A expectativa do colegiado federal é que o novo módulo de inteligência artificial da Plataforma Nacional de Fiscalização aumente em 30% o volume de fiscalizações anuais, nos próximos dois anos, em todo o território nacional de forma mais efetiva, com a supervisão das atividades médicas e ampliação da capacidade de identificação, monitoramento e análise de situações que exigem atuação dos órgãos de fiscalização.
Em entrevista coletiva, em Brasília, o presidente do CFM, José Hiran da Silva Gallo, defendeu que a tecnologia irá instrumentalizar os médicos fiscais com subsídios para a tomada de decisões e para dar celeridade às soluções necessárias. Para Gallo, o investimento fortalece a governança, reduz a burocracia e aprimora a defesa da saúde pública.
“Estamos colocando a tecnologia a serviço da fiscalização para aumentar a eficiência, ampliar o alcance das ações e oferecer respostas mais rápidas às demandas da sociedade. É uma ferramenta de grande importância, mas que jamais irá substituir o médico”, garantiu o presidente da instituição.
O terceiro vice-presidente e diretor responsável pelo Departamento de Inteligência Artificial do Conselho Federal de Medicina, Jeancarlo Cavalcante, detalhou que os avanços nos últimos anos com a migração dos dados para a nuvem e a transição para um sistema ambiente digital que proporciona mais transparência permite o acompanhamento das fiscalizações pelos responsáveis técnicos e gestores dos estabelecimentos de saúde.
Nesta nova fase, Jeancarlo Cavalcante relata, ainda, que a solução de fiscalização automatizada a partir do uso de IA representa uma mudança pioneira no mundo.
“O fato de termos mais de 600 mil médicos e usarmos uma plataforma de inteligência artificial para a fiscalização, nos torna pioneiros no mundo no quesito de colegiatura médica e de fiscalização.
O responsável pelo lançamento relatou que o objetivo do aprimoramento é proteger a sociedade, mesmo quando a fiscalização é percebida como uma atitude antipática para quem a recebe.
“Quando fiscalizamos o exercício da medicina, protegemos a sociedade de maus profissionais e de falsos médicos. O diferencial dessa nova plataforma é proteger não apenas a sociedade, não apenas o paciente do mau atendimento, da insegurança, mas também os médicos, das condições inadequadas de saúde e da falta de segurança para exercer o seu trabalho médico”
Tecnologia
A plataforma integra dados processados do CFM e dos CRMs, como históricos de vistorias, cadastros profissionais, como o Cadastro Nacional de Médicos, e informações públicas de estabelecimentos de saúde, com o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES).
O CFM aponta que essa plataforma também vai interagir e cruzar informações da base de dados da Receita Federal e fará o rastreio de conteúdos disponibilizados em redes sociais e em outros ambientes digitais.
O diretor Jeancarlo Cavalcante ressalta que o diferencial da ferramenta é relacionar e monitorar denúncias sobre precariedade estrutural em hospitais e notificar publicações suspeitas de exercício ilegal da medicina.
“Essa plataforma buscará nas redes sociais o exercício do falso médico, o risco iminente à saúde da população brasileira. Aquilo que está nas redes sociais poderá, agora, ser buscado e homologado por um [profissional] humano do setor de fiscalização [do CFM].”
Como consequência, o diretor do CFM destaca que a versão 4.0 da Plataforma Nacional de Fiscalização deixa para trás o modelo tradicional de fiscalização, antes baseado em denúncias da sociedade e que passa a se antecipar aos problemas.
“Agora, também trabalharemos com dados e com predição, ou seja, com aquilo que poderá acontecer e levar a risco à saúde da população brasileira e ao exercício da profissão médica. Nós poderemos, sim, em algumas situações, antecipar o dano e fiscalizarmos, em tempo real, antes que isto aconteça”, disse Jeancarlo Cavalcante.
A autarquia garante que todo o tratamento das informações observa os princípios da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo segurança e privacidade dos dados.
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Com informações da Agência Brasil
