A IA na saúde portuguesa só é sustentável com integridade, prevenção da fraude e regulação clara. Veja riscos, oportunidades e passos práticos para agir já.
IA na saúde: inovação clínica só funciona com confiança
Fraude em saúde custa milhões de euros por ano e corrói algo ainda mais difícil de recuperar: a confiança de cidadãos e profissionais no sistema. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (IA) está a entrar no SNS em força — do diagnóstico por imagem à gestão hospitalar e telemedicina.
Aqui está o ponto crítico: sem regras claras, ética e transparência, a IA em saúde deixa de ser solução e passa a risco. É exatamente por isso que o seminário promovido pela SPMS sobre prevenção da fraude e desafios regulatórios na IA merece atenção de quem decide, implementa ou utiliza tecnologia em saúde em Portugal.
Neste artigo, inserido na série “IA na Saúde em Portugal: Inovação Clínica”, vou pegar nesse seminário como ponto de partida para algo mais prático:
- o que está em jogo quando falamos de fraude e corrupção na saúde;
- porque é que a IA aumenta a urgência de uma boa regulação;
- que implicações isto tem para hospitais, ULS, clínicas privadas e startups de saúde digital;
- passos concretos para integrar IA clínica com segurança, conformidade e integridade.
O seminário da SPMS: mais do que um evento de calendário
O seminário “Visão integradora da prevenção da fraude e da corrupção no setor da Saúde e desafios de inovação regulatória na inteligência artificial”, promovido pela SPMS a 04/12/2025, surge enquadrado no Dia Internacional Contra a Corrupção (09/12). Não é um detalhe. Junta dois temas que empresas e instituições tendem a tratar em silos: compliance anticorrupção e inovação digital.
A sessão, em formato híbrido, dirige‑se a dirigentes do SNS, organismos do Ministério da Saúde e profissionais que querem aprofundar temas como:
- prevenção da fraude e corrupção na saúde;
- disseminação de cultura de integridade nas organizações;
- enquadramento do Regime Geral da Prevenção da Corrupção (RGPC);
- desafios regulatórios específicos da inteligência artificial em saúde.
É um sinal claro: quem está a liderar a digitalização da saúde em Portugal já percebeu que IA, faturação, dados clínicos e integridade são o mesmo dossiê, não quatro debates separados.
Porque é que a IA torna a fraude mais complexa (e também mais detectável)
A IA em saúde não é neutra do ponto de vista de risco. Abre novas portas — para o bem e para o mal.
Onde a IA pode ser usada para fraude na saúde
Alguns exemplos muito concretos, aplicáveis ao contexto português:
-
Faturação automática manipulada
Sistemas de apoio à faturação hospitalar que, treinados com regras erradas, "sugerem" códigos de atos mais caros do que os realizados. -
Geração sintética de dados clínicos
Modelos que criam registos falsos de episódios, exames ou contactos de telemedicina para inflacionar produção. -
Priorização enviesada de recursos
Algoritmos de triagem que favorecem sistematicamente determinados prestadores ou tipos de atos contratados. -
Automação de esquemas repetitivos
Tudo o que era fraude manual e demorada (duplicação de atos, padrões de prescrição suspeitos) pode ser escalado com scripts simples e modelos de IA.
A boa notícia é que a IA também é poderosa para detectar fraude:
- sistemas de detecção de anomalias em faturação;
- análise de padrões de prescrição e exames com cruzamento de milhares de variáveis;
- monitorização em tempo real de acessos indevidos a dados clínicos;
- identificação de conflitos de interesse em cadeias de compras públicas em saúde.
A conclusão é direta: quem não integrar IA na estratégia de prevenção de fraude ficará sempre um passo atrás de quem tenta abusar do sistema.
Desafios regulatórios da IA na saúde portuguesa
A IA clínica não é só um tema de tecnologia; é um dossiê jurídico, ético e organizacional. No contexto português, há quatro desafios centrais.
1. Transparência e explicabilidade dos algoritmos
Em saúde, decisões baseadas em IA podem significar mais exames, alta antecipada ou atrasada, ou até recusa de um determinado tratamento. Não chega dizer "foi o algoritmo".
