Quando a triagem automatizada falha, quem paga o preço são os pacientes
Um protesto raramente começa sem uma história por trás.
No caso da Kaiser Permanente, essa história tem nome e rosto: é o de uma terapeuta que olha para os seus pacientes e pensa ainda bem que estão vivos.
Ilana Marcucci-Morris, assistente social clínica licenciada que atua na clínica ambulatorial de psiquiatria da Kaiser em Oakland, Califórnia, começou a notar algo diferente a partir de janeiro de 2024. Pessoas chegando em estado crítico, semanas depois do que deveriam ter chegado. Casos que, na avaliação dela, precisavam de atendimento de emergência muito antes de chegar ao consultório.
Não é um cenário isolado, e não é por acaso que cerca de 2.400 profissionais de saúde mental do norte da Califórnia cruzaram os braços em uma greve de um dia, representados pelo National Union of Health Care Workers, o NUHW. O centro da discussão vai além de uma simples mudança operacional. O que está em jogo é uma pergunta que o setor de tecnologia e saúde vai precisar responder cedo ou tarde: até onde a inteligência artificial e sistemas automatizados podem ir quando o assunto é a triagem de quem está em sofrimento psíquico severo? 🤔
O que mudou na Kaiser Permanente e por que isso importa
A Kaiser Permanente é uma das maiores organizações de saúde integrada dos Estados Unidos, com milhões de associados e uma estrutura que combina plano de saúde, hospitais e clínicas sob o mesmo guarda-chuva. Esse modelo costuma ser elogiado por sua eficiência e capacidade de coordenação de cuidados. Mas é justamente dentro dessa estrutura que surgiu o ponto de atrito mais recente.
Antes da mudança, profissionais licenciados eram quase sempre o primeiro ponto de contato para pacientes com questões de saúde comportamental na Kaiser, segundo Marcucci-Morris. A partir de janeiro de 2024, a gigante do setor de saúde introduziu um novo processo de triagem para pacientes de primeira vez. O novo sistema passou a utilizar funcionários administrativos, que não são profissionais licenciados, para fazer perguntas roteirizadas de sim ou não e avaliar a gravidade das condições dos pacientes e a urgência do atendimento.
Na mesma época, a Kaiser também implementou uma forma diferente de triagem para alguns pacientes: as chamadas e-visits, que são essencialmente questionários online que os pacientes preenchem antes de serem agendados com um profissional de saúde licenciado.
O que Ilana e seus colegas observaram foi que pacientes em situação grave estavam sendo encaminhados para filas de espera que não refletiam a urgência real do quadro clínico. O sistema automatizado não estava conseguindo captar o que um profissional experiente captaria em minutos de conversa. E os resultados disso apareciam nas salas de atendimento semanas depois, com pessoas chegando em estado de deterioração avançada.
Cinco terapeutas licenciados da Kaiser confirmaram ao The Guardian que, desde a implementação do novo processo de avaliação, pacientes com casos de alto risco têm esperado mais tempo para receber cuidados. Ao mesmo tempo, pacientes de menor risco estão sendo encaminhados de forma acelerada para consultas com clínicos, congestionando um sistema que já estava sobrecarregado.
Mais de 70 casos documentados de falhas no sistema
Desde janeiro de 2025, terapeutas reportaram mais de 70 exemplos de situações em que o sistema de triagem de saúde mental da Kaiser resultou em desfechos negativos para os pacientes. Esses casos foram compilados em uma queixa administrativa apresentada pelo NUHW do norte da Califórnia ao Departamento de Saúde Gerenciada da Califórnia.
Uma queixa separada, mas com alegações semelhantes, também foi apresentada pelo NUHW no sul da Califórnia em 2025. Na queixa do sul do estado, o sindicato descreve que funcionários administrativos fazem perguntas aos pacientes sobre pensamentos suicidas e homicidas, e depois inserem as informações em uma ferramenta de software. O algoritmo dessa ferramenta então gera uma pontuação e uma resposta sugerida para orientar o funcionário no agendamento do paciente para cuidados adicionais.
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O sindicato alega que a Kaiser está usando um algoritmo para tomar decisões de triagem, em violação da lei estadual. A empresa nega que essa triagem conte como uma avaliação clínica e afirma que seus funcionários administrativos não estão fazendo avaliações ou determinações clínicas. Não está claro se um algoritmo semelhante também está sendo usado no norte da Califórnia, embora o sindicato suspeite que sim, e a Kaiser não esclareceu essa questão.
O que a Kaiser diz sobre tudo isso
Em comunicado enviado por e-mail, a Kaiser Permanente afirmou que a liderança do NUHW tem feito alegações enganosas sobre acesso e cuidados. A empresa disse que IA e funcionários administrativos não estão conduzindo nenhuma avaliação, fazendo determinações clínicas nem realizando triagem clínica.
