O uso de inteligência artificial (IA) na saúde tem-se consolidado como um marco no avanço dos cuidados às populações, desde 2012 com a primeira grande utilização do deep learning e culminando em 2022 com ampla disponibilidade de IAs generativas e modelos de linguagem de grande porte ( LLMs) (Hamet & Tremblay, 2017; Teo et al., 2025).
Na área da saúde, essas tecnologias têm revelado potencialidades surpreendentes para diversas abordagens terapêuticas, que vão desde a previsão de diagnóstico de cancro até à diminuição do tempo de descoberta de novos fármacos (Rajpurkar et al., 2022). Na saúde mental (SM) também esse desenvolvimento tecnológico trouxe grandes contribuições com o potencial de modificar os cuidados de saúde mental relacionados com a oferta de insights e soluções que não estavam disponíveis em métodos tradicionais de cuidado (Olawade et al., 2024). As perspectivas atuais evidenciam que na saúde mental a IA pode detectar precocemente transtornos mentais, operacionalizar e monitorizar intervenções específicas e personalizadas para cada paciente e também modelar preditivamente e de forma multifatorial a SM, para oferecer intervenções em populações que não têm acesso a esse tipo de cuidados de saúde mental.
Com a crescente utilização de IA na saúde mental, a aceitação, aplicação e a sua eficácia precisam ser comprovadas para que seu uso nas diversas populações seja efetivo de (Dehbozorgi et al., 2025). É necessário apresentar o equilíbrio entre as vantagens da IA com as considerações éticas para que esse avanço seja aproveitado de forma responsável e coerente para o utente, sendo um dos principais desafios, que é a ausência de estruturas regulatórias abrangentes que possam se preocupar com a ética, privacidade e segurança (Olawade et al., 2024).
Os migrantes vivenciam a angústia de abandono de seu lugar de morada, o percurso de migração e instalação num novo país. A promoção, prevenção e tratamento de problemas de saúde mental nessa população podem funcionar de forma diferente em relação à população do país de acolhimento, e alguns dados epidemiológicos evidenciam uma maior probabilidade de incidência de perturbações psiquiátricas. As barreiras linguísticas e culturais, a disponibilidade de acesso aos serviços de saúde e consequentemente, a tratamentos podem apresentar níveis elevados de restrições dependendo do país (Uphoff et al., 2020).
Existem múltiplas ferramentas e aplicações de IA em saúde mental que estão sendo utilizadas, implementadas e desenvolvidas atualmente, focadas em diversas questões no cuidado às pessoas com algum problema de saúde mental. Porém, para populações em contextos de migração, refugiados e requerentes de asilo observa-se que essas ferramentas, apesar de promissoras para o cuidado de saúde mental, poucas foram validadas até o momento (Matlin, Claron, et al., 2025). Além disso, existem preocupações éticas acrescidas relacionadas com o uso de IA nesta população , nomeadamente nos domínios fundamentais da beneficência , não maleficência, autonomia , justiça, maior risco de viés e explicabilidade, sendo necessária a incorporação desses princípios éticos em todas as etapas de construção e implementação das ferramentas nesta população (Matlin, Hanefeld, et al., 2025).
Quanto ao estado da arte, há evidência de que as aplicações de saúde digital são promissoras para o cuidado de saúde mental desta população, mas poucas foram validadas (Matlin, Claron, et al., 2025). Outro ponto importante é a falta de dados sobre a saúde dessa população, trazendo vieses nos sistemas de IA desenvolvidos. Estudos de revisão disponíveis sobre intervenções digitais em saúde mental para refugiados não fazem referência ao uso de IA ou incentivam mais pesquisas na utilização de IA (El-Refaay et al., 2024; Mabil‐Atem et al., 2024). Também em busca preliminar em bases dedicadas a sínteses Cochrane Database of Systematic Reviews e JBI Evidence Synthesis não identificou-se revisões sistemáticas ou scoping reviews atuais que foquem especificamente a aplicação de IA e IA generativa/LLMs na saúde mental de migrantes, refugiados e requerentes de asilo, com lente explícita da Enfermagem, avaliação ética e abrangência da literatura cinzenta, nisso este estudo busca suprir essa lacuna ao integrar múltiplas fontes e ao articular, desde o início, uma perspectiva de competência cultural e segurança do cuidado.
