Opinião: saúde digital precisa combater o racismo desde o código
Projeto do Ministério da Saúde vai auditar sistemas do SUS; inovação só vale se ampliar acesso e não repetir desigualdades raciais.
Ponto de vista. A posição exposta neste texto é de quem assina e não representa necessariamente a linha editorial do Meridiano.
Por Fábio Sodré
O Ministério da Saúde apresentou nesta terça-feira (27) o projeto Saúde Digital sem Racismo. A iniciativa pretende identificar vieses raciais em sistemas digitais usados pelo Sistema Único de Saúde (SUS), justamente no Dia Nacional de Mobilização Pró-Saúde da População Negra.
A notícia parece técnica, mas a escolha é política. Um algoritmo que classifica risco, agenda atendimento ou reconhece um rosto participa de uma decisão pública. Se ele erra mais com pessoas negras, o Estado digitaliza uma desigualdade que já existe no balcão.
Auditoria é serviço público
O projeto terá três frentes. A primeira prevê auditorias em sistemas automatizados. A segunda acompanha a Política Nacional de Saúde Integral da População Negra nas políticas de digitalização. A terceira mapeia experiências de lideranças negras e quilombolas.
Esse desenho acerta ao juntar tecnologia e participação. Auditoria sem usuário mede o sistema, mas pode não perceber o dano. Escuta sem dados registra relatos, mas não mostra a frequência do problema. O SUS precisa dos dois lados para corrigir a rota.
O Ministério da Saúde também anunciou três etapas de pesquisa: revisão da literatura científica, coleta e análise de dados e elaboração de documentos técnicos. O cronograma ainda não apresenta prazos públicos, metas numéricas ou lista de sistemas que serão auditados.
A falta de prazo não invalida o projeto. Ela mostra o que precisa ser cobrado. Uma política antirracista só se torna verificável quando publica critérios, resultados e correções. A população não deve ser convidada a confiar em uma caixa-preta.
O risco do reconhecimento facial
O coordenador do projeto, Deivison Faustino, citou pesquisas que mostram desempenho desigual de tecnologias conforme as características raciais dos usuários. Ele deu o reconhecimento facial como exemplo e afirmou que o erro é maior com pessoas negras, principalmente mulheres.
Reconhecimento facial pode ser usado em serviços de saúde, segurança ou identificação. A tecnologia não é neutra por existir. Ela aprende com bancos de dados e escolhas humanas. Se o banco tem menos rostos negros ou imagens de pior qualidade, o sistema aprende a falhar justamente para quem já enfrenta barreiras.
No SUS, uma falha pode significar encaminhamento atrasado, cadastro duplicado ou perda de prioridade. Uma pessoa que precisa provar várias vezes quem é gasta tempo, dinheiro e energia. O problema deixa de ser “tecnológico” e vira desigualdade de acesso.
O governo tem razão ao tratar o tema como política de saúde. A solução não é abandonar a inovação, mas submetê-la a controle público. Auditorias independentes, dados desagregados por raça e canais de contestação precisam fazer parte do serviço desde o início.
O que diz o Ministério da Saúde: A Secretaria de Informação e Saúde Digital afirma que o projeto busca impedir que a transformação digital do SUS reproduza ou amplie desigualdades raciais. O coordenador Deivison Faustino alerta para falhas maiores do reconhecimento facial em pessoas negras.
O SUS é uma conquista nacional porque atende sem separar cidadania de renda. A saúde digital deve seguir a mesma regra. Não basta oferecer aplicativo ou triagem automática. É preciso garantir que a tecnologia reconheça a diversidade do país e responda quando errar.
A política pública pode avançar se publicar os sistemas auditados, os indicadores usados e as correções aplicadas. Sem transparência, a promessa de equidade fica no discurso. Com dados abertos e participação social, o projeto pode transformar inovação em direito.
Como fizemos: Usamos a nota do Ministério da Saúde publicada em 27/10/2026. Reproduzimos as três frentes e as três etapas anunciadas. A defesa de auditoria, dados desagregados e canais de contestação é posição editorial, construída a partir dos riscos descritos na própria nota.
