INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AUDITORIA PÚBLICA EM SAÚDE: UMA ANÁLISE DOCUMENTAL SOBRE USOS, LIMITES E POTENCIALIDADES

Apresentação/Introdução O avanço das tecnologias digitais tem estimulado o uso da inteligência artificial para melhoria dos processos de auditoria em saúde, para ampliar a capacidade analítica, detectar não-conformidades e melhorar o uso de recursos públicos. Portanto, como a inteligência artificial tem sido incorporada às práticas de controle e fiscalização do SUS segundo documentos oficiais e científicos disponíveis? Objetivos Este estudo teve como objetivo analisar a presença da IA em auditorias públicas da saúde no Brasil, mapeando sua utilização, suas limitações e as possibilidades de avanço técnico-institucional. Metodologia Análise documental de registros produzidos entre 1998 e 2024, com foco no uso de inteligência artificial em auditorias públicas da saúde no Brasil. A busca ocorreu em bases incluindo: repositório de jurisprudência do TCU, base de dados da CGU, Biblioteca Digital do Senado Federal, catálogo e teses de dissertações da CAPES. Foram incluídos documentos que abordassem auditoria pública com aplicação de inteligência artificial no setor saúde. Foram utilizados os seguintes termos de busca: inteligência artificial, auditoria, saúde. A classificação foi realizada com as variáveis: tipo de documento, ano, uso explícito ou implícito de IA, finalidade, IA envolvida, resultados e contribuição potencial. Resultados Dos 88 documentos analisados, 24 foram incluídos a maioria do TCU, destacando-se o uso da plataforma Ágata. Também foram identificadas aplicações de inteligência financeira, que envolvem o COAF e a ABIN, além de discussão sobre ética para o uso seguro da IA e aplicação à governança algorítmica. Quanto à finalidade: 45% concentram-se na detecção de fraudes, 30% em governança de contratos, 15% em monitoramento de conformidade regulatória e 10% em ética e técnica do uso de IA. 13 documentos classificados com contribuição alta, foco em saúde e aplicação prática; 7 com contribuição moderada, menor foco setorial; e 4 com contribuição teórica, relevantes para a construção conceitual do campo. Conclusões/Considerações Os achados reforçam a digitalização das práticas de controle, com a adoção de plataformas analíticas, uso de algoritmos explicáveis e articulação com bases públicas, reforça o avanço de investigações científicas e aplicações experimentais sobre auditorias automatizadas e inteligentes no SUS, baseada em experiências já consolidadas e a necessidade de uma governança algorítmica com valores democráticos, interoperabilidade e controle social.