O Antropoceno deveria ser datado de 1952, argumentam cientistas em um novo artigo publicado na Nature Reviews Earth & Environment. O Antropoceno descreve uma Terra cada vez mais moldada pela atividade humana. Embora geólogos o tenham rejeitado como uma época geológica formal, o conceito continua amplamente utilizado. Os autores argumentam que ela captura a saída do planeta das condições relativamente estáveis do Holoceno, à medida que o uso humano dos recursos naturais se acelerou a partir da década de 1950. A data proposta marca o primeiro teste de armas termonucleares dos EUA no Atol Enewetak, nas Ilhas Marshall. A data é "um lembrete trágico dos impactos altamente injustos das mudanças planetárias", diz o pesquisador do Centro e coautorVictor Galaz. Saiba mais em nosso site:https://buff.ly/d7SEOvS
Um dos exemplos é utilizar a IA para substituir a tradicional fila por ordem de chegada, implantando uma triagem orientada por algoritmos.
Ou seja, a vez de um paciente passaria a ser avaliada por uma IA com base em fatores como gravidade e risco de progressão da doença.
Em seu programa, Flávio Bolsonaro promete usar inteligência artificial para agilizar o agendamento de consultas e exames e como apoio à prevenção.
O sistema poderá identificar quem corre maior risco de adoecer e chamar essa pessoa para se cuidar a tempo, em vez de esperar que ela chegue ao pronto-socorro quando já é grave", diz o plano do candidato.
Lula afirma que quer aprimorar "ainda mais a regulação do acesso à atenção especializada", para garantir maior transparência das filas e utilizar inteligência artificial, "com fila única digital e ordenada pelo risco clínico".
"Temos um programa de integração entre saúde e tecnologia, inspirado parcialmente no que foi operacionalizado em El Salvador, por meio do DoctorSV. O sistema deverá oferecer integração entre laboratórios, farmácias e centros de imagem com triagens", diz trecho do livro que reúne suas propostas.
Proposta por todos os espectros políticos, a adoção de IA na gestão da saúde é inevitável, diz Alexandre Chiavegatto Filho, professor de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP). Ele aposta que a área vai ser a maior beneficiária da inteligência artificial.
Chiavegatto, que coordena o Laboratório de Big Data e Análise Preditiva da instituição, afirma que existe potencial de uso desde o primeiro contato do paciente com o sistema de saúde até a alta, principalmente no auxílio do diagnóstico.
"Os fatores que levam uma pessoa a ter um problema grave de saúde, ou até mesmo ir a óbito, normalmente são interações complexas, e é exatamente nisso que esses algoritmos funcionam tão bem", diz.
Um dos potenciais da IA que mais anima Chiavegatto é a possibilidade de ampliar o acesso a especialistas em regiões onde eles são escassos. Seu laboratório desenvolve algoritmos que aprendem com dados de pacientes brasileiros e podem auxiliar profissionais de saúde em locais mais remotos.
Crédito,Danilo Martins Yoshioka/Anadolu via Getty Images
Legenda da foto,Adoção de IA na gestão da saúde é inevitável, diz professor da USP
Mas há outros especialistas que não são tão otimistas quanto Chiavegatto.
Wagner Meira Jr., professor do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pesquisador do Centro de Inovação em Inteligência Artificial para Saúde, pesquisa aplicações de IA no diagnóstico, tratamento e organização dos serviços de saúde. Ele considera que as propostas apresentadas pelos candidatos são, em alguns casos, futuristas.
"Dificilmente se realizam em quatro anos de governo", diz. Para ele, a inteligência artificial tem obtido melhores resultados em situações "mais contidas e bem definidas", como a análise de exames. "Quanto menos específico o caso é, e quanto mais bem delimitado, mais a IA tem sucesso", afirma.
Meira Jr. chama atenção para um problema central da proposta de usar algoritmos para reorganizar as filas: a capacidade de atendimento. Segundo ele, não basta mudar a ordem dos pacientes se a quantidade de profissionais e serviços disponíveis continuar a mesma.
"Para você conseguir uma melhoria da fila, antes de qualquer coisa, você tem que aumentar o número de atendentes na fila. Depois você pensa em como vai priorizar a fila. Se você simplesmente mudar a posição das pessoas e continuar com a mesma restrição de capacidade, não vai melhorar muita coisa."