A declaração também destacou que os funcionários administrativos são treinados para escalar casos para a equipe clínica por meio de uma transferência imediata para um terapeuta de crise. A Kaiser ainda afirmou que está expandindo sua força de trabalho, e não reduzindo-a, embora representantes do NUHW digam acreditar que o número de terapeutas de triagem diminuiu significativamente.
A empresa também declarou: Acreditamos que a IA pode ser útil quando apoia os clínicos, reduzindo o trabalho administrativo ou melhorando a eficiência, mas ela não substitui o julgamento clínico ou a avaliação humana.
A Kaiser disse que oferece atendimento de alta qualidade em tempo hábil para atender às necessidades de seus membros e que seus associados recebem consultas não urgentes de saúde mental, em média, mais rápido do que o exigido pelo estado.
Um histórico de problemas com acesso à saúde mental
Vale lembrar que a Kaiser já enfrentou escrutínio estadual e federal sobre o fornecimento de acesso oportuno a serviços de saúde mental. Em 2023, a empresa concordou com um acordo de 200 milhões de dólares com o estado da Califórnia para resolver investigações sobre atrasos no atendimento de saúde comportamental.
Mais recentemente, em fevereiro de 2026, o Departamento do Trabalho dos Estados Unidos anunciou um acordo de 31 milhões de dólares com a Kaiser por alegações semelhantes. O departamento afirmou que a Kaiser usou respostas de pacientes a questionários para impedir indevidamente que pacientes recebessem cuidados. A Kaiser também concordou com reformas, na investigação do Departamento do Trabalho, que reduziriam os tempos de espera para consultas e expandiriam o acesso a cuidados de qualidade.
Para os trabalhadores, o uso de sistemas automatizados na triagem parece ser mais uma camada adicionada sobre problemas que nunca foram devidamente resolvidos, e não uma solução genuína para eles.
A complexidade da triagem em saúde mental
Os funcionários da Kaiser apontaram diversas formas pelas quais questionários e funcionários administrativos podem ficar aquém do necessário. E essa é uma das partes mais importantes de toda essa discussão.
A triagem em saúde mental é complicada. Depender de trabalhadores que não são profissionais licenciados e que seguem roteiros limitados tem grandes limitações. Terapeutas frequentemente precisam recorrer à sua expertise para descobrir o significado real por trás das declarações de um paciente.
Harimandir Khalsa, terapeuta da Kaiser em Walnut Creek, Califórnia, deu um exemplo claro: se alguém menciona pensamentos suicidas, um profissional de saúde precisa entender se esses pensamentos são ativos ou passivos. A pessoa já pensou em um método? Se diz que não tem certeza do que vai fazer, a que está se referindo? A resposta para essas perguntas raramente é direta.
Por outro lado, pacientes podem se autodiagnosticar de uma forma que exagera seus sintomas, tomando recursos importantes de quem precisa deles com mais urgência.
Khalsa também revelou que sua equipe de nove funcionários foi reduzida em dois terços nos últimos dois anos. Ela ainda não consegue imaginar deixar seu papel, porque ama usar suas décadas de experiência clínica e de pesquisa para ajudar pessoas em um momento tão vulnerável de suas vidas. Mas enquanto observa a equipe de triagem do seu departamento diminuir ao redor dela, não consegue evitar a ansiedade sobre o futuro: Sou a próxima? Qual é o meu futuro?
O impacto real no dia a dia dos atendimentos
A terapeuta Carolyn Staehle começou no departamento de admissão e avaliação da Kaiser em Pleasanton, Califórnia, em maio de 2023. Depois que o novo sistema foi implementado, Staehle, cujo papel na época deveria se concentrar em casos não emergenciais vindos da triagem, passou a atender muito mais pessoas com delírios perigosos e pensamentos suicidas graves.
Eles precisavam que eu chamasse uma ambulância para eles porque não podiam garantir a própria segurança nem trabalhar em um plano de segurança, relata ela.
Mais recentemente, Staehle tem trabalhado em uma equipe de crise destinada a casos de maior gravidade. Eles continuam recebendo pacientes que não precisam desse nível de atendimento. Isso congestiona e desacelera o trabalho, fazendo com que pessoas em necessidade imediata e desesperada possam não conseguir atendimento a tempo.
Não é o mesmo nível de cuidado que ser avaliado por um terapeuta licenciado, disse Staehle. Demora mais para cada paciente descobrir se vai ser um perigo para si mesmo ou para outros, ou se é uma emergência ou não. Na prática, temos que gastar tempo cuidando de coisas fundamentais que costumavam ser feitas pela triagem.
