Este capítulo analisa criticamente o uso da inteligência artificial, especialmente do aprendizado de máquina, no rastreamento de sintomas depressivos em pessoas idosas acompanhadas pela Atenção Primária à Saúde. Trata-se de uma revisão narrativa crítica, de abordagem qualitativa, natureza teórica e finalidade exploratório-analítica, construída a partir de fontes científicas, institucionais, normativas e referenciais clássicos da saúde coletiva. A análise organiza-se em eixos conceituais que discutem os fundamentos da inteligência artificial, o sofrimento psíquico na velhice, o papel estratégico da Atenção Primária, as potencialidades do aprendizado de máquina, os riscos de desigualdade algorítmica e as exigências éticas, políticas e institucionais para sua incorporação ao Sistema Único de Saúde. Argumenta-se que modelos preditivos podem apoiar a identificação precoce de vulnerabilidades, a busca ativa, a vigilância em saúde mental, a estratificação de risco e o planejamento territorial do cuidado. Contudo, sua legitimidade depende de validação científica, qualidade dos dados, representatividade populacional, transparência, proteção de dados, controle social e compromisso com a equidade. Conclui-se que essas tecnologias devem complementar, e não substituir, a escuta, o vínculo, a clínica ampliada e o julgamento profissional.
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