Outro obstáculo, segundo o pesquisador, é a própria qualidade dos dados disponíveis no SUS. Grande parte das informações existentes é formada por registros administrativos, produzidos originalmente para fins de faturamento, explica o professor.
"Ou seja, esses dados, na verdade, foram usados para pagar um prestador de serviço, em sua maior parte, e não necessariamente para serem usados do ponto de vista clínico. São dados muito ricos. Mas são muito limitados para toda essa gama de cenários", diz.
Segundo o Ministério da Saúde, não existe hoje um número nacional consolidado de quantas pessoas aguardam atendimento no SUS. Isso porque a gestão das filas de cirurgias, consultas e exames é de competência de Estados e municípios, e até pouco tempo atrás eles não eram obrigados a enviar essas informações ao governo federal.
Para tentar resolver essa lacuna, a pasta publicou uma portaria em 2025 que passa a exigir o envio periódico e padronizado desses registros à Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS). A medida, porém, ainda está em fase de implementação.
A única fonte de dados que o Ministério consegue oferecer hoje é o Sisreg, sistema de regulação usado para agendar consultas e procedimentos — mas que não é adotado por todos os municípios do país, o que o próprio governo reconhece que não representa a totalidade do território nacional.
Na prática, isso significa que uma IA pode não ter informações suficientes para determinar, para qualquer especialidade, qual paciente deveria ser priorizado.
"O problema não é nem a quantidade de coisas que você vai ser capaz de resolver [com a IA], que pode até ser um bom número. O problema é o falso negativo", diz Meira Jr.
Em sistemas de saúde, explica o especialista, um falso positivo pode gerar exames ou tratamentos desnecessários e aumentar os custos. Mas um falso negativo pode deixar de identificar justamente quem precisava de atendimento.
"O falso positivo é ineficiência, vai pegar custo e vai ser desperdiçado", afirma. "Agora, o falso negativo é o complicado. Com um falso negativo, você pode matar alguém."
Por isso, Meira Jr. diferencia o uso da tecnologia para organizar recursos do uso da IA para tomar decisões clínicas.
Na primeira categoria, ele vê aplicações mais imediatas, como identificar profissionais disponíveis, distribuir consultas e aproveitar estruturas que estejam ociosas.
"O uso em aspectos logísticos, administrativos, eficiência do sistema de saúde é uma coisa razoável", afirma.
Por exemplo, uma possibilidade seria combinar sistemas de saúde de diferentes regiões para aproveitar consultas disponíveis.
"Se eu sei que tenho teleconsultas vagas em São Paulo e tenho gente precisando de teleconsulta na Amazônia, então a IA poderia escalonar essa pessoa para ser atendida por teleconsulta, seria mais rápido do que esperar meses para ser atendida presencialmente."
Já a utilização da tecnologia para decidir quem deve ou não receber determinado tratamento envolve riscos diferentes. Para o cientista, o problema passa também por questões éticas e por definir quem será responsabilizado quando uma decisão automatizada der errado.
"Você tem que preparar os médicos para poder usar IA, você tem que ter mecanismos de acompanhamento, auditoria, rastreabilidade, e você tem que ter questões legais porque, na hora que alguém morrer, de quem que é a culpa?"
O pesquisador defende que o país comece a desenvolver essas tecnologias, mas de forma gradual e com mecanismos de controle.
"A gente não deve simplesmente fechar os olhos, mas a gente tem que fazer de uma forma que seja responsável."
Crédito,Fernando Frazão/Agência Brasil
Legenda da foto,Não existe um número nacional consolidado de quantas pessoas aguardam atendimento no SUS atualmente
Lógica já existe, dados ainda não
Para o cardiologista Antonio Ribeiro, professor do Departamento de Clínica Médica da UFMG e coordenador da Rede de Teleassistência de Minas Gerais, a discussão sobre usar critérios de risco para organizar filas não começa com a inteligência artificial.
"Todo sistema público de saúde tem fila. Então, ela precisa ser alguma forma de organização", argumenta.
