A decisão do Superior Tribunal de Justiça (STJ) que excluiu um laudo gerado por inteligência artificial de um processo penal por injúria racial revela um desafio que transcende o caso específico. Em abril de 2026, a Quinta Turma, sob relatoria do ministro Reynaldo Soares da Fonseca, determinou a exclusão do relatório porque o sistema não apresentava confiabilidade mínima. A justificativa foi clara: a IA operava com base em probabilidades, sem método declarado, e seu resultado não foi validado por perícia oficial.
Quando o Instituto de Criminalística analisou o mesmo áudio, não conseguiu identificar com segurança a expressão em questão — duas escutas, duas respostas divergentes, com a máquina apresentando maior aparência de precisão. Esse episódio não constitui um caso isolado. Em junho de 2026, o Conselho Nacional de Justiça (CNJ) anunciou o EvidênciaJud, uma ferramenta desenvolvida em parceria com a Universidade de São Paulo e o Hospital das Clínicas para analisar petições, dados clínicos e evidências científicas, auxiliando decisões judiciais em saúde.
A ferramenta será incorporada aos Núcleos de Apoio Técnico do Judiciário (NatJus), já responsáveis por notas técnicas que cresceram 32,2% em 2025, totalizando 131 mil documentos naquele ano. Em julho de 2026, o acervo dos núcleos ultrapassava 482 mil documentos, com 84 mil produzidos apenas naquele ano, enquanto mais de 491 mil processos de saúde pública estavam em tramitação. O aumento das notas técnicas reflete sua influência decisiva: em 2025, 65% delas foram contrárias à concessão de tratamentos, contra 39% em 2021.
Quando o Supremo Tribunal Federal tornou obrigatória a consulta ao NatJus — sob pena de nulidade da decisão —, não estava alterando um aspecto secundário do processo. Estava modificando seu núcleo decisório. A síntese da evidência científica que sustenta essas notas agora contará com apoio algorítmico, o que levanta uma questão fundamental: como assegurar que a decisão judicial não se baseie em um método obscuro? A resposta não exige legislação nova.
O Código de Processo Civil (CPC) de 2015 já estabelece os requisitos para um laudo pericial válido. O artigo 473 exige que o perito indique o método utilizado, demonstre sua aceitação pelos especialistas e explique como chegou às conclusões. O artigo 479 reforça que o juiz deve considerar o método ao avaliar a prova. Aplicar esses critérios às sínteses geradas por IA não é uma analogia: é cumprir o que a lei já determina.
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Nos Estados Unidos, o debate sobre prova algorítmica chegou ao ponto de propor uma regra específica para submeter evidências geradas por máquina ao mesmo teste de confiabilidade aplicado às perícias humanas. No Brasil, o teste já existe no CPC. O problema não é a ausência de normas, mas sua aplicação. A Resolução 615 do CNJ, de 2025, exige que sistemas de IA permitam revisão detalhada do método e das premissas usadas. No entanto, a prática ainda não cumpre essa exigência.
Em julho de 2026, o Tribunal de Justiça de São Paulo (TJ/SP) manteve o arquivamento de uma reclamação disciplinar contra um juiz que reproduziu precedentes inexistentes gerados por IA. O órgão especial reconheceu que houve um erro, mas considerou que, nesta fase inicial, não havia intenção de prejudicar. O caso evidencia uma contradição: enquanto o erro em processos patrimoniais pode ser corrigido em recursos, em saúde, uma decisão equivocada baseada em evidência algorítmica pode ter consequências irreversíveis.
No processo penal que motivou a decisão do STJ, a máquina errou porque houve uma segunda escuta, humana e independente. Na judicialização da saúde, não existe essa segunda leitura. A nota técnica é a única evidência. Se a síntese que a sustenta for gerada por IA sem que o método seja declarado nos autos, não haverá perícia oficial para contraditá-la. O pedido, em última análise, é simples: que o uso de IA em notas técnicas seja declarado nos autos, com identificação das bases consultadas, do período de busca e do que ficou de fora.