Introdução: O avanço significativo da Inteligência artificial (IA) tem um impacto cada vez mais importante nos cuidados de saúde mental. Objetivo: O objetivo deste estudo é mapear e caracterizar as aplicações de Inteligência Artificial na assistência, cuidado e gestão em saúde mental de migrantes, refugiados e requerentes de asilo, descrevendo os tipos de ferramentas utilizadas, os resultados reportados, os riscos identificados e o conjunto de medidas de segurança propostas, na perspetiva da prática de Enfermagem em Saúde Mental. Critérios de inclusão: Serão considerados estudos que fazem uso de ferramentas de IA de saúde mental para população de migrantes, refugiados e requerentes de asilo. Serão excluídas publicações que não fazem uso de IA ou que essa ferramenta não é utilizada para a Saúde Mental.Métodos: Para esta revisão será seguido o percurso metodológico para scoping review da JBI. Será utilizada a estratégia de busca nas bases de dados PubMed/MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, Scopus, Web of Science e literatura cinzenta. Sem restrição de idiomas nos períodos de 2012 a 2025. A seleção, triagem e extração de dados em instrumento específico serão realizadas por dois revisores distintos. Os resultados serão apresentados em tabelas e será realizada apreciação narrativa. Será realizada análise cultural das ferramentas encontradas com o uso de uma escala padronizada.
Geral
Mapear e caracterizar as aplicações de Inteligência Artificial na assistência, cuidado e gestão em saúde mental de migrantes, refugiados e requerentes de asilo, descrevendo os tipos de ferramentas utilizadas, os resultados reportados, os riscos identificados e as salvaguardas propostas, sob a perspetiva da prática de Enfermagem em Saúde Mental.
Especificos
Mapear e caracterizar o uso de IA, na prestação de cuidados e gestão em saúde mental de migrantes, refugiados e requerentes de asilo, descrevendo aplicações, resultados e riscos.
Especificar como essas aplicações/ferramentas são utilizadas nos domínios da Teoria do Cuidado Cultural de Madeleine Leininger (McFarland & Wehbe-Alamah, 2019) e do Modelo de Competência Cultural de Josepha Campinha-Bacote (Campinha-Bacote, 2018).
Mapear barreiras de acesso (linguísticas, digitais, estigma, privacidade) e identificar componentes culturais úteis ao cidadão (língua/dialeto, metáforas, co‑design, proteção de dados), produzindo evidência acionável para serviços e políticas de Saúde mental através do uso de ferramenta de IA.
Identificar lacunas de evidência e propor recomendações para a prática de enfermagem e para investigações futuras.
Esta revisão prioriza o envolvimento significativo de pessoas migrantes, refugiadas e requerentes de asilo enquanto destinatários finais do cuidado e potenciais co‑produtores de soluções. A inovação central reside em integrar referenciais de competência e cuidado cultural (Leininger; Campinha‑Bacote) na avaliação de tecnologias de IA, deslocando o foco do desempenho algorítmico para a competência cultural do cuidado mediado por tecnologia.
O impacto social esperado inclui:
1) apoiar decisões clínicas culturalmente sensíveis na triagem, comunicação e acompanhamento em saúde mental;
2) orientar a formação de enfermeiros e equipas multiprofissionais em competências culturais aplicadas à IA;
3) informar critérios institucionais de adoção responsável de IA (segurança, ética, equidade);
4) reduzir iniquidades, ampliando acesso e qualidade do cuidado para populações em mobilidade;
5) fomentar participação cidadã por meio da promoção do co‑design e da validação comunitária das soluções identificadas.
Esses achados possíveis podem ser transformados em recomendações práticas e materiais de apoio (tabelas, taxonomias, fluxos), a investigação aproxima ciência, serviços e cidadãos, promovendo cuidado centrado na pessoa e respeitoso das diversidades culturais.