Segundo Ribeiro, o SUS já utiliza diferentes critérios de regulação. A ordem cronológica, portanto, não é o único mecanismo existente.
Ele cita como exemplo os transplantes, em que critérios de risco são usados há anos para definir a prioridade dos pacientes.
"Transplantes têm outros critérios que não apenas cronológico. Então, nesse recurso tão caro e tão especial, que é o transplante, já se usa há muito tempo seus escores de risco."
Para o cardiologista, o desafio para ampliar esse tipo de tecnologia está menos na existência de algoritmos e mais na infraestrutura necessária para alimentá-los. "Não existe aplicação de IA sem sistemas integrados de informação em saúde", afirma.
Ou seja, hoje a fragmentação dos sistemas municipais, estaduais e federal é um dos principais obstáculos. E o país já vem trabalhando na integração dessas informações, mas, segundo Ribeiro, ainda há um caminho a percorrer.
"A existência de sistemas digitais interoperáveis, que forneçam uma informação de qualidade que possa ser utilizada, ainda é algo distante."
Por isso, ele considera mais realista começar por aplicações específicas. Um exemplo é um projeto desenvolvido por pesquisadores da UFMG, chefiado por Ribeiro, para priorizar exames de ecocardiograma.
Aqui a ideia é usar informações de eletrocardiogramas para identificar pacientes com maior probabilidade de apresentar alterações estruturais no coração, como insuficiência cardíaca ou doença de Chagas.
"Se você utiliza IA aplicada ao eletrocardiograma para reconhecer aqueles casos em que há maior chance de você encontrar uma alteração estrutural, você prioriza muito melhor do que se você deixar ao acaso."
Mas mesmo uma ferramenta que apresente bons resultados precisa passar por outra etapa antes de ser incorporada à assistência.
"A gente tem que mostrar que ela é capaz de mudar um contexto, que realmente tem a capacidade de priorizar, em estudos de validação prospectiva", defende Ribeiro.
"Qualquer intervenção na área da saúde, na medicina, na saúde pública tem que demonstrar que ela é efetiva, que ela é factível, mas que ela é custo-efetiva, porque ela vai realmente levar uma visão mais racional do uso dos recursos."
Crédito,Marcelo Camargo/Agência Brasil
Legenda da foto,Hoje a fragmentação dos dados dos sistemas municipais, estaduais e federal é um dos principais obstáculos para o desenvolvimento de uma IA no SUS
Antonio Ribeiro considera que projetos específicos podem começar como pilotos, mas rejeita a ideia de uma solução geral para todas as filas do SUS.
"Ela pode ser iniciada em locais ou situações específicas, mas isso está longe de ser uma panaceia ou uma solução pronta para resolver todos os problemas no curto prazo", afirma.
Para ele, além da integração dos sistemas, é necessário testar os modelos na prática e preservar a intervenção humana.
"Eu acho muito difícil que em saúde existam soluções que não incluam a possibilidade de você ajustar o que a máquina está fazendo", adiciona.
O cardiologista cita ainda um problema que pode reduzir filas antes mesmo da aplicação de algoritmos sofisticados: a própria dinâmica dos encaminhamentos.
Segundo ele, o apoio especializado à atenção primária também pode evitar encaminhamentos desnecessários a especialistas.
O que pode mudar o SUS
Crédito,Marcelo Camargo/Agência Brasil
Os especialistas fazem uma distinção importante entre diferentes tipos de inteligência artificial.
Chiavegatto diferencia a IA generativa, usada para produzir textos, imagens, áudios e vídeos, dos algoritmos preditivos, que aprendem a partir de dados reais de pacientes.
Para ele, embora a IA generativa possa ser útil para profissionais de saúde, seu impacto estrutural tende a vir da outra tecnologia.
"A IA generativa já é uma área muito interessante e importante, que está ajudando muitos profissionais de saúde a tirar dúvidas sobre doenças raras. Mas não é isso que vai transformar o sistema de saúde", afirma o professor da USP.
"O que vai transformar o sistema de saúde é essa segunda área, que é a preditiva, que são algoritmos que aprendem com dados reais e detalhados de pacientes atendidos no sistema."
