essa convivência que define o que a inteligência artificial pode e não pode resolver na saúde pública."

Em 27 de junho de 2026, o Hospital Universitário Clementino Fraga Filho — o Hospital do Fundão, vinculado à UFRJ — inaugurou a primeira Unidade de Terapia Intensiva Inteligente do SUS. Dez leitos passaram a transmitir frequência cardíaca, saturação de oxigênio e pressão arterial em tempo real para uma central de comando instalada no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP.

Hoje são 60 leitos em seis hospitais, distribuídos pelas cinco regiões: Manaus, Recife, Brasília, Belo Horizonte, Rio de Janeiro e Porto Alegre. A meta é 280 leitos em 14 instituições, com investimento previsto de R$ 180 milhões. Em 20 de outubro de 2026, o Ministério da Saúde assinou o contrato de gestão com o Instituto Tecnológico de Medicina Inteligente do Brasil para conduzir a expansão.

O Rio de Janeiro tem posição de destaque nesse arranjo: além do Fundão, que saiu na frente, o Hospital Federal do Bonsucesso está entre os 14 contemplados.

É um avanço real, e a escolha do ponto de partida foi correta. UTI é onde o dado já é digital, a equipe já é especializada e o erro tem consequência imediata — o lugar certo para aprender antes de expandir.

Mas há um número que deveria constar do mesmo parágrafo, e não consta.

O que a fiscalização encontrou na farmácia

Em maio de 2026, o Tribunal de Contas do Estado de São Paulo realizou uma fiscalização ordenada surpresa em farmácias municipais. Encontrou R$ 4,3 milhões em medicamentos vencidos. Desses, 63% venceram na prateleira, aguardando distribuição.

E, nas mesmas unidades fiscalizadas, 73% das farmácias tinham desabastecimento.

Desperdício e falta no mesmo almoxarifado. O paradoxo não é retórico: significa que o remédio existia, estava pago e não chegou a quem precisava — enquanto outro item faltava porque ninguém sabia que o primeiro estava sobrando.

Isso não é um problema de modelo preditivo. É um problema de inventário, registro e giro. Um algoritmo treinado sobre um estoque que ninguém confere produz previsão errada com mais rapidez e melhor apresentação.

Onde a IA já funciona, e funciona bem

Convém separar o que existe do que é promessa, porque o setor tem incentivo para confundir os dois.

O InfoDengue opera desde 2014, desenvolvido no Programa de Computação Científica da Fiocruz em parceria com a Escola de Matemática Aplicada da FGV, e alcançou nível nacional em 2021 com apoio do Ministério da Saúde. Alimenta-se de notificação de casos e dados climáticos para emitir alerta precoce de arboviroses, com boletim periódico e indicadores de incidência calculados sobre todos os casos notificados.

O InfoGripe faz o equivalente para síndrome respiratória aguda grave, com uma técnica chamada nowcasting: corrige o atraso de digitação dos sistemas de notificação e estima os casos mais recentes com precisão maior do que o número bruto registrado.

Os dois têm metodologia publicada, operação contínua e mais de uma década de histórico. São a demonstração de que IA em saúde pública funciona quando o dado é rotineiro, a pergunta é específica e o produto é um boletim que alguém usa para decidir.

O que ainda não existe

Previsão de demanda de leitos em escala, logística preditiva de medicamentos e triagem diagnóstica automatizada em rede nacional: nenhuma das três está em operação no SUS.

O que existe são 60 leitos com monitoramento remoto. E monitoramento não é previsão — é observação em tempo real, com uma equipe do outro lado da tela olhando os sinais. Muito útil, mas é outra categoria de sistema.

A distinção não é acadêmica. Definir o que o sistema faz determina o regime jurídico que se aplica a ele: monitoramento que apenas exibe dado é uma coisa; sistema que emite alerta e sugere conduta clínica é outra, com obrigações diferentes.

A escala do problema que a IA deveria atacar

O Tribunal de Contas da União aprovou em maio de 2026 um plano nacional de acompanhamento da eficiência de 2.743 hospitais públicos gerais e especializados do SUS, no âmbito do Projeto Eficiência na Saúde. Estudos anteriores apontaram eficiência média entre 28% e 50% nessas unidades.

Um hospital operando a 28% da eficiência possível não tem um problema que a inteligência artificial resolve. Tem um problema de gestão — e o que a IA faz de melhor, hoje, é medir essa ineficiência com uma precisão que o gestor não tem.

