The regulation of artificial intelligence for health in Brazil begins with the General Personal Data Protection Law
A regulação da inteligência artificial na saúde no Brasil começa com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
Rev. saúde pública (Online); 56 (), 2022
Publication year: 2022
ABSTRACT Artificial intelligence develops rapidly and health is one of the areas where new technologies in this field are most promising. The use of artificial intelligence can modify the way health care and self-care are provided, besides influencing the organization of health systems. Therefore, the regulation of artificial intelligence in healthcare is an emerging and essential topic. Specific laws and regulations are being developed around the world. In Brazil, the starting point of this regulation is the Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD - General Personal Data Protection Law), which recognizes the right to explanation and review of automated decisions. Discussing the scope of this right is needed, considering the necessary instrumentalization of transparency in the use of artificial intelligence for health and the currently existing limits, such as the black-box system inherent to algorithms and the trade-off between explainability and accuracy of automated systems.
RESUMO A inteligência artificial se desenvolve rapidamente e a saúde é uma das áreas em que as novas tecnologias desse campo são mais promissoras. O uso de inteligência artificial tem potencial para modificar a forma de prestação da assistência à saúde e do autocuidado, além de influenciar a organização dos sistemas de saúde. Por isso, a regulação da inteligência artificial na saúde é um tema emergente e essencial. Leis e normas específicas são elaboradas em todo o mundo. No Brasil, o marco inicial dessa regulação é a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a partir do reconhecimento do direito à explicação e à revisão de decisões automatizadas. É preciso debater a abrangência desse direito, considerando a necessária instrumentalização da transparência no uso da inteligência artificial na saúde e os limites atualmente existentes, como a dimensão caixa-preta inerente aos algoritmos e o trade-off existente entre explicabilidade e precisão dos sistemas automatizados.