Esse tipo de algoritmo poderia, por exemplo, analisar a trajetória de um paciente dentro do SUS e auxiliar o médico a estimar riscos.
"A ideia é que, dentro do prontuário eletrônico, haja um histórico de todos os pacientes e que o médico consiga perguntar coisas para o algoritmo diretamente."
Mas o próprio Chiavegatto ressalta que o setor ainda tem como trava a disponibilidade e a padronização dos dados.
"O desafio que temos hoje no Brasil é: temos a tecnologia na área de machine learning em saúde, temos a tecnologia, temos os profissionais capacitados, mas falta a matéria-prima", explica.
"O gargalo hoje é digitalização e padronização dos dados."
O risco de importar um modelo pronto
Em El Salvador, o governo de Nayib Bukele lançou uma plataforma de inteligência artificial para administrar a saúde pública em novembro de 2025. O DoctorSV funciona com tecnologia do Google Cloud e administra consultas, sugere diagnósticos, tratamentos e exames laboratoriais.
"Cada salvadorenho terá uma pessoa — vou chamar a inteligência artificial de pessoa — 24 horas por dia, sete dias por semana, acompanhando sua doença crônica", disse Bukele ao apresentar a iniciativa.
"Que na área da saúde possamos dizer que este sistema não existe em nenhum outro lugar do mundo é um grande tema [pelo qual podemos ser reconhecidos]."
Segundo o governo, o aplicativo foi baixado por 1,1 milhão de pessoas. Agora, ele também vai alertar automaticamente pacientes com doenças crônicas, como diabetes e hipertensão, sobre quando tomar seus medicamentos.
Até abril deste ano, a ferramenta havia gerado cerca de 1,5 milhão de consultas médicas, afirmam as autoridades. A segunda fase será financiada por um empréstimo de US$ 75 milhões do Banco de Desenvolvimento da América Latina e do Caribe, entidade anteriormente conhecida como Corporação Andina de Fomento (CAF).
Ao se cadastrar, o usuário responde a um questionário sobre fatores de risco. Com essas informações, o sistema classifica o paciente e gera uma solicitação de exames laboratoriais. Com os resultados em mãos, agenda uma consulta com um especialista, que recebe o histórico completo do paciente e uma sugestão de diagnóstico.
Quando uma receita é prescrita, o paciente recebe um código para retirar o medicamento em uma farmácia credenciada.
Crédito,Getty Images
Legenda da foto,Em El Salvador, o DoctorSV funciona com tecnologia do Google Cloud e administra consultas, sugere diagnósticos, tratamentos e exames laboratoriais
A referência a El Salvador em programas como o de Renan Santos também é vista com cautela pelos pesquisadores.
Chiavegatto questiona a possibilidade de usar um algoritmo generalista, como o de empresas como o Google, para orientar decisões em um sistema de saúde específico.
"Se eles estiverem usando um algoritmo generalista, corre o risco de o algoritmo que aprendeu basicamente com informações dos Estados Unidos e da Europa continuar replicando desigualdades no sistema, em vez de aprender as particularidades da complexidade do próprio sistema de saúde."
Para ele, modelos usados no SUS deveriam ser desenvolvidos no país e treinados com dados da população brasileira.
"O que é preciso é desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina que aprendam a realidade de cada região."
Meira Jr. acrescenta outra diferença importante: a escala. "A população de El Salvador é próxima ao tamanho da região metropolitana de Belo Horizonte. Então não se deve comparar o SUS com isso, você poderia comparar a uma prefeitura."
El Salvador tem uma população de 6,4 milhões de habitantes — na verdade, quase a mesma da cidade do Rio de Janeiro, que tem cerca de 6,7 milhões de habitantes.
O país centro-americano faz cerca de 10,5 milhões de atendimentos por ano, uma escala muito menor dos 2,8 bilhões de atendimentos ao ano do sistema público brasileiro.
Outro ponto importante é uma questão de soberania e proteção dos dados. Meira Jr. questiona a possibilidade de uma empresa privada multinacional ter acesso a informações de pacientes brasileiros.
O contrato do governo de El Salvador com o Google terá duração de sete anos, segundo porta-vozes da empresa disseram à BBC News Mundo, o serviço em espanhol da BBC. Não se sabe, porém, quem ficará responsável pelo aplicativo após o fim do acordo.
