🤖 Planos de saúde poderão ser impedidos de negar tratamentos com base exclusivamente em decisões automatizadas. O PL 2.976/2026, em análise na Câmara, quer criar regras para IA, auditorias médicas e transparência no setor. 🧵

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A proposta, apresentada pelo deputado Fernando Marangoni (Podemos/SP), cria o chamado Marco Legal da Integridade Assistencial, Governança e Sustentabilidade da Saúde Suplementar. O foco é simples — e espinhoso: tecnologia não pode diluir responsabilidade humana.

Na prática, o texto prevê rastreabilidade das decisões e transparência algorítmica. Se um sistema recomendar ou influenciar uma negativa, deve ser possível saber quais dados, regras e critérios pesaram naquele resultado.

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Esse ponto é crucial: algoritmos não são neutros. Eles refletem dados históricos, metas e escolhas de quem os desenvolve ou contrata. Em saúde, um viés ou uma regra mal calibrada pode significar atraso — ou perda — de acesso a um tratamento.

O projeto surge após crescimento de reclamações sobre negativas de cobertura e conflitos em auditorias. Segundo a ANS, as operadoras tiveram lucro líquido recorde de R$ 24,4 bilhões em 2025, 120% acima do ano anterior.

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Lucro não é, por si, um problema. A questão é a assimetria: pacientes enfrentam sistemas complexos e decisões opacas justamente quando estão mais vulneráveis. Se a IA reduz custos, é legítimo perguntar: reduz custos para quem — e com qual impacto assistencial?

O PL ainda passará pelas comissões de Defesa do Consumidor, Saúde, Finanças e CCJ. O desafio será evitar dois extremos: liberar automação sem controle ou criar regras tão vagas que virem apenas selo de conformidade.

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A melhor IA em saúde não é a que decide mais rápido sobre cortar uma cobertura. É a que amplia a capacidade clínica, explica seus limites e mantém profissionais e operadoras responsáveis por cada decisão que afeta uma vida.