Protocolo de pesquisa aplicada em inteligência artificial e saúde digital

Authors

  • Gustavo Javier Castro UniProcessus – Centro Universitário Processus
  • Henderson Matsuura Sanches UniProcessus – Centro Universitário Processus
  • Washington Luiz Santos Batista Junior

Keywords:

Digital health. Artificial intelligence in health care. Clinical decision support. Digital medical history. Intelligent triage.

Abstract

This article presents a research protocol for the academic incubation and technical and scientific evaluation of the MedNear system at Centro Universitário Processus – UniProcessus. The study will assess clinical, operational, technological and ethical aspects of its use in primary, secondary and tertiary health care. MedNear integrates a structured, dynamic medical history with vital signs and data obtained from connected clinical devices. The platform generates suggested diagnostic hypotheses, clinical priority classifications and specialty recommendations for review by qualified health professionals. It is intended to support clinical practice while preserving human judgment and professional responsibility. The proposed mixed methods study combines a literature and documentary review, technical assessment, controlled implementation and a quasi experimental before and after evaluation. Outcomes will include medical history collection time, waiting time, record completeness, data consistency, usability and operational stability. Expected contributions include evidence on AI based clinical support, responsible use protocols and interdisciplinary research in digital health. The protocol does not present completed clinical validation results.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Gustavo Javier Castro, UniProcessus – Centro Universitário Processus

Possui graduação em Filosofia - Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso (1987), mestrado em Ciência Política pela Pontificia Universidad Catolica de Chile (1991), mestrado em Relações Internacionais pela Universidade de Brasília (1993) e doutorado em Sociologia pela Universidade de Brasília (2008).

Henderson Matsuura Sanches, UniProcessus – Centro Universitário Processus

Henderson Matsuura Sanches é mestre em Engenharia Biomédica pela Universidade de Brasília (UnB), especialista em Engenharia DevOps pela Faculdade Focus e em Gestão dos Indicadores de Qualidade do Ensino Superior pela Faculdade JK Michelangelo. É licenciado em Computação pela Faculdade Fortium. Sua formação acadêmica contempla pesquisas sobre inteligência artificial e ontologias aplicadas ao tratamento da neoplasia mamária, DevOps em computação em nuvem, metodologias ativas no ensino de Tecnologia da Informação e utilização de software livre na educação.

Washington Luiz Santos Batista Junior

Washington Luiz Santos Batista Junior, graduado pela Faculdade de Ciências Médicas de Campina Grande-PB em 2012, especializado em Ortopedia e Traumatologia pela Universidade Federal de Sergipe em 2018, especialização em Cirurgia do Joelho pelo Itork em Recife-PE em 2020, Membro da Sociedade Brasileira de Ortopedia e Traumatologia (SBOT) e certificado internacionalmente pelo Estado da Flórida, como Membro da American Boarding of Surgical Assistant (ABSA) desde 2024, sócio fundador da MedNear.

References

BASHSHUR, Rashid et al. Telemedicine and the COVID-19 Pandemic: Lessons for the Future. Telemedicine and e-Health, v. 26, n. 5, p. 571–573, 2020.

BEAUCHAMP, Tom L.; CHILDRESS, James F. Principles of Biomedical Ethics. 8. ed. New York: Oxford University Press, 2019.

BENSON, Tim; GRIEVE, Graham. Principles of Health Interoperability: SNOMED CT, HL7 and FHIR. 4. ed. Cham: Springer, 2021.

BERNER, Eta S.; LA LANDE, Tonya J. Overview of Clinical Decision Support Systems. In: BERNER, Eta S. (Ed.). Clinical Decision Support Systems: Theory and Practice. 2. ed. New York: Springer, 2007.

BRASIL. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Resolução da Diretoria Colegiada – RDC nº 657, de 31 de março de 2022. Regulamenta os requisitos sanitários dos Produtos de Software como Dispositivo Médico (SaMD). Brasília, DF: ANVISA, 2022.

BRASIL. Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.314/2022. Define e regulamen-ta a telemedicina, como forma de serviços médicos mediados por tecnologias de comu-nicação. Brasília: CFM, 2022.

BRASIL. Conselho Nacional de Saúde. Resolução nº 466/2012.

BRASIL. Lei nº 13.709/2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

BRASIL. Ministério da Saúde. Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS). Disponível em: https://rnds.saude.gov.br. Acesso em: maio 2026.

Documentação Técnico-Funcional do Sistema MedNear — POC Versão 1.0. MedNear · Grupo WLM · Brasília, 2026.

ENDERLE, John; BLANCHARD, Susan M.; BRONZINO, Joseph D. Introduction to Biomedical Engineering. 3. ed. Burlington: Academic Press, 2012.

ESTEVA, Andre et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, v. 25, p. 24–29, 2019.

FRASER, Hamish et al. Digital health technologies and digital innovation to transform health care during COVID-19. Journal of Medical Internet Research, v. 22, n. 6, e19697, 2020.

GRABER, Mark L.; FRANKLIN, Nancy; GORDON, Richard. Diagnostic Error in Internal Medicine. Archives of Internal Medicine, v. 165, n. 13, p. 1493–1499, 2005.

HOLZINGER, Andreas et al. Explainability and Explicability of Blackbox AI in Healthcare. Health Informatics Journal, v. 25, n. 3, p. 1183–1203, 2019.

HUNT, Dereck L. et al. Effects of Computer-Based Clinical Decision Support Systems on Physician Performance and Patient Outcomes: A Systematic Review. JAMA, v. 280, n. 15, p. 1339–1346, 1998.

OBERMEYER, Ziad; EMANUEL, Ezekiel J. Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. New England Journal of Medicine, v. 375, p. 1216–1219, 2016.

ORGANIZAÇÃO MUNDIAL DA SAÚDE (OMS). Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health. Geneva: WHO, 2021.

ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DA SAÚDE. Estratégias de transformação digital da saúde.

RAJPURKAR, Pranav et al. AI in health and medicine. Nature Medicine, v. 28, p. 31–38, 2022.

RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4. ed. Hoboken: Pearson, 2020.

SHORTLIFFE, Edward H.; CIMINO, James J. (Eds.). Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine. 4. ed. London: Springer, 2014.

SINGHAL, Karan et al. Large language models encode clinical knowledge. Nature, v. 620, p. 172–180, 2023.

SITTIG, Dean F. et al. A new sociotechnical model for studying health information technology in complex adaptive healthcare systems. Quality & Safety in Health Care, v. 17, supl. 1, p. i68–i74, 2020.

SUTTON, Reed T. et al. An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digital Medicine, v. 3, n. 17, 2020.

UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho (EU AI Act). Jornal Oficial da União Europeia, 12 jul. 2024.

Published

2026-10-20

How to Cite

Castro, G. J., Sanches, H. M., & Batista Junior, W. L. S. (2026). Protocolo de pesquisa aplicada em inteligência artificial e saúde digital. Processus Journal of Public Policy and Social Development, 8(16), e161800. Retrieved from https://periodicos.processus.com.br/index.php/ppds/article/view/1800

ARK