Mitos e verdades sobre o uso da inteligência artificial na medicina

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A inteligência artificial (IA) saiu dos laboratórios de pesquisa e entrou de vez no cotidiano dos serviços de saúde. De anotações automáticas de consultas a apoio ao diagnóstico por imagem, passando por organização do prontuário e comunicação com pacientes, a tecnologia já está no fluxo de trabalho.

Isso é ótimo, desde que seja feito com responsabilidade e um olhar crítico para separar marketing de realidade.

Para entender melhor a dinâmica atual do uso de IA na saúde, neste artigo abordamos alguns mitos comuns e discutimos quando a IA ajuda e quando pode atrapalhar.

Por que tantos mitos surgem?
Mitos mais comuns e a verdade em cada caso
Moderação e uso responsável: quando a IA pode atrapalhar
Onde a IA já traz valor claro (e como usar com segurança)

Por que tantos mitos surgem?

Velocidade das inovações
O ciclo que vai da pesquisa inicial de uma tecnologia à sua oferta como produto no mercado ficou curto: resultados promissores em pesquisas viram manchetes e, rapidamente, funcionalidades em softwares.
Generalização indevida
Sucesso em um contexto (por exemplo, um hospital universitário com dados abundantes) não garante o mesmo desempenho numa clínica privada com casos diferentes.
Confusão entre IA generativa e IA clínica específica
Chatbots de uso geral e modelos treinados para tarefas médicas têm escopos, limites e requisitos regulatórios distintos.
Falácia da substituição
“Se a IA acerta N vezes, então não preciso mais do especialista”. Na saúde, validação externa, monitoramento e interpretação clínica são irredutíveis.

Mitos mais comuns e a verdade em cada caso

Mito 1: “A IA vai substituir médicos”

A verdade: a IA amplifica competências, mas não substitui a responsabilidade. Em tarefas como resumo do atendimento, criação da anamnese, triagem de sinais de alerta ou apoio à decisão, a IA reduz o atrito operacional e libera mais tempo para a escuta, o exame físico dirigido, a deliberação clínica e a criação de vínculo. O risco está nos extremos: delegar demais (perdendo o olhar clínico) ou rejeitar tudo (perdendo eficiência).

Mito 2: “Modelos generalistas já resolvem tudo”

A verdade: modelos generalistas ajudam (ex.: resumo de texto), mas tarefas clínicas especializadas se beneficiam de modelos treinados em dados médicos selecionados. Use a ferramenta certa para a tarefa certa.

Mito 3: “Se a IA sugeriu, é porque está certo”

A verdade: alucinação e viés existem. Em textos, a IA pode inventar referências; em transcrições, pode entender errado o que foi dito. Portanto, é indispensável uma cultura de revisão atenta ao usar IA, checando números, termos, conclusões, etc.

Mito 4: “Se eu não dominar tudo de IA, é melhor esperar para usar”

A verdade: você não precisa ser cientista de dados. As ferramentas de IA atuais são simples e intuitivas o suficiente para que qualquer um consiga aproveitá-las. O que é indispensável é ter senso crítico e responsabilidade no uso. Teste as ferramentas em algumas consultas para começar a conhecer, participe de eventos sobre tecnologia na saúde para acompanhar as novidades e siga fontes confiáveis sobre o assunto para aprofundar seus conhecimentos.

Mito 5: “IA só serve para gerar texto”

A verdade: em aplicações avançadas, algorítimos de IA são capazes de analisar enormes quantidades de dados, dos mais diversos tipos, para auxiliar em diagnósticