Inteligência artificial na saúde mental: solução de acesso que divide especialistas

No Brasil, plataformas de IA prometem ampliar o atendimento em saúde mental,  e levantam debates sobre ética, eficácia e limites clínicos

A saúde mental coloca desafios históricos para sistemas de saúde: arcaicos recursos, escassez de especialistas e um déficit de cuidado que atinge mais de 1 bilhão de pessoas no mundo. A Organização Mundial da Saúde (OMS) alerta que cuidar da saúde mental “não como privilégio, mas como direito básico” tornou-se essencial. 

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (IA) desponta como alavanca para ampliar cobertura, antecipar riscos e otimizar fluxos de atenção em contextos como o Sistema Único de Saúde (SUS). No Brasil, estudos recentes estão mapeando cenários de implementação e desafios, como aponta uma revisão sistemática publicada em 2025 que encontrou média de AUC (área sob a curva) de 0,83 em ferramentas de diagnóstico e triagem com IA em ambientes de recursos limitados no País.

Por exemplo, o projeto “e-Saúde Mental” visa dotar a atenção primária com algoritmos de machine learning para identificar casos de ansiedade, depressão e insônia; sugerir condutas e integrar dados ao prontuário eletrônico, com o objetivo de liberar especialistas para quadros complexos. Essa proposta alinha-se ao nível internacional em que chatbots e assistentes digitais de saúde mental têm apresentado melhora moderada em sintomas de depressão e ansiedade, embora com ressalvas sobre generalização, viés algorítmico e ausência de regulação específica.

A expectativa brasileira confirma que tecnologias digitais podem reduzir lacunas: uma análise publicada em 2024 sobre telemedicina no Brasil mostrou que intervenções remotas em saúde mental levaram a melhores desfechos em regiões rurais e reduziram o tempo de viagem e custo para o paciente. Contudo, a adoção ainda se choca com limitações estruturais, baixa conectividade, desigualdade digital, ausência de padronização de dados e necessidade de supervisão clínica rigorosa.

Do ponto de vista técnico, os modelos de IA para saúde mental devem atender três requisitos críticos: precisão clínica validada (sensibilidade/esp > 0,80), transparência/explain ability (especialistas conseguem entender as razões do algoritmo) e integração ao fluxo assistencial humano. Um estudo brasileiro de 2025 aplicou machine learning para classificar a gravidade em registros de saúde ocupacional e encontrou acurácia de 82,9 % na árvore de decisão ao distinguir quadros leves e graves, reforçando o potencial, mas também a necessidade de interpretabilidade.

Outro vetor de atenção é a equidade: revisões sobre IA em exames de imagem no Brasil apontam que muitas ferramentas são treinadas em populações restritas e não testadas em subgrupos vulneráveis, o que pode ampliar desigualdades em vez de reduzi-las. Como o SUS atende populações heterogêneas, a implementação de IA em saúde mental pública depende não apenas de tecnologia, mas de validação em contextos socioeconômicos diversos, governança de dados e políticas de remuneração baseadas em valor.

Por fim, a regulação e os modelos de financiamento exercem papel decisivo: no Brasil, o fato de o Ministério da Saúde financiar um aplicativo não garante sua incorporação automática ao SUS. É preciso que haja protocolos de avaliação, evidência de impacto e modelo econômico sustentável, o que inclui considerar infraestrutura de TI, treinamento de equipes, manutenção de algoritmos e privacidade dos dados.

Em suma, a IA em saúde mental no Brasil avança como ferramenta de ampliação de acesso, mas seu impacto transformador dependerá da superação de barreiras tecnológicas, clínicas, regulatórias e éticas. Se os próximos anos servirem para mostrar que a IA não só chega, mas funciona, de forma justa e segura, teremos um salto na forma como cuidamos da mente, para todos.

REFERÊNCIAS: JMIR Publications, Folha de São Paulo, Global Journal of Health Science, Journal of Occupational and Environmental Medicine