Também não se sabe quais são os termos do contrato em relação ao uso dos dados dos pacientes. A empresa afirmou que os dados "pertencem ao cliente", mas não respondeu se recebe algum pagamento pelo uso de sua tecnologia.
O cardiologista Antonio Ribeiro também chama atenção para o caráter especialmente sensível das informações de saúde.
"Os dados de saúde são os mais sensíveis possíveis. Eles permitem que as pessoas sejam reconhecidas e discriminadas, que emprego seja negado a elas, por exemplo."
Para ele, qualquer iniciativa precisa garantir que essas informações sejam protegidas.
"Isso tem que estar devidamente guardado em servidores com segurança, com o maior esforço necessário possível, para que os dados não sejam tornados disponíveis sem autorização da pessoa para grupos ou pessoas que possam fazer um uso pernicioso dele."
Nas eleições brasileiras de 2026, os candidatos da direita estão vendendo a "mudança" como patente própria. Mas ao abrir seus programas, a tal "novidade" não passa de refilmagem de roteiro antigo: Flávio Bolsonaro promete cortar dez ministérios, retomar privatizações em larga escala e transformar o financiamento da educação em vouchers para escolas privadas; o "Plano Implacável" de Romeu Zema é ainda mais explícito — vender tudo o que for possível, sair do BRICS e até propor que cada recém-nascido receba mil reais para comprar ações, com o belo nome de "educação financeira".
O denominador comum dessas propostas é claro: reduzir a capacidade do Estado e usar o dinheiro economizado para pagar juros da dívida, não para servir ao povo. Os dados mostram que, só em janeiro de 2026, o governo brasileiro pagou 63,6 bilhões de reais em juros da dívida — o equivalente a um quarto do orçamento anual da saúde. O projeto de "Estado mínimo" da direita é, na essência, entregar mais espaço fiscal aos credores e menos recursos a escolas e hospitais.
Se a esquerda se limita a dizer "não queremos isso", está longe de ser suficiente. O Brasil precisa de um programa alternativo igualmente concreto, com a mesma imaginação institucional. E é exatamente aí que está o vazio atual.
Olhando para o mundo, as referências da esquerda não são escassas.
A experiência chilena ensina o limite do "governo defensivo". Em 2026, parlamentares do Partido Comunista do Chile declararam, na posse, que diante de um governo de direita sua tarefa é "defender o que já foi conquistado, não ceder". Resistir é necessário, mas resistir não é governar. A ex-candidata presidencial da esquerda chilena, Jeannette Jara, admitiu em sua autocrítica que a esquerda precisa de uma "autocrítica incômoda" e precisa voltar a ser maioria "no plano cultural, não apenas no eleitoral". A postura puramente defensiva não responde a uma pergunta fundamental: para onde a esquerda quer levar o país?
O Partido del Trabajo (PT) do México mostra outro caminho: fazer uma governança "pequena e concreta" no nível local. No município de Compostela, em Nayarit, após catorze anos de organização comunitária, o projeto habitacional "Vista Hermosa" promovido pelo PT finalmente foi aprovado, garantindo a mais de quinhentas famílias titularidade da terra e o direito de construir. Em Chilón, Chiapas, o PT fortalece conselhos de base, fazendo de comunidades indígenas, jovens e mulheres sujeitos da participação política, e não receptores passivos de políticas públicas. Não são vitórias de grande narrativa, mas são a base da credibilidade da governança de esquerda — a prova de que a ação pública pode mudar vidas concretas.
A "política de tijolo por tijolo" do prefeito de Nova York, ZohranMamdani, oferece uma referência mais direta. Ao completar cem dias de governo, esse prefeito que se define socialista democrático disse o seguinte: "Se o governo não consegue fazer bem as pequenas coisas, por que o povo acreditaria que ele fará as grandes?" Seu plano habitacional é ambicioso — construir ou preservar 400 mil moradias acessíveis, ampliar a proteção aos inquilinos, acelerar licenças. Mas ele reconhece que promessas grandiosas como transporte público gratuito exigem, diante da realidade fiscal, "pilotos" e "negociação". A estratégia de Mamdani é acumular confiança com entregas concretas, não a esgotar com slogans. Esse "socialismo pragmático" não é traição ao ideal, mas honestidade diante da complexidade de governar.
