A revolução da Inteligência Artificial (IA) na medicina traz promessas de diagnósticos mais rápidos, tratamentos personalizados e eficiência hospitalar sem precedentes. Mas junto com os avanços tecnológicos, surge uma preocupação crucial: como proteger a privacidade dos pacientes diante da necessidade de processar imensos volumes de dados sensíveis?
Essa é a questão central abordada no estudo “Safeguarding Privacy in the Age of AI: Ethical and Technical Challenges in Healthcare Data Anonymization”, publicado na Revista Científica Cognitionis, periódico institucional da Logos University. O trabalho é assinado pelos pesquisadores Antonio Gomes Lima Junior, Pablo Picasso de Araujo Coimbra, Francis Moreira da Silveira e Mostafa RezayatiZoj, todos especialistas com experiência internacional em neurorradiologia, psiquiatria e neurociências.
Avanços e Preocupações
Segundo os autores, a integração da IA ao setor de saúde exige o processamento de dados biomédicos cada vez mais detalhados — incluindo imagens faciais e informações genéticas. O risco de reidentificação de pacientes, mesmo após procedimentos de anonimização, é uma ameaça real e crescente.
O estudo realizou uma revisão integrativa da literatura publicada entre 2020 e 2025, com base em bancos de dados como PubMed, Scopus e Web of Science, mapeando os principais desafios e soluções emergentes para proteção de dados.
Novas Fronteiras da Privacidade
Entre os pontos destacados, o artigo aponta o potencial das Redes Adversariais Generativas (GANs) para criar dados sintéticos que preservem a utilidade clínica sem expor identidades. No entanto, os pesquisadores alertam que o treinamento dessas redes exige enorme poder computacional e ainda enfrenta riscos de vulnerabilidades.
Outra tecnologia em ascensão é o aprendizado federado, que permite manter dados em dispositivos locais, reduzindo riscos de vazamento. Mas, segundo o estudo, nem mesmo esse modelo está livre de ataques sofisticados que possam comprometer a privacidade.
Ferramentas de IA explicável (XAI), aprendizado de máquina com preservação da privacidade (PPML), soluções baseadas em hardware e a governança ética da IA aparecem como elementos fundamentais para equilibrar inovação e segurança.
Equilibrando Utilidade e Confiança
Para os autores, o desafio é encontrar um ponto de equilíbrio entre a utilidade dos dados para pesquisa e o direito individual à privacidade. Eles defendem uma regulamentação mais robusta, cooperação entre instituições e auditorias éticas para garantir que a confiança do paciente não seja abalada no processo.
“A privacidade dos dados e a confiança do paciente são os pilares que sustentarão o futuro da IA na medicina,” concluem os pesquisadores.
O artigo completo está disponível para leitura aberta no site da Revista Cognitionis: https://revista.cognitioniss.org/index.php/cogn/article/view/679