Nada disso é inovador. É aplicar o que o CPC já estabelece. O caso do TJ/SP em julho de 2026 expôs uma lacuna que não se restringe à disciplina de magistrados. Quando a corregedora-geral, desembargadora Silvia Rocha, reconheceu que o erro na reprodução de precedentes inexistentes gerados por IA foi “indesejável, mas aceitável”, ficou implícita uma premissa institucional: a fase de aprendizado ainda permite que falhas técnicas sejam tratadas como incidentes pontuais, não como falhas sistêmicas. Essa tolerância, contudo, não se aplica à judicialização da saúde.
Enquanto em processos patrimoniais o equívoco pode ser corrigido em instâncias superiores, nas demandas por tratamentos ou medicamentos, uma decisão equivocada baseada em sínteses algorítmicas sem transparência metodológica não admite revisão temporal. O paciente não recorre do tempo perdido em uma terapia negada por uma nota técnica fundamentada em dados processados por IA sem explicação do método. A Resolução 615 do CNJ, de 2025, determina que sistemas de IA devem permitir revisão detalhada do método e das premissas empregadas.
O artigo 32 da resolução estabelece que as soluções de IA “devem possibilitar a revisão detalhada do conteúdo gerado e dos dados utilizados para sua elaboração”. Essa disposição, no entanto, depende de um pressuposto: que os usuários, juízes, procuradores, advogados, saibam exigir o acesso a esses elementos. A ausência de um mecanismo obrigatório de declaração nos autos torna a garantia formal ineficaz.
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Enquanto o artigo 19, § 6º, permite que o uso de IA na redação de decisões seja mencionado “a critério do magistrado”, o artigo 33, § 3º, repete a faculdade, transformando o dever de transparência em uma opção discricionária. O resultado é uma desigualdade: a parte contrária não tem como saber se a síntese de evidência que embasa a nota técnica foi gerada com apoio algorítmico, nem como questionar o método subjacente. O problema não é a falta de regras, mas sua aplicação seletiva.
O Código de Processo Civil já estabelece, no artigo 371, que o juiz deve indicar na decisão as razões de seu convencimento. Essa fundamentação, porém, não pode ser reduzida a uma homologação de conclusões algorítmicas sem acesso ao método. A exigência de que o perito declare o método utilizado (art. 473, III) e demonstre sua aceitação pelos especialistas não é uma formalidade burocrática: é a tradução processual de um princípio científico básico.
Sem esse acesso, a decisão judicial não se baseia em evidência; baseia-se em uma caixa-preta. O artigo 489, § 1º, IV, do CPC reforça esse ponto ao estabelecer que a decisão não fundamentada, aquela que não enfrenta argumentos capazes de infirmar a conclusão adotada, é nula. Uma síntese de evidência gerada por IA sem declaração de método nos autos preenche essa condição: não oferece superfície para ataque, seja por meio de questionamentos, seja por contraditório. A judicialização da saúde já opera sob forte pressão.
Em 2025, 65% das notas técnicas do NatJus foram contrárias à concessão de tratamentos, contra 39% em 2021. Esse aumento não indica necessariamente um endurecimento na análise, mas sim a centralidade que essas notas adquiriram no processo. Quando o Supremo tornou obrigatória a consulta ao NatJus, sob pena de nulidade, não estava criando um novo filtro; estava transferindo o centro de gravidade da decisão judicial para a síntese de evidência que sustenta a nota técnica.
Se essa síntese passar a ser produzida com apoio algorítmico sem que o método seja declarado, o risco não é apenas o de decisões equivocadas. É o de decisões inatacáveis, porque fundadas em um processo opaco. A questão que persiste é clara: em quantos processos de saúde, atualmente, é possível identificar, pelos autos, se a síntese de evidência que embasa a nota técnica teve origem em um algoritmo? A resposta, até o momento, é: em nenhum. E essa omissão não é um detalhe. É o núcleo do problema.
