Definição de Critérios de Aceitação Ética Para Aplicação de Ia Na Atenção Primária À Saúde: Um Arcabouço Quantitativo Baseado Em Consenso

Aplicações de Inteligência Artificial (IA) e técnicas de otimização na Atenção Primária à Saúde (APS) levanta desafios éticos que afetam diferentes grupos de interesse. Este estudo propõe um modelo quantitativo para a aceitação de requisitos éticos, considerando as percepções de três grupos: pesquisadores, profissionais da saúde e sociedade. Na metodologia proposta, cada grupo responde a um questionário avaliando aspectos éticos do projeto, e os demais grupos definem critérios quantitativos para aceitar ou rejeitar a pontuação agregada das respostas do outro grupo. Por fim, são propostas diferentes abordagens, incluindo média ponderada ajustada, média geométrica ponderada ajustada, análise estatística por intervalo de confiança, método de Delphi modificado e modelagem de utilidade multi-critério. Esta proposta visa fornecer um mecanismo estruturado e transparente para a tomada de decisão ética em projetos de IA voltados à Atenção Primária à Saúde, garantindo maior alinhamento entre inovação tecnológica e valores sociais.