GOVERNANÇA SETORIAL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA: A RESOLUÇÃO CFM Nº 2.454/2026 EM DIÁLOGO COM PADRÕES INTERNACIONAIS E COM O REGIME JURÍDICO BRASILEIRO
Resumo
O artigo analisa a Resolução CFM nº 2.454/2026 como marco de governança setorial da
inteligência artificial na medicina brasileira, em diálogo com referenciais internacionais e com
o regime jurídico nacional aplicável. Parte-se da constatação de que a incorporação de
sistemas de IA à prática médica deixou de constituir fenômeno experimental ou periférico,
passando a integrar funções clinicamente sensíveis, como apoio diagnóstico, triagem, análise
preditiva, organização de fluxos assistenciais e suporte à decisão. Adota-se abordagem
analítico-dogmática, articulada a uma perspectiva crítico-comparada, com exame dos
principais eixos normativos da resolução e de sua relação com parâmetros da OMS,
UNESCO, OCDE, NIST, FDA e União Europeia. Sustenta-se que a norma representa avanço
relevante na setorização da governança de IA ao incorporar vetores como supervisão
humana, centralidade do médico, proteção do paciente, transparência, classificação baseada
em risco, proteção de dados pessoais, rastreabilidade, validação e monitoramento ao longo
do ciclo de vida da tecnologia. Contudo, argumenta-se que sua eficácia não depende apenas
da adequação abstrata de seus princípios, mas da capacidade de convertê-los em práticas
institucionais verificáveis. Conclui-se que a resolução é compatível, em linhas gerais, com
padrões internacionais de IA confiável e com o regime jurídico brasileiro, especialmente a
LGPD, mas apresenta limites relacionados à densidade normativa, à coordenação interregulatória, à distribuição de responsabilidades e à implementação concreta em ambientes
assistenciais.
inteligência artificial na medicina brasileira, em diálogo com referenciais internacionais e com
o regime jurídico nacional aplicável. Parte-se da constatação de que a incorporação de
sistemas de IA à prática médica deixou de constituir fenômeno experimental ou periférico,
passando a integrar funções clinicamente sensíveis, como apoio diagnóstico, triagem, análise
preditiva, organização de fluxos assistenciais e suporte à decisão. Adota-se abordagem
analítico-dogmática, articulada a uma perspectiva crítico-comparada, com exame dos
principais eixos normativos da resolução e de sua relação com parâmetros da OMS,
UNESCO, OCDE, NIST, FDA e União Europeia. Sustenta-se que a norma representa avanço
relevante na setorização da governança de IA ao incorporar vetores como supervisão
humana, centralidade do médico, proteção do paciente, transparência, classificação baseada
em risco, proteção de dados pessoais, rastreabilidade, validação e monitoramento ao longo
do ciclo de vida da tecnologia. Contudo, argumenta-se que sua eficácia não depende apenas
da adequação abstrata de seus princípios, mas da capacidade de convertê-los em práticas
institucionais verificáveis. Conclui-se que a resolução é compatível, em linhas gerais, com
padrões internacionais de IA confiável e com o regime jurídico brasileiro, especialmente a
LGPD, mas apresenta limites relacionados à densidade normativa, à coordenação interregulatória, à distribuição de responsabilidades e à implementação concreta em ambientes
assistenciais.
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ISSN 1808-4435