É exatamente o que o TCU está fazendo: usando dado para apontar onde o recurso se perde, não para recuperá-lo. E o plano prevê envio trimestral de relatórios às unidades com pior desempenho, o que transforma medição em pressão institucional.

O que a lei já exige hoje

Três camadas, e nenhuma delas depende da aprovação do PL 2338.

Dado de saúde é dado pessoal sensível, sob o art. 11 da LGPD, com hipóteses legais restritas. O consentimento não é a única via — a tutela da saúde, em procedimento realizado por profissionais de saúde, serviços de saúde ou autoridade sanitária, é base específica e suficiente. Mas ela exige finalidade declarada, necessidade comprovada e Encarregado de Dados designado. O art. 7º da LGPD, que admite legítimo interesse, não foi reproduzido no art. 11: para dado sensível, não vale.

O art. 20 da LGPD garante ao titular a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado. Vale desde setembro de 2020 e alcança qualquer sistema que decida sobre uma pessoa — inclusive os que rodam dentro de uma UTI.

A Anvisa trata software com finalidade médica como dispositivo médico. A classe de risco é definida pela finalidade e pelo risco associado, e as classes III e IV têm o crivo mais duro. Em agosto de 2026, a Agência abriu novo edital para avaliação regulatória de dispositivos médicos inovadores, dando continuidade a um projeto-piloto que em 2023 recebeu 107 propostas e selecionou 10 — com foco justamente em IA aplicada ao diagnóstico.

Há ainda a Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026, que normatiza o uso da inteligência artificial na medicina. Ela estabelece deveres ao médico, entre eles empregar a IA como instrumento de apoio — nunca como substituto do julgamento clínico — e comunicar e explicar ao paciente qualquer utilização de IA. É obrigação profissional, independente do marco legal e vigente desde fevereiro.

O que o PL 2338 vai acrescentar

Quando virar lei, a saúde entra no rol de alto risco pelo art. 14, inciso VIII: aplicações na área da saúde para auxiliar diagnósticos e procedimentos médicos, quando houver risco relevante à integridade física e mental das pessoas.

A qualificação "quando houver risco relevante" é o campo de disputa. Ela abre margem para o operador argumentar que seu sistema não atinge esse patamar — e por isso mesmo exige avaliação preliminar documentada, com a justificativa registrada antes da operação.

E a competência para regulamentar não será da ANPD. O art. 48 atribui à autoridade setorial o exercício da competência regulatória, fiscalizatória e sancionatória. No caso da saúde, isso significa Anvisa no que for dispositivo médico e Ministério da Saúde na política pública, com a ANPD atuando como regulador residual.

O Rio no mapa

Para o gestor fluminense, a posição é privilegiada e incômoda ao mesmo tempo.

Privilegiada porque o estado tem a primeira unidade do país e um segundo hospital na lista de expansão. Incômoda porque a ampliação de 60 para 280 leitos vai levar anos, e os 2.743 hospitais que o TCU acompanha incluem os fluminenses — que serão comparados com os demais, com ou sem UTI Inteligente.

A pergunta que a Secretaria Estadual de Saúde deveria responder é a mesma que qualquer gestor: quantos leitos de UTI existem hoje no estado, quantos estão conectados, e qual o tempo médio entre o alerta de deterioração e a conduta clínica correspondente?

A terceira pergunta é a única que mede o que importa, e é a que ninguém publica.

Conclusão

O Brasil acertou o ponto de partida. Começar por UTI, em seis capitais, com dez leitos por unidade, é a escala possível para aprender protocolo, interoperabilidade e resposta clínica antes de expandir.

O que não pode acontecer é o país confundir a inauguração com o resultado. O piloto vale pelo que ensina, não pelo número de telas na central de comando — e a expansão para 280 leitos só se justifica se o aprendizado dos 60 primeiros estiver documentado.

E há uma lição que o programa de UTI não resolve: R$ 4,3 milhões em remédio vencido na prateleira, com 73% de desabastecimento na mesma farmácia, é o retrato de um sistema que perde dinheiro por falta de registro, não por falta de inteligência.

Fica uma pendência que nenhum dos dois relatórios resolve. Nem o TCE-SP nem o TCU cruzam a perda de medicamento com o hospital que recebeu UTI Inteligente. Sem esse cruzamento, o país não sabe se conectividade melhora o giro de estoque ou apenas documenta melhor o desperdício.

É a pergunta que a expansão deveria responder — e pode. Os 14 hospitais são conhecidos, os estoques são registrados, os alertas são rastreáveis. Basta querer medir.

Referências

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Nadelson Costa Nogueira Júnior