Algoritmos médicos reproduzem racismo e prejudicam pacientes negros

Mulheres negras brasileiras têm 13% menos chance de sobreviver ao câncer de mama do que mulheres brancas, mesmo quando acessam os mesmos serviços de saúde. O dado vem de um estudo com mais de 120 mil casos publicado em The Lancet Global Health em 2024, e levanta uma questão que vai além das filas do SUS: quando a tecnologia entra no cuidado médico, ela pode estar reproduzindo a desigualdade que deveria corrigir.

A inteligência artificial chegou à medicina com promessas de precisão e imparcialidade. Algoritmos que analisam exames, priorizam atendimentos e recomendam tratamentos parecem, à primeira vista, mais justos do que decisões humanas. Um artigo publicado em The Lancet Digital Health em 2025, analisado pelo Estadão, desfaz essa ilusão: quando os dados que alimentam esses sistemas já carregam séculos de exclusão, o resultado é um racismo com nova roupagem, agora expresso em código.

Um estudo de Obermeyer de 2019 mostrou que algoritmos usados por seguradoras nos Estados Unidos subestimavam em até 50% a necessidade de cuidado de pacientes negros. O motivo era simples e perverso: o sistema usava o custo com saúde como indicador de demanda. Como pessoas negras, historicamente, recebem menos atenção médica e gastam menos com o sistema, o algoritmo concluiu que precisavam de menos cuidado. Era matemática. Era também racismo.

O viés que virou código

No Brasil, o problema se manifesta de formas concretas. Em 2019, quando o reconhecimento facial começou a ser testado na segurança pública, das 184 pessoas presas com uso da tecnologia no primeiro ano, 90% eram negras, segundo levantamento citado pela plataforma educacional Futura. Uma mulher negra foi detida no Rio de Janeiro porque o algoritmo apontou mais de 70% de semelhança com uma foragida. Ela era inocente.

Pesquisas do laboratório recod.ai, da Unicamp, reforçam o padrão. Conforme documentado pelo Jornal da Unicamp, modelos de inteligência artificial falham com mais frequência ao reconhecer rostos negros e reproduzem narrativas estereotipadas em textos gerados automaticamente. Os sistemas aprendem com dados produzidos por humanos, e os humanos, como a pesquisa deixa claro, carregam preconceitos que os algoritmos herdam sem questionar.

A pesquisadora Andrêa Ferreira, da Fiocruz Bahia, sintetiza o que os indicadores mostram há décadas: o racismo acompanha a população negra do nascimento à morte. As taxas de mortalidade materna são maiores entre mulheres negras. A mortalidade por causas externas se concentra nessa população. O preconceito, como ela afirma à Agência Brasil, interfere na possibilidade de nascer, crescer e viver. Agora, esse mesmo percurso passa por sistemas automatizados que ninguém vê, mas todos sentem.

A desigualdade que os números confirmam

Dados do Centro de Estudos e Dados sobre Desigualdades Raciais (Cedra), citados pelo Jornal da USP, revelam uma distância que não deveria existir num país com sistema universal de saúde. Cerca de 29% da população negra nunca foi ao dentista ou não consulta um profissional há mais de três anos. Entre crianças negras com menos de dois anos, 24,2% não fizeram a triagem auditiva neonatal, contra 12% das crianças brancas. Dois bebês, o mesmo exame gratuito, chances diferentes.

O problema não é a tecnologia em si. É que ela herda o mundo que a criou. Os algoritmos de saúde são treinados, em sua maioria, com dados produzidos em sistemas historicamente excludentes, por equipes majoritariamente brancas e do Norte Global. Conforme noticiado pelo scienceai.news, o debate sobre viés em inteligência artificial tem crescido globalmente, mas as implicações para países com desigualdade estrutural profunda, como o Brasil, ganham contornos ainda mais urgentes.

No contexto do governo Lula, o tema encontra uma janela política. Os ministérios da Saúde e da Igualdade Racial publicaram em 2023 o boletim Saúde da População Negra, mapeando indicadores de mortalidade materna, acesso a exames pré-natais e prevalência de doenças infectocontagiosas. Mas a digitalização crescente dos serviços pode desfazer essas conquistas se os algoritmos que sustentam o sistema reproduzirem as mesmas hierarquias que as políticas públicas buscam superar.

A inteligência artificial não é neutra. Nunca foi. A pergunta que o Brasil precisa responder agora é se vai usar essa tecnologia para ampliar a desigualdade com precisão computacional ou para corrigi-la com a mesma eficiência.

Perguntas frequentes

O que é racismo algorítmico na saúde? É quando sistemas de inteligência artificial, ao tomar decisões médicas, reproduzem desigualdades raciais presentes nos dados históricos com que foram treinados, prejudicando pacientes negros de forma sistemática e invisível.

Como um algoritmo pode ser racista sem intenção? Ao usar variáveis correlacionadas com raça, como custo histórico com saúde ou endereço de residência, o sistema aprende e amplifica padrões de exclusão sem que nenhum programador precise escolher isso explicitamente.

O SUS usa inteligência artificial? O sistema público de saúde brasileiro ainda está em estágio inicial de adoção de IA, mas a tendência de digitalização torna urgente discutir agora quais dados e critérios vão sustentar essas ferramentas antes que os vieses se sedimentem.

O que o governo fez pela saúde da população negra? O governo publicou em 2023 o boletim Saúde da População Negra, mapeando indicadores críticos de mortalidade materna, acesso a exames pré-natais e doenças infectocontagiosas entre essa população, que representa 56% dos brasileiros.