A Constituição Brasileira (1998) expressa o direito e o acesso universal à saúde,
mediante políticas sociais e econômicas pelo Estado. Já a Lei 8.080/1990 institui e
regulamenta os princípios e as diretrizes do Sistema Único de Saúde (SUS),
financiado pelo orçamento da seguridade social. Entretanto, observa-se um processo
crescente de subfinanciamento e desfinanciamento da saúde pública no país,
agravado pela desoneração fiscal e por critérios não técnicos na alocação dos
recursos, bem como por aspectos clínicos e epidemiológicos da população.
Paralelamente, o Big Data, novas tecnologias de informação e a inteligência artificial
(IA) têm impactado a humanidade, sobretudo o ecossistema da saúde, em setores
como gestão, pesquisa e planejamento, hospitalar, diagnóstico, mas também, a
alocação de recursos na saúde pública. Em outra vertente, emerge uma nova cultura
organizacional, de processos decisórios orientados a partir dos dados, objetivando-se
melhorias na eficácia, na equidade e da eficiência dos sistemas e processos
organizacionais. Nesse contexto, foi realizada uma revisão integrativa com o objetivo
geral de se identificar o que a literatura nacional relata a respeito do uso da IA no
suporte ao processo decisório para alocação de recursos na saúde pública brasileira,
com trabalhos publicados até 25/03/2023. Como objetivos específicos, foram
definidos: a) Identificação das bases de dados em saúde pública atualmente
disponíveis e utilizadas no suporte ao processo decisório; b)Investigação sobre quais
as principais ferramentas em IA atualmente utilizadas na saúde pública do Brasil,
dentro do processo decisório para alocação de recursos públicos; c) Análise e
discussão dos resultados e dos impactos assistenciais, gerenciais e financeiros
observados, a partir da utilização das ferramentas de IA atualmente utilizadas no
processo decisório para alocação de recursos na saúde pública do Brasil. As bases
de dados pesquisadas foram: PUBMED, Embase, Scopus, SciELO, Web of Science
e BVS. Somente artigos nos idiomas inglês, português ou espanhol, realizados no
Brasil, foram selecionados. Foram excluídos editoriais, cartas ao redator, capítulos de
livros, revistas e/ou reportagens não científicas, anais de conclaves científicos e
arquivos sem acesso livre. Os itens chaves definidos foram: Inteligência Artificial (polo
fenômeno), Alocação de Recursos/Processo Decisório (polo contexto) e Saúde
Pública (polo população). Foram recuperados 223 artigos, dos quais 05 foram
selecionados para revisão. Da análise dos artigos selecionados, observam-se
experiências pontuais, como o uso de dados e plataformas tecnológicas próprias e
públicas de apoio a gestão, com sistemas de recomendação e processamento de
linguagem natural para apoio ao planejamento, às ações e à avaliação da gestão,
aplicação de algoritmos a imagens de satélite, mapeamento de tendências espaço-
temporais, mineração em base de dados em saúde, análises utilizando redes neurais
profundas, predições com base em dados históricos, auxiliando os gestores na
tomada de decisão para realocação de recursos hospitalares e otimização das
estratégias de controle de enfermidades. Conclui-se que, no Brasil, a IA já obteve
progressos a partir do uso das tecnologias vigentes, com iniciativas e programas
voltados para gestão, eficiência e otimização dos recursos, mas não se observam
políticas de Estado com a IA voltadas para decisões e alocação de recursos públicos
em saúde.