O medo de ser substituído por inteligência artificial
Kristi Reimer, psicóloga licenciada que costumava fazer avaliações de triagem de saúde mental na unidade da Kaiser em Walnut Creek, disse que deixou sua posição preventivamente porque viu os sinais do que estava por vir. Ela afirmou que não teria saído para outro departamento se a Kaiser não tivesse mudado a natureza de seu sistema de avaliação de saúde mental de forma tão drástica.
Em uma pesquisa interna de 2025 com trabalhadores de saúde mental da Kaiser no norte da Califórnia, obtida pelo The Guardian, mais de um terço dos funcionários relatou que a Kaiser já implementou IA ou outras tecnologias que eles temem que possam afetar negativamente seu trabalho ou o cuidado que os pacientes recebem. Quase metade dos trabalhadores disse estar um pouco ou muito desconfortável com a introdução de ferramentas de IA em sua prática clínica.
Muitos estavam particularmente preocupados com políticas de transparência e retenção de dados ligadas ao uso do software de IA Abridge, utilizado para anotações. Um representante da Kaiser disse que o uso da ferramenta não é obrigatório para os funcionários e que requer o consentimento do paciente. 😔
Por que um terapeuta licenciado faz diferença na triagem
O primeiro ponto de contato de um paciente ao buscar ajuda em saúde mental pode determinar se ele verá um clínico licenciado, e também o tipo de consultas que receberá, segundo o NUHW. É por isso que o sindicato está tão preocupado com as mudanças recentes no processo de avaliação da Kaiser e está pressionando por mais informações sobre como a empresa utiliza tecnologia nas avaliações iniciais.
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Sistemas de triagem baseados em IA tendem a operar com base em padrões históricos. Eles aprendem com dados de casos anteriores e tentam classificar novos casos com base nessa experiência acumulada. O problema é que esse modelo funciona bem quando os padrões são estáveis e os dados são ricos o suficiente para capturar a diversidade real dos casos. Na saúde mental, isso é uma premissa bastante frágil.
Pessoas em crise não seguem scripts. Elas minimizam sintomas, têm vergonha de revelar o que estão sentindo, respondem de forma defensiva ou estão tão esgotadas que mal conseguem descrever o que estão vivendo. Um algoritmo treinado para identificar palavras-chave ou padrões de resposta pode facilmente deixar passar justamente os casos mais graves.
Isso não significa que a tecnologia não tem espaço nesse campo. Ferramentas digitais podem apoiar profissionais de saúde mental de formas muito valiosas: organizando históricos de pacientes, identificando padrões ao longo do tempo, facilitando o acompanhamento entre consultas ou sinalizando mudanças súbitas no comportamento. O que os profissionais da Kaiser estão questionando não é a presença da tecnologia em si, mas o lugar que ela está ocupando dentro de um processo clínico sensível, sem a supervisão adequada.
O que esse debate revela sobre o futuro da IA na saúde
O caso da Kaiser Permanente está longe de ser isolado. Em todo o mundo, sistemas de saúde estão experimentando formas de integrar inteligência artificial aos seus fluxos de trabalho, muitas vezes com o argumento de aumentar a eficiência, reduzir custos e ampliar o acesso. Esses são objetivos legítimos, especialmente num contexto em que a demanda por serviços de saúde mental disparou nos últimos anos e a oferta de profissionais qualificados simplesmente não acompanhou o ritmo.
O problema começa quando a eficiência se torna o critério principal de avaliação em contextos onde o que está em jogo é a vida de alguém.
O que o protesto dos trabalhadores da Kaiser aponta, com muita clareza, é que a introdução de IA em processos clínicos precisa ser acompanhada de governança robusta, transparência sobre como os sistemas funcionam e mecanismos reais de responsabilização quando algo dá errado. Não basta afirmar que a tecnologia foi testada ou que os dados mostram que ela funciona na média. Na saúde mental, os casos que fogem da média são exatamente os mais críticos.
O próximo passo: um novo contrato e garantias concretas
Por enquanto, Staehle e outros trabalhadores estão focados em ratificar um novo contrato com a Kaiser e em obter da empresa o compromisso de não substituir assistentes sociais licenciados e outros profissionais de saúde mental por inteligência artificial.
A discussão que está acontecendo na Califórnia tem implicações muito além das fronteiras daquele estado. Ela está antecipando um debate que vai se tornar central nos próximos anos: como garantir que a incorporação de inteligência artificial na saúde seja feita de forma ética, segura e verdadeiramente centrada no paciente?
Essa resposta não vai surgir de um laboratório de tecnologia. Ela vai precisar da voz de quem trabalha na linha de frente, de quem conhece o rosto de cada paciente, e de quem sabe, por experiência, que alguns sinais só são visíveis para quem sabe onde olhar. 👁️
Como disse Marcucci-Morris de forma direta: o trabalho humano precisa continuar com seres humanos.
