Frameworks regulatórios de Inteligência Artificial na saúde: uma análise documental comparativa

dc.contributor.advisorMarkoski, Melissa Medeirospt_BR
dc.contributor.authorMedina, Matheus de Matospt_BR
dc.contributor.departmentGestão em Saúdept_BR
dc.date.accessioned2026-08-13T20:34:34Z
dc.date.date-insert2026-08-13
dc.date.issued2025-11-19
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.pt_BR
dc.description.abstractA crescente integração da inteligência artificial no setor da saúde impõe novos desafios regulatórios. No Brasil, este cenário é caracterizado por uma soberania dupla, com a sobreposição de normas da ANVISA e da LGPD, e pela tramitação do PL nº 2.338/2023. Este trabalho analisou comparativamente os frameworks regulatórios de IA na saúde dos Estados Unidos, União Europeia e Singapura, identificando tendências e lições estratégicas aplicáveis ao Brasil. Foi conduzida pesquisa documental comparativa de 18 documentos oficiais baseada em cinco categorias analíticas derivadas dos princípios de IA confiável da OECD: transparência e explicabilidade, robustez e segurança, responsabilidade, justiça e privacidade, e governança do ciclo de vida do algoritmo. Os resultados revelaram dois arquétipos regulatórios: o garantista-prescritivo, caracterizado por hard law detalhado e supervisão estatal direta, liderado pela União Europeia e seguido pelo Brasil; e o pragmático-processual, caracterizado por soft law orientador e governança organizacional, liderado pelos Estados Unidos e Singapura. A análise posicionou o Brasil em trajetória de convergência com o modelo europeu garantistaprescritivo, refletindo valores constitucionais de proteção de direitos fundamentais. O trabalho contribui para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável 3, 10 e 16, oferecendo referencial para gestores, formuladores de políticas e reguladores no momento crítico de definição do marco regulatório de IA no Brasil.pt_BR
dc.description.abstract-enThe growing integration of artificial intelligence in healthcare poses new regulatory challenges. In Brazil, this scenario is characterized by overlapping regulatory authorities, with simultaneous requirements from ANVISA and LGPD, and the pending bill 2338/2023. This study comparatively analyzed AI regulatory frameworks in healthcare from the United States, European Union, and Singapore, identifying trends and strategic lessons applicable to Brazil. Comparative documentary research was conducted analyzing 18 official documents based on five analytical categories derived from OECD's trustworthy AI principles: transparency and explainability, robustness and security, accountability, fairness and privacy, and algorithmic life cycle governance. Results revealed two regulatory archetypes: the rights-based prescriptive model, characterized by detailed hard law and direct state supervision, led by the European Union and followed by Brazil; and the pragmatic-procedural model, characterized by guiding soft law and organizational governance, led by the United States and Singapore. The analysis positioned Brazil on a convergence trajectory with the European rights-based prescriptive model, reflecting constitutional values of fundamental rights protection. This work contributes to UN Sustainable Development Goals 3, 10, and 16, offering a strategic framework for health managers, policymakers, and regulators at the critical moment of defining Brazil's AI regulatory framework.en
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/3571
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Readerpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectRegulação e Fiscalização em Saúdept_BR
dc.subjectGovernança de Dadospt_BR
dc.subjectAnálise Comparativapt_BR
dc.subject[en] Artificial Intelligenceen
dc.subject[en] Health Care Coordination and Monitoringen
dc.subject[en] Data Governanceen
dc.subject[en] Comparative Analysisen
dc.titleFrameworks regulatórios de Inteligência Artificial na saúde: uma análise documental comparativapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR

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Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre
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