Score de IA na regulação de leitos do SUS-MG acende alerta sob a LGPD
Central que prioriza UTI por score automatizado reúne os gatilhos dos arts. 11 e 20 da LGPD e mira a fiscalização da ANPD sobre IA no poder público.
Uma central estadual passou a decidir quem entra primeiro na fila de UTI em Minas Gerais com apoio de um score de inteligência artificial — e uma morte após cinco dias de espera colocou o modelo no banco dos réus. O ponto que interessa a quem gere saúde e tecnologia não é só a fila: é que um sistema que ordena o acesso a leito por tratamento automatizado de dado sensível de saúde já está, hoje, sob a LGPD. E é exatamente o tipo de uso que a Agência Nacional de Proteção de Dados avisou que vai fiscalizar.
01 O fato e por que importa
Uma psicóloga de 32 anos, vinculada à Prefeitura de Mar de Espanha (MG), morreu em 6 de junho de 2026 depois de cinco dias à espera de um leito de UTI neurológica; a transferência só saiu por decisão judicial. A família aponta o Core — Central de Operações para Regulação Estadual, a chamada Regulação 4.0 —, plataforma que a Secretaria de Estado de Saúde implantou em 19 de maio para substituir o SUSFácil, em uso desde 2006.
O Core centraliza em Belo Horizonte a liberação de leitos das 13 macrorregiões de saúde e inverteu o critério da fila: no lugar da ordem de chegada, cada caso recebe um score de 0 a 10, calculado a partir de laudos e exames anexados, que orienta a primeira triagem. Isso é tratamento automatizado de dado pessoal sensível de saúde — a informação clínica que a LGPD, no art. 5º, II, protege com rigor reforçado.
Esse desenho aciona dois dispositivos da LGPD ao mesmo tempo. O art. 11 só admite tratar dado sensível de saúde em hipóteses específicas e com salvaguardas próprias. E o art. 20 garante ao titular o direito de pedir revisão de decisões apoiadas em tratamento automatizado que afetem seus interesses, além de informação clara sobre os critérios usados; o mesmo dispositivo permite à Agência Nacional de Proteção de Dados auditar aspectos discriminatórios quando o controlador nega explicação sob alegação de segredo.
Para quem responde por saúde e tecnologia no setor público, a discussão saiu do plano da eficiência e entrou no da governança do dado e da decisão. O gestor passa a ter de sustentar base legal para o tratamento, intervenção humana efetiva sobre o score, explicabilidade dos critérios e rastreabilidade — exigência que pesa mais quando a decisão recai sobre serviço essencial e população vulnerável.
02 O que considerar a partir daqui
- Base legal do dado sensível. Qual hipótese do art. 11 da LGPD sustenta o tratamento clínico e o cálculo do score, e ela está documentada?
- Revisão humana real. Há intervenção humana efetiva sobre o score — não apenas homologação formal do que o sistema sugeriu —, registrada e auditável?
- Explicabilidade. Os critérios do score estão documentados de forma que possam ser informados ao titular e à Agência Nacional de Proteção de Dados?
- Avaliação de impacto. Existe relatório de impacto à proteção de dados para o tratamento de alto risco, feito antes de o sistema entrar em produção?
- Continuidade e migração. A troca do SUSFácil preservou histórico e integridade dos dados, com plano de contingência para não interromper a regulação?
Vale lembrar que a análise pode variar conforme o caso concreto, permitindo a consideração de outros pontos pertinentes.
03 O que já está acontecendo no Brasil
No Brasil ainda não há lei específica de inteligência artificial em vigor, mas o Core já está inteiramente sob a LGPD. O art. 20, que assegura ao titular a revisão de decisões apoiadas em tratamento automatizado e a informação sobre os critérios adotados, incide diretamente sobre um score que ordena acesso a leito. Quando a decisão recai sobre serviço público essencial e sobre pacientes em situação de vulnerabilidade, esse dispositivo passa a exigir do gestor intervenção humana documentada, critérios explicáveis e trilha de auditoria.
A Agência Nacional de Proteção de Dados já tratou o tema de frente. Pela Resolução CD/ANPD nº 30/2025, de 24 de dezembro de 2025, aprovou o Mapa de Temas Prioritários 2026-2027 e elegeu o tratamento de dados pelo poder público e o uso de inteligência artificial entre os quatro eixos de fiscalização, com 20 ações voltadas à IA programadas para 2027. Um sistema estadual que prioriza UTI por score automatizado fica no cruzamento exato desses dois eixos.
No plano judicial, o próprio Core já é objeto de litígio: uma decisão liminar chegou a determinar a retomada do SUSFácil, depois derrubada em segundo grau, e municípios ajuizaram ação civil pública pedindo o restabelecimento da regulação assistencial. A disputa sobre continuidade do serviço e segurança jurídica do contrato corre em paralelo à da proteção de dados, e o gestor terá de sustentar as duas frentes ao mesmo tempo.
