30.04.2026 Saúde digital

Inteligência artificial na saúde: desafios e oportunidades para médicos e pacientes

Especialistas defendem formação crítica de profissionais e letramento dos pacientes como condições para o uso responsável das IAs na medicina

Samuel Fernandes

Médico de jaleco branco segura smartphone com uma das mãos e, com a outra, sustenta uma projeção digital com ícones de saúde — incluindo um robô com a sigla "AI", símbolo de cérebro, cruz médica, DNA e localização — sobre fundo cinza

A incorporação de tecnologias digitais para melhorar serviços de saúde é uma tendência global — e o Brasil ocupa posição de destaque nesse cenário. Um relatório do Exemplars in Global Health — iniciativa que analisa casos de sucesso em políticas de saúde — selecionou cinco países com resultados positivos na implementação de ferramentas digitais para atenção primária. O Brasil foi um deles.

Segundo a análise, a adoção da telemedicina facilitou o acesso a diagnósticos e tratamentos no país. A implantação de sistemas digitais com informações de saúde de pacientes também foi destacada como medida positiva.

O uso de inteligências artificiais (IAs) é outro exemplo de tecnologia digital em expansão no Brasil. Segundo o Ministério da Saúde, em nota enviada à reportagem, o emprego de IAs no Sistema Único de Saúde (SUS) está alinhado com o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), proposta lançada em 2024 com o objetivo de melhorar serviços públicos a partir da assimilação da tecnologia.

A incorporação das IAs já ocorre em duas frentes. No âmbito dos profissionais, a tecnologia pode auxiliar médicos no diagnóstico de doenças. No âmbito dos pacientes, ferramentas de IA estão disponíveis para esclarecer dúvidas de saúde ou elaborar diagnósticos preliminares a partir de sintomas relatados. Esse cenário abre novos desafios e oportunidades para profissionais que lidam com uma população com acesso crescente a informações médicas.

IA já integra o currículo médico brasileiro

O tema é do interesse de Matheus Torsani, médico e diretor do Centro de Inteligência Artificial da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). Ele afirma que o uso de IAs na medicina já é uma realidade: na mais recente atualização das Diretrizes Curriculares Nacionais (DCNs) dos cursos de medicina, publicada em 2024, a inteligência artificial figura como tópico a ser incorporado à formação.

“A ideia do nosso centro é tentar organizar o que existe e centralizar como será a formação dos profissionais”, afirma Torsani.

Para o médico, desenvolver senso crítico sobre o uso de IAs é uma prioridade, tanto para profissionais de saúde quanto para pacientes. Construir esse senso implica compreender que as ferramentas não são completamente precisas e que não têm como finalidade substituir a relação pessoal entre médicos e pacientes.

Quando um paciente menciona informações obtidas por meio de IAs, profissionais de saúde devem abordar as vantagens do recurso. Mas devem também informar sobre os riscos de imprecisão dos dados gerados pela tecnologia.

Eficiência e prevenção: onde as IAs podem ajudar

Simão Campos, especialista que participou de projetos na intersecção entre tecnologia e saúde — entre eles, o grupo sobre IAs para saúde conduzido em parceria entre a Organização Mundial da Saúde (OMS) e a União Internacional de Telecomunicações (ITU) —, acredita que as IAs não substituirão os humanos. Para ele, a grande vantagem da tecnologia é melhorar ganhos e eficiência em sistemas de saúde.

“IAs podem funcionar como guias para que pessoas entendam melhor sobre prevenção de doenças.”, afirma Campos

Mas alcançar esse potencial depende de fatores combinados. Campos destaca que profissionais de saúde precisam reconhecer que as IAs já são uma ferramenta amplamente disseminada entre pacientes. E que os modelos devem ser desenvolvidos a partir de bases de dados robustas e especificamente adaptadas ao campo da saúde, o que reduz erros nas conclusões geradas.

A compreensão das limitações desses sistemas por parte dos pacientes é igualmente relevante. Segundo o especialista, esse entendimento tem impacto positivo na relação entre profissionais e pacientes: a população passa a reconhecer que a análise de um especialista humano permanece fundamental mesmo diante do avanço tecnológico.

Bases de dados e resistência mútua

Wagner Meira, professor do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pesquisador do Centro de Inovação e Inteligência Artificial para Saúde (CI-IA), trabalha com mineração de dados no campo da saúde há cerca de 25 anos. Mais recentemente, desenvolve pesquisas com uso de IA e machine learning, incluindo estudos sobre como modelos de linguagem treinados com grande volume de dados podem ser aproveitados para o treinamento médico.

Essa linha de pesquisa ainda está em aberto. Uma das razões, segundo Meira, é a desconfiança de profissionais de saúde quanto à eficácia e segurança das IAs. Mas a resistência também existe no sentido oposto: profissionais da tecnologia que trabalham com IAs encontram dificuldades para desenvolver modelos adequados ao campo da saúde.

“Não basta que se tenha todo um conjunto de capacitações para uso de IAs se o sistema não funciona adequadamente”, diz Meira.

Para ele, nem os profissionais de saúde nem os desenvolvedores de IA são os atores menos debatidos nessa equação: são os pacientes. No CI-IA, por exemplo, o pesquisador desconhece estudos orientados especificamente a discutir o tema a partir da perspectiva de quem recebe o cuidado.

Ainda assim, a visão que Meira repercute é similar à de outros especialistas ouvidos na reportagem: pacientes precisam desenvolver pensamento crítico ao utilizar IAs e compreender que a tecnologia não é uma bala de prata e que o acompanhamento médico permanece insubstituível.

* É permitida a republicação das reportagens e artigos em meios digitais de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND.
O texto não deve ser editado e a autoria deve ser atribuída, incluindo a fonte (Science Arena).