Campinha-bacote, J. (2018). Cultural competemility: A paradigm shift in the cultural competence versus cultural humility debate – part I. OJIN: The Online Journal of Issues in Nursing, 1(1), 1–9. https://doi.org/10.3912/OJIN.Vol24No01PPT20
Dehbozorgi, R., Zangeneh, S., Khooshab, E., Nia, D. H., & Hanif, H. R. (2025). The application of artificial intelligence in the field of mental health: A systematic review. BMC Psychiatry, 25(132), 1–20. https://doi.org/10.1186/s12888-025-06483-2
El-Refaay, S. M. M., Toivanen-Atilla, K., & Crego, N. (2024). Efficacy of technology-based mental health interventions in minimizing mental health symptoms among in immigrants, asylum seekers or refugees; systematic review. Archives of Psychiatric Nursing, 51, 38–47. https://doi.org/10.1016/j.apnu.2024.04.002
Hamet, P., & Tremblay, J. (2017). Artificial intelligence in medicine. Metabolism: clinical and experimental, 69, S36–S40. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2017.01.011
Mabil‐Atem, J. M., Gumuskaya, O., & Wilson, R. L. (2024). Digital mental health interventions for the mental health care of refugees and asylum seekers: Integrative literature review. International Journal of Mental Health Nursing, 33(4), 760–780. https://doi.org/10.1111/inm.13283
Matlin, S. A., Claron, I. M. M., Merone, J., Netto, G., Takian, A., Zaman, M. H., & Saso, L. (2025). Artificial Intelligence in migrant health: A critical perspective on opportunities and risks. The Lancet Regional Health - Europe, 57, 101421. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2025.101421
Matlin, S. A., Hanefeld, J., Corte-Real, A., da Cunha, P. R., de Gruchy, T., Manji, K. N., Netto, G., Nunes, T., Şanlıer, İ., Takian, A., Zaman, M. H., & Saso, L. (2025). Digital solutions for migrant and refugee health: A framework for analysis and action. The Lancet Regional Health - Europe, 50, 101190. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2024.101190
McFarland, M. R., & Wehbe-Alamah, H. B. (2019). Leininger’s theory of culture care diversity and universality: An overview with a historical retrospective and a view toward the future. Journal of Transcultural Nursing, 30(6), 540–557. https://doi.org/10.1177/1043659619867134
Olawade, D. B., Wada, O. Z., Odetayo, A., David-olawade, A. C., Asaolu, F., & Eberhardt, J. (2024). Enhancing mental health with Artificial Intelligence: Current trends and future prospects. Journal of Medicine, Surgery, and Public Health, 3(April), 100099. https://doi.org/10.1016/j.glmedi.2024.100099
Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O., & Topol, E. J. (2022). AI in health and medicine. Nature Medicine, 28(1), 31–38. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0
Tavory, T. (2024). Regulating AI in mental health: Ethics of care perspective. JMIR mental health, 11, e58493. https://doi.org/10.2196/58493
Teo, Z. L., Thirunavukarasu, A. J., Elangovan, K., Cheng, H., Moova, P., Soetikno, B., Nielsen, C., Pollreisz, A., Ting, D. S. J., Morris, R. J. T., Shah, N. H., Langlotz, C. P., & Ting, D. S. W. (2025). Generative artificial intelligence in medicine. Nature Medicine, 31(10), 3270–3282. https://doi.org/10.1038/s41591-025-03983-2
Uphoff, E., Robertson, L., Cabieses, B., Villalón, F. J., Purgato, M., Churchill, R., & Barbui, C. (2020). An overview of systematic reviews on mental health promotion, prevention, and treatment of common mental disorders for refugees, asylum seekers, and internally displaced persons. Cochrane Database of Systematic Reviews, 2020(9). https://doi.org/10.1002/14651858.CD013458.pub2
10/11/2025
26/02/2026
MIGRAÇÕES, SAÚDE GLOBAL E MULTICULTURALIDADE
Well-being and Health Promotion