04 O que está acontecendo em outros países
Na União Europeia, esse tipo de decisão já tem moldura consolidada. O art. 22 do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) dá ao titular o direito de não se sujeitar a decisão baseada unicamente em tratamento automatizado que produza efeitos jurídicos ou o afete de forma significativa, com direito a intervenção humana e a contestar. O Regulamento (UE) 2024/1689, o AI Act, vai além e classifica como alto risco os sistemas de IA usados no acesso a serviços públicos essenciais e a serviços de saúde, exigindo avaliação de conformidade, supervisão humana e registro.
É a direção que o Brasil segue no PL 2338/2023, o Marco Legal da IA, aprovado no Senado em dezembro de 2024 e ainda em tramitação na Câmara. De inspiração no modelo europeu, o texto enquadra como alto risco os sistemas usados em serviços públicos essenciais e em saúde, com exigência de avaliação de impacto, supervisão humana e direito de contestar decisões automatizadas. O Core opera hoje sem esse marco em vigor, mas já dentro do desenho que ele pretende cobrar.
| Tema | Brasil | União Europeia |
|---|---|---|
| Decisão apoiada em tratamento automatizado | LGPD, art. 20 — revisão e informação sobre critérios | GDPR, art. 22 — intervenção humana e direito de contestar |
| IA em saúde e serviço público essencial | PL 2338/2023 — alto risco (em tramitação) | AI Act (Reg. UE 2024/1689) — alto risco, com avaliação de conformidade |
05 Riscos envolvidos
Os riscos se organizam em torno de um ponto: um score automatizado passou a intermediar o acesso a leito de UTI, num tratamento de dado sensível de saúde em escala estadual.
- Dano à integridade física e risco à vida — art. 5º, caput, e art. 6º (saúde) da CRFB/88: a priorização por score pode retardar o acesso a UTI, com efeito clínico direto (LGPD, art. 46).
- Consequências de decisão automatizada sem revisão ou clareza — art. 5º, LIV, LV e LXXIX da CRFB/88: opacidade dos critérios e dúvida sobre a intervenção humana efetiva (LGPD, art. 20).
- Restrição de acesso a serviço público de saúde por decisão automatizada — art. 5º, XXXV da CRFB/88 e art. 6º, X, do CDC: encaminhamentos a unidades sem a especialidade necessária.
- Descumprimento do art. 20 da LGPD — ausência de revisão, de informação sobre critérios e de explicabilidade da decisão apoiada em tratamento automatizado.
- Tratamento de dado sensível de saúde à margem do art. 11 da LGPD — falta de enquadramento em hipótese legal e de salvaguardas específicas.
- Ausência de relatório de impacto à proteção de dados para tratamento de alto risco (LGPD, art. 38), com exposição à fiscalização prioritária da Agência Nacional de Proteção de Dados.
- Judicialização e responsabilização do gestor público — ações civis públicas e questionamento do contrato pelo Ministério Público.
- Exposição a sanções administrativas e pecuniárias e a medidas preventivas da Agência Nacional de Proteção de Dados.
- Dano reputacional institucional e perda de confiança na regulação assistencial do SUS estadual.
Vale notar que estes riscos são exemplificativos; a análise do caso concreto pode revelar vulnerabilidades adicionais.
Alto risco
- Critério geral. Tratamento em larga escala — dado sensível de saúde de toda a rede estadual, com 13 macrorregiões e milhares de solicitações diárias — somado à possibilidade de afetar significativamente direitos fundamentais, já que a decisão pode impedir ou retardar o acesso a um serviço essencial de saúde.
- Critério específico. Dados pessoais sensíveis de saúde tratados com apoio de tecnologia emergente e inovadora (inteligência artificial) na priorização, hipóteses que a Resolução CD/ANPD nº 2/2022 lista como gatilhos específicos.
06 Guardrails de proteção
- Supervisão humana efetiva sobre o score. Human-in-the-loop documentado, com poder real de rever e reverter a priorização — funções Governar e Gerenciar do NIST AI RMF 1.0 e controles da ISO/IEC 42001, alinhados ao art. 20 da LGPD.
- Avaliação de impacto antes e durante a operação. Relatório de impacto à proteção de dados e avaliação de impacto do sistema de IA, contínuos e documentados (ISO/IEC 42005 e ISO/IEC 27701).
- Explicabilidade e canal de contestação. Critérios do score registrados e informáveis ao titular e ao regulador, com via para revisão (base de transparência de sistemas autônomos da IEEE 7001).
- Rastreabilidade e trilha de auditoria. Logs das decisões e da migração de dados, preservando histórico e integridade (ISO/IEC 27001 e NIST CSF 2.0).
O rol de salvaguardas técnicas e administrativas sugeridas é exemplificativo, permitindo a aplicação de outras medidas de mitigação conforme a análise do caso concreto.
Mesmo com a implementação de salvaguardas técnicas e administrativas, permanecem riscos residuais inerentes, os quais podem ser intensificados por alterações nas operações. O perigo mais significativo, todavia, é a falta de iniciativa.
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