Mapeamento da regulação municipal da saúde digital: uma proposta utilizando inteligência artificial na pesquisa jurídica
DOI:
https://doi.org/10.11606/issn.2316-9044.rdisan.2025.232879Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Saúde Digital, Pesquisa Empírica em Direito, Raspagem de Dados, RegulaçãoResumo
Este artigo propõe uma metodologia empírico-legislativa baseada em técnicas de web scraping e inteligência artificial, com os objetivos específicos de descrever o método proposto, aplicá-lo na pesquisa de normas municipais relacionadas à regulação da saúde digital no Brasil e avaliá-lo, tendo em vista vieses, lacunas e limitações encontrados em sua aplicação. A pesquisa partiu de uma análise exploratória em cinco capitais brasileiras, cujos repositórios normativos foram selecionados por critérios de acessibilidade e padronização. Por meio de raspagem automatizada de dados e classificação de textos jurídicos com um modelo de linguagem, foi possível identificar normas pertinentes ao tema e categorizá-las em cinco áreas principais: governança, privacidade e proteção de dados pessoais, telessaúde, pesquisa e dispositivos médicos. Os resultados indicam que as normas relacionadas à saúde digital ainda são uma pequena fração do total normativo municipal, majoritariamente na forma de decretos do Poder Executivo, mas têm crescido significativamente em número, nos últimos anos, especialmente após a promulgação da Lei Geral de Proteção de Dados e durante a pandemia da covid-19. Apesar das limitações, como a falta de padronização dos repositórios e a exclusão de certas normas infralegais, a metodologia apresentou-se eficiente e escalável, possibilitando análises mais profundas sobre padrões e lacunas regulatórias. O estudo conclui que ferramentas automatizadas têm potencial para amplificar a capacidade de análise no campo jurídico, favorecendo o conhecimento empírico indispensável para orientar políticas públicas em saúde digital, tema estratégico para o futuro regulatório no Brasil.
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