Projeto do HCPA e UFRGS usa IA para criar calculadora que estima risco de suicídio pós-alta 🧵 Será apresentado na 45ª Semana Científica / Summit HCPA em pleno Setembro Amarelo. Promissor — e urgente analisar implicações éticas e técnicas.

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Como a ferramenta funciona? Equipe treina modelos de aprendizado de máquina com dados de pacientes que tentaram e que não tentaram suicídio dentro de uma 'janela de risco' pós-alta. Ponto crítico: qualidade dos dados, rotulagem e janela temporal escolhida.

Benefícios possíveis: triagem mais eficiente, priorização de acompanhamento e otimização de recursos em serviços de saúde mental. Mas atenção: falsos positivos podem estigmatizar, falsos negativos podem custar vidas. IA deve apoiar, não substituir, a clínica humana.

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Bias e representatividade: base de dados de internados pode ignorar quem nunca recorreu ao hospital — populações marginalizadas ficam em risco de exclusão. Exigem-se validação externa, transparência nas features e explicabilidade dos modelos.

Desafios de implantação: integração com prontuários eletrônicos, fluxos para quando um alerta é gerado, treinamento da equipe e proteção de dados sensíveis. Também pense em sustentabilidade — custo computacional e acesso equitativo devem entrar na conta.

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Reflexão final: a tecnologia tem potencial real para salvar vidas, mas só se vier acompanhada de governança, supervisão humana, participação dos usuários e políticas que garantam equidade. Que o debate no Summit HCPA avance com responsabilidade.