Estudo Kaingang da UFSC alerta para colonialismo de dados na IA da saúde indígena

Uma estudante de Medicina da UFSC, indígena do povo Kaingang, publicou um estudo que alerta: a inteligência artificial aplicada à saúde indígena pode reproduzir práticas coloniais se os próprios povos originários não tiverem controle sobre os dados usados para treinar os algoritmos. O artigo saiu em 25 de setembro de 2026 na revista científica Práxis Educativa, da Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), e a UFSC divulgou a pesquisa em 28 de setembro.

A autora é Raiana Jacinto de Moura, que cursa Medicina no campus de Curitibanos da UFSC desde 2025 e já é formada em Enfermagem pelo Instituto Federal do Paraná (IFPR). O texto, assinado também pelo professor Daniel Granada, tem o título "Inteligência artificial para o bem de quem? Saúde e resistência Kaingang em tempos de inteligência artificial: um ensaio autoetnográfico", segundo a página da revista.

O que o estudo mostra sobre IA e saúde indígena

A pesquisa é um ensaio autoetnográfico: Raiana usa a própria trajetória de vida como Kaingang e profissional de saúde para analisar criticamente o tema, método validado pelo orientador. "A inteligência artificial não é neutra. Se os dados que alimentam seus algoritmos não refletirem a diversidade cultural e epidemiológica das populações indígenas, e se essas populações não tiverem controle sobre o uso dessas informações, a tecnologia pode aprofundar desigualdades históricas", diz trecho do estudo citado pela UFSC.

O argumento central é técnico e político ao mesmo tempo: algoritmos de saúde são treinados com bases de dados que, historicamente, pouco representam povos indígenas. Sem essa representatividade, sistemas de triagem, diagnóstico assistido ou gestão de prontuários eletrônicos podem gerar recomendações menos precisas para essas populações, ou simplesmente ignorar particularidades culturais e epidemiológicas que afetam o cuidado em saúde.

Para sustentar a análise, o estudo mobiliza os conceitos de colonialidade do poder, colonialismo de dados e soberania de dados indígenas, segundo a página da revista Práxis Educativa. A ideia de colonialismo de dados descreve a extração de informações de populações vulneráveis sem que elas participem das decisões sobre como esses dados serão usados, armazenados ou comercializados.

Convenção 169 da OIT e governança de dados

O estudo defende estender a Convenção 169 da Organização Internacional do Trabalho (OIT) às políticas de saúde digital. A convenção, já incorporada à legislação brasileira, garante aos povos indígenas o direito à consulta prévia, livre e informada sobre decisões que afetam seus territórios e suas vidas.

A proposta de Raiana é que esse mesmo princípio valha para a governança de dados de saúde: antes de um sistema de IA ser implementado em postos de saúde indígena, as comunidades deveriam ser consultadas e ter poder de decisão sobre como seus dados médicos são coletados, armazenados e usados para treinar algoritmos.

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) já trata dados de saúde como dados sensíveis, com regras mais rígidas de tratamento. O estudo amplia esse debate para um ponto que a lei não resolve por si só: quem decide como os dados de uma comunidade indígena específica são usados, e se essa comunidade tem poder real de veto ou de participação nessas decisões.

Por que isso importa para políticas públicas de saúde

O Brasil tem investido em prontuário eletrônico e ferramentas digitais no Subsistema de Saúde Indígena, gerido pela Secretaria Especial de Saúde Indígena (Sesai), ligada ao Ministério da Saúde. Qualquer sistema de inteligência artificial incorporado a essa estrutura, seja para triagem, agendamento ou apoio a diagnóstico, lida direto com dados sensíveis de uma população que já enfrenta desigualdades históricas de acesso a serviços de saúde.

O estudo não aponta um caso concreto de uso indevido de dados indígenas por sistemas de IA no Brasil. O alerta é preventivo: a pesquisadora defende que a governança precisa ser pensada antes da adoção em larga escala dessas tecnologias, não depois que problemas já tiverem ocorrido.

O que esperar

Até agora, não há indicação de que o estudo tenha gerado mudança formal na política da Sesai ou do Ministério da Saúde. O artigo entra no debate acadêmico sobre ética de dados em saúde pública no Brasil, especialmente entre pesquisadores de saúde coletiva, antropologia e direito indígena, e se conecta a uma discussão mais ampla no país sobre como aplicar a LGPD e garantir participação indígena em qualquer tecnologia que processe dados de populações originárias.