Organizações de saúde em Portugal precisam de:
- documentar claramente modelos e versões usados em contexto clínico e administrativo;
- exigir dos fornecedores relatórios de explicabilidade: que variáveis pesam mais, que limitações existem;
- garantir que médicos e equipas de gestão entendem os outputs e não se limitam a aceitá‑los sem questionar.
Sem isto, a responsabilidade dilui‑se e a confiança dos cidadãos quebra‑se.
2. Proteção de dados de saúde e anonimização robusta
Portugal tem uma forte tradição de proteção de dados, mas a IA estica os limites:
- conjuntos massivos de dados de processos clínicos eletrónicos, exames e teleconsultas;
- risco de reidentificação mesmo após pseudonimização, quando se cruzam múltiplas bases;
- modelos que "memorizaram" informação sensível em fases de treino.
Aqui, a prevenção da fraude também conta: acessos indevidos a dados clínicos podem ser motivados por interesses económicos ou manipulação de resultados.
3. Responsabilidade clínica e administrativa
Quando um sistema de IA influencia um diagnóstico ou prioriza uma lista de espera, quem responde por erros ou vieses? O fabricante, o hospital, o médico, a SPMS?
As entidades do SNS têm de definir internamente:
- políticas claras de uso da IA como apoio à decisão (e não substituição do julgamento clínico);
- regras de validação local de algoritmos antes de uso em produção;
- circuitos de auditoria periódica dos modelos, com métricas clínicas e de integridade.
4. Conformidade com o RGPC e planos de prevenção de riscos
O Regime Geral da Prevenção da Corrupção obriga entidades públicas e empresas a ter:
- planos de prevenção de riscos de corrupção e infrações conexas;
- códigos de conduta;
- canais de denúncia;
- formação em integridade.
Integrar IA na saúde sem inscrever estes riscos nos planos RGPC é um erro estratégico. Qualquer projeto de IA clínica ou de gestão hospitalar deve:
- mapear riscos específicos de fraude e corrupção associados ao sistema;
- definir controles automáticos e manuais em torno do algoritmo;
- ter indicadores de alerta precoce (red flags) monitorizados.
Como as unidades de saúde podem preparar‑se (sem travar a inovação)
A maior dúvida que encontro quando falo com equipas de saúde é: “Como avançar com IA sem ficar bloqueado em burocracia?” A resposta é prática: criar uma governação leve mas firme.
Criar um comité de IA e integridade clínica
Um bom ponto de partida é ter um grupo pequeno, com representação de:
- direção clínica;
- direção de enfermagem;
- sistemas de informação / TI;
- compliance / jurídico;
- faturação e controlo de gestão.
Este comité não precisa de se reunir todas as semanas, mas deve:
- Validar novos projetos de IA (clínicos e administrativos) antes de avançarem.
- Garantir que há documentação mínima: objetivo, dados usados, fornecedores, riscos.
- Assegurar que fraude, corrupção e integridade são considerados na fase de desenho.
Incluir IA nos planos de formação interna
A SPMS, através da Academia SPMS, está a criar espaços formais de debate e formação. Mas cada hospital, ULS ou clínica precisa da sua própria rotina de capacitação:
- sessões curtas para equipas clínicas: "o que a IA faz / não faz";
- workshops para equipas de faturação e gestão: uso da IA para controlo de fraude;
- formação específica em ética, RGPC e IA para dirigentes.
Quanto mais os profissionais percebem como os sistemas funcionam, menos espaço há para abuso e opacidade.
Colocar a prevenção da fraude no desenho das soluções
Em vez de tratar fraude como um problema a jusante, faça o contrário: inclua‑a no desenho.
Ao implementar IA para:
- gestão de listas de espera: inclua logs imutáveis de alterações de prioridade;
- faturação hospitalar: use modelos adicionais de detecção de padrões atípicos antes do envio da fatura;
- telemedicina: registe de forma robusta a prova de contacto e de realização do ato.
A lógica é simples: tornar a fraude difícil, arriscada e rastreável.
