A crescente judicialização da saúde no Brasil, com estimativas de 800 mil novas ações em 2025, pressiona o Sistema Único de Saúde (SUS) e a saúde suplementar. Pacientes buscam na justiça tratamentos, cirurgias e medicamentos de alto custo, além de resolverem questões como reajustes de planos e negativas de cobertura. Essa avalanche de processos gera impactos financeiros significativos e pode comprometer a equidade no acesso à saúde.
A complexidade dos casos e o volume de processos dificultam a identificação das prioridades e podem levar a decisões judiciais divergentes em situações semelhantes. Embora o Conselho Nacional de Justiça (CNJ) tenha criado o NatJus (Núcleo de Apoio Técnico do Judiciário) para auxiliar magistrados com pareceres técnicos-científicos, a demanda continua alta.
Visando otimizar o processo, o InovaHC, em parceria com a Amazon Web Services (AWS), o Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e o Hospital das Clínicas (HCFM-USP), desenvolveu um Modelo de Linguagem Especializado (SLM) baseado em inteligência artificial generativa. O sistema foi treinado com uma vasta base de dados médicos e jurídicos, contendo mais de 200 mil documentos, com o objetivo de acelerar a análise técnica e jurídica das petições.
A ferramenta classifica automaticamente os casos, resume petições e decisões com base em evidências clínicas e jurídicas, e responde a perguntas dos magistrados em linguagem natural. A expectativa é que o SLM reduza drasticamente o tempo de resposta dos Núcleos de Apoio Técnico do Judiciário, que atualmente pode levar até 20 dias, automatizando a triagem de até 80% dos casos.
O projeto utiliza dados anonimizados de pacientes, respeitando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A longo prazo, espera-se que o SLM contribua para decisões judiciais mais ágeis, fundamentadas e em consonância com a medicina baseada em evidências, reequilibrando o sistema de saúde brasileiro e promovendo justiça com responsabilidade fiscal. No futuro, o modelo poderá rastrear ações judiciais envolvendo medicamentos de alto custo, identificar padrões de demanda e subsidiar negociações com fabricantes, auxiliando na formulação de políticas públicas mais equitativas e sustentáveis.
