A gestão de grandes volumes de informações em unidades de saúde, especialmente prontuários médicos, enfrenta desafios relacionados à organização, recuperação e proteção da privacidade dos dados. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver e validar um sistema automatizado, local e seguro para indexação e categorização de documentos de instituições de saúde, utilizando técnicas de visão computacional e princípios arquivísticos. A metodologia adotada combina abordagem qualitativa e quantitativa, com revisão bibliográfica detalhada, desenvolvimento de um protótipo de visão computacional e testes comparativos entre a indexação automatizada e a manual. O sistema proposto busca eliminar a necessidade de leitura manual, garantindo conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e promovendo a anonimização de informações sensíveis. O protótipo foi avaliado em termos de eficiência e precisão, demonstrando potencial para reduzir custos, otimizar processos e acelerar a recuperação de dados. A pesquisa integra conceitos da Arquivologia e da Ciência da Informação às inovações tecnológicas, evidenciando que a aplicação de inteligência artificial na gestão de documentos pode aprimorar a assistência, o ensino e a pesquisa em saúde. Os resultados indicam que a automação permite maior padronização e segurança na manipulação de prontuários, além de reduzir erros e liberar profissionais para atividades mais estratégicas. Conclui-se que a implementação de sistemas autônomos e locais contribui para a soberania tecnológica em instituições de saúde, especialmente em regiões com desigualdades estruturais, oferecendo soluções acessíveis e replicáveis para a melhoria da gestão de documentos.