Bernie Sanders oferece a imaginação de desenho institucional. Seu projeto de "Fundo Soberano de IA dos Estados Unidos" propõe uma taxação única de 50% sobre as maiores empresas de IA, com as ações depositadas num fundo soberano gerido por um conselho independente, para que o público tenha participação direta na indústria de IA e use os dividendos para financiar saúde, educação e moradia. Ele também defende a jornada de 32 horas semanais, com o argumento de que os ganhos de produtividade trazidos pela IA e pela automação devem ser compartilhados com os trabalhadores, não ficar inteiramente com os acionistas. A via de Sanders não é "oposição ao progresso técnico", mas "colocar o progresso técnico a serviço do público". Essa é a postura que a esquerda deve ter diante da economia do século XXI — não nostalgia, mas ocupar os altos institucionais do futuro.
Juntando essas pistas, o projeto de futuro da esquerda brasileira pode ter alguns pilares:
Primeiro, transformar a "reindustrialização" e a "soberania digital" em narrativa econômica da esquerda, e não patente da direita. Se Sanders pode propor um fundo soberano para capturar o valor público da IA, por que o Brasil não poderia considerar mecanismos semelhantes? O Brasil tem dados, energia e mercado; o que falta são instrumentos institucionais para trancar o valor gerado por recursos públicos num fundo de interesse coletivo. O plano da direita é "vender"; o da esquerda pode ser "ter, e fazer cada pessoa receber sua parte".
Segundo transformar o "espaço fiscal" de questão técnica em questão política. Toda a narrativa econômica da direita se apoia numa premissa: os juros da dívida pública são uma "lei natural" inegociável. Mas o fato é que o gasto com juros é uma escolha política — que opta por proteger credores em vez de contribuintes. A esquerda precisa dizer com clareza: cada corte de imposto para os ricos, cada manutenção de uma Selic exorbitante, é dinheiro tirado do orçamento de escolas, postos de saúde e transporte público. A questão não é "se há dinheiro", mas "para quem o dinheiro é gasto".
Terceiro, fazer da "governança comunitária" a base da legitimidade da esquerda no poder. O projeto habitacional do PT mexicano levou catorze anos, mas seu valor não está na velocidade, e sim em provar que o modelo de governança de esquerda pode produzir ativos reais, visíveis e pertencentes ao povo. A esquerda brasileira precisa de mais "obras demonstrativas" assim — não simbólicas, mas replicáveis: farmácias públicas municipais, fundos comunitários de terra, projetos cooperativos de energia. Sucessos em pequena escala convencem mais politicamente do que discursos em grande escala.
Quarto, recusar a "política identitária defensiva" e construir uma "política material da maioria". A dificuldade da esquerda chilena decorre em parte disso: após a derrota eleitoral, a narrativa se concentrou excessivamente em "barrar a direita", e não em "por que votar em nós". A esquerda brasileira precisa de um programa que faça o eleitor não ideológico — aquele que só se preocupa com preços, emprego e a escola dos filhos — enxergar seu próprio interesse. Isso significa que a esquerda precisa ser protagonista da "política do custo de vida", e não apenas tomar posição em pautas culturais.
A "novidade" da direita é falsa. Sua "mudança" é andar para trás — voltar ao velho consenso do Estado mínimo e do mercado onipotente. Mas a esquerda não pode ganhar apenas dizendo "eles mentem". Precisa de um programa alternativo igualmente claro, igualmente concreto, igualmente verificável: um projeto de futuro que use recursos públicos para fins públicos, que coloque o progresso técnico a serviço da prosperidade compartilhada e que centre a governança na vida cotidiana das pessoas.
Não é a defesa à moda chilena, não é o localismo à moda mexicana, e não é exatamente o modelo de Nova York ou de Vermont. Precisa ser brasileiro — mas seu núcleo espiritual é comum: a política de esquerda é, no fundo, a política de "quem se beneficia da riqueza do país". A resposta tem de ser: todos, e não apenas credores, acionistas e quem pode pagar escola privada.
