O que Bill Gates deseja que a “IA” prove?

Num sistema como este, a “IA” tem a capacidade de amplificar a capacidade da força de trabalho de saúde em escassez: auxiliando profissionais no acesso a informações especializadas, distribuindo recursos adequadamente e servindo clínicas e comunidades. Gates enfatiza que as ferramentas do Horizon 1000 apoiarão, não substituirão, os profissionais de saúde.

Durante a sua visita ao país em julho de 2026, Gates prestou especial atenção ao Health Intelligence Center, onde dados em tempo real são reunidos para apoiar o Ministério da Saúde. O Horizon 1000 está inserido nessa estrutura, pois a implantação da “IA” depende da capacidade do sistema que a recebe.

Este é o ponto onde o projeto Horizon 1000 encontra um desafio global mais vasto.

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O relatório Scaling Artificial Intelligence in Health da OCDE, publicado em março de 2026, mostra que a “IA” já está presente nos sistemas de saúde dos países membros, mas a escala nacional é limitada. No diagnóstico por imagem, apenas cerca de 10% das aplicações atingiram escala nacional.

O ponto notável reside na disparidade entre a infraestrutura digital e a capacidade de gestão dedicada à “IA”.

Ao nível base, a prontidão é relativamente elevada: 100% dos países pesquisados possuem leis de proteção de dados de saúde; 71% estabeleceram estratégias de interoperabilidade de dados; e 61% possuem abordagens nacionais para a aprovação de dispositivos médicos integrados com “IA”.

Contudo, ao lidar com as características específicas da “IA”, a taxa cai drasticamente. Apenas 3% têm leis específicas para “IA” na saúde. Apenas 18% possuem órgãos nacionais de supervisão para “IA” na saúde. A disparidade sugere que os sistemas de saúde aprenderam a gerir dados, mas ainda não aprenderam a gerir uma tecnologia que se transforma constantemente após a implementação.

Com a “IA”, o sistema deve monitorizar como o modelo opera em condições reais, se a eficácia varia entre grupos de pacientes e quem é responsável quando a saída contribui para uma decisão clínica errada.

A lacuna em termos de capital humano é evidente. Apenas 29% dos países da OCDE possuem iniciativas de nível nacional para elevar a consciência sobre “IA” na força de trabalho da saúde. Portanto, “levar a “IA” a 1.000 clínicas” descreve apenas a distribuição tecnológica. O verdadeiro teste será a capacidade do sistema para selecionar a ferramenta correta e detetar erros.

A OMS procura responder a este desafio com as suas diretrizes sobre ética e governação de modelos de “IA” multimodais na saúde.

A OMS responsabiliza governos, desenvolvedores, instituições e profissionais, pois a segurança da “IA” na saúde não é garantida apenas pela qualidade técnica do modelo.

Podemos destilar as recomendações em padrões essenciais. Primeiro, a “IA” deve ser avaliada por uma tarefa específica, não pela capacidade geral do modelo. Um modelo com comunicação impressionante não é prova suficiente para o uso em cuidados de saúde.

Segundo, a eficácia média não basta; é necessário compreender como a tecnologia impacta diferentes grupos. Dados de treino podem conter preconceitos raciais, de gênero ou idade. Terceiro, a avaliação não termina no lançamento. A OMS recomenda auditorias obrigatórias pós-lançamento e avaliações de impacto independentes para sistemas de “IA” de grande escala.

Quarto, a responsabilidade não pode dissolver-se no modelo. A OMS alerta para o “viés de automação”, onde profissionais confiam cegamente na “IA”. Quinto, pacientes e profissionais devem participar desde a fase de design. A “IA” deve ser desenvolvida de forma inclusiva.

Mas, mesmo que uma “IA” cumpra todos estes requisitos, Gates levanta outra questão: deve a máquina fazer tudo o que é capaz?

Em The Turbulent AI Era Is Here, Gates reflete sobre o seu pai, Bill Gates Sr., que sofria de Alzheimer. A dedicação da equipa de cuidados revelou um aspeto “insubstituível em termos humanos”. A partir daí, criou o conceito de Human Reserved: áreas que a sociedade reserva para humanos, mesmo quando a “IA” tem capacidade técnica para as executar.

O limite para a “IA” não nasce da incompetência tecnológica, mas da decisão social de que alguns valores se perdem se a capacidade técnica for o único critério. Comunicar diagnósticos terminais, por exemplo, é algo que a sociedade pode decidir que permanece uma função humana.

A saúde é, portanto, o teste rigoroso para a promessa de equidade da “IA”. Não porque a tecnologia cria espetáculos, mas porque três perguntas surgem: a “IA” alcança quem mais precisa? Melhora o cuidado de forma segura? Sabemos o que não confiar à máquina?

Se a “IA” superar estes três testes, o argumento de Gates sobre um mundo mais justo terá evidências.

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