Que oportunidades isto abre para inovação clínica em Portugal
Quando integridade e IA andam lado a lado, a inovação clínica ganha força, não perde.
Melhores dados, melhor IA clínica
Modelos de diagnóstico por imagem, prognóstico de doença crónica ou estratificação de risco dependem de dados de qualidade. Ambientes com fraude, corrupção e manipulação geram:
- registos distorcidos;
- episódios "inflacionados";
- indicadores artificiais.
Ao investir na prevenção da fraude e na transparência:
- os dados clínicos tornam‑se mais fiáveis;
- os algoritmos aprendem com realidade clínica e não com ruído financeiro;
- os resultados da IA são mais úteis para médicos e decisores.
Confiança dos profissionais e adesão à IA
Muitas resistências à IA nas equipas clínicas não são tecnológicas, são culturais: medo de perda de autonomia, sensação de caixa‑preta, receio de pressões económicas por trás das decisões.
Quando existe uma cultura explícita de integridade — com seminários como o da SPMS, códigos claros e canais de reporte — os profissionais sentem que:
- há regras do jogo definidas;
- os algoritmos não são usados para contornar normas éticas;
- existe responsabilização em todas as direções.
Resultado? Maior abertura para usar IA em contextos de diagnóstico, triagem, monitorização remota ou telemedicina.
Posicionamento internacional do SNS português
Portugal já é visto como referência em algumas áreas de saúde digital. Se conseguir mostrar que combina IA clínica com forte enquadramento ético e regulatório, ganha vantagem competitiva:
- mais facilidade em participar em projetos europeus de investigação;
- maior atratividade para startups e empresas de healthtech que querem ambientes regulatórios claros;
- melhor narrativa pública: um SNS inovador, mas também íntegro.
Próximos passos para organizações que querem agir já
Para não ficar apenas na teoria, deixo um guião prático para os próximos 90 dias em qualquer entidade de saúde em Portugal — pública ou privada:
-
Mapear projetos de IA existentes e planeados
Criar uma lista simples: onde já usamos IA ou algoritmos avançados em clínica, faturação, logística, telemedicina? -
Identificar riscos de fraude e integridade por projeto
Para cada solução, perguntar: como poderia alguém usar isto para benefício indevido? Há espaço para manipulação de dados? -
Rever políticas à luz do RGPC e da IA
Integrar explicitamente a IA nos planos de prevenção de riscos de corrupção e nos códigos de conduta. -
Criar ou ativar um comité de IA e integridade
Pequeno, pragmático, com capacidade real de dizer "sim, mas" ou "ainda não" a certos projetos. -
Investir em formação segmentada
Não basta uma sessão geral. Adaptar conteúdos a direções clínicas, TI, gestão, faturação e governança. -
Definir métricas de sucesso
Por exemplo: redução de anomalias de faturação, melhoria da qualidade dos dados, número de incidentes reportados e resolvidos.
Quem seguir estes passos não só reduz risco, como cria bases sólidas para escalar projetos de IA clínica e de gestão com muito mais segurança.
IA na saúde em Portugal: inovar com consciência
A série “IA na Saúde em Portugal: Inovação Clínica” tem mostrado muitas aplicações entusiasmantes: diagnóstico por imagem mais rápido, triagem em telemedicina, otimização de blocos operatórios, personalização de tratamentos.
Este seminário da SPMS vem lembrar o outro lado da moeda: a inovação só é sustentável se estiver ancorada em ética, regulação e prevenção da fraude. Não é um travão; é o que permite acelerar sem sair de estrada.
Se trabalha numa unidade de saúde, num organismo público ou numa empresa de tecnologia em saúde, a questão já não é "se" vai lidar com IA, mas como.
A escolha estratégica é clara: tratar integridade e governação da IA como burocracia ou como vantagem competitiva. Quem optar pela segunda via vai estar melhor posicionado para criar projetos de IA clínica que funcionam, respeitam doentes e resistem ao escrutínio.
O momento é agora. A IA está a entrar no core da prestação de cuidados em Portugal. Vale a pena garantir que entra pela porta certa.