Prospecção tecnológica: Inteligência artificial para predição dos fatores de risco no âmbito da Atenção Primária à Saúde (Revista Contexto & Saúde, 2026)
Objetivo: Identificar tecnologias de inteligência artificial para predição de fatores de risco no âmbito da Atenção Primária à Saúde. Método: Prospecção tecnológica, com buscas em bases de patentes. A coleta de dados ocorreu no mês de abril de 2024. Critérios de inclusão: tecnologias de inteligência artificial (IA) que abordem a previsão dos riscos na Atenção Primária à Saúde (APS); e tecnologias disponíveis nas línguas inglesa, portuguesa e espanhola. A análise foi realizada de forma qualitativa comparativa, em planilhas do Excel retiradas diretamente da base de dados de patentes. Resultados: Foram encontradas 30 patentes, a maioria lançada em 2022. O país com o maior número de desenvolvimentos é o Brasil (29,03%), seguido dos EUA (25,8%) e da Índia (25,8%). Com relação aos desenvolvedores, a maioria foi patenteada pelos próprios inventores (40%), seguidos de empresas de saúde (20%) e de tecnologia em saúde (13,33%). Os objetivos das tecnologias encontradas foram: tecnologias para predição de riscos de uma doença específica (46,67%), predição de diagnóstico de doenças (23,33%), predição na gestão em saúde (13,33%) e para fornecer recomendações em saúde (16,67%). Consideração final: Não foram encontradas tecnologias para predição e avaliação dos fatores de risco vindos do território, e assim fornecer a estratificação de riscos da demanda das Unidades Básicas de Saúde (UBS). Portanto, foi visto que há uma lacuna que pode ser preenchida com o uso da IA transformando a APS em um modelo mais preditivo e menos reativo, otimizando os recursos e direcionando ações preventivas de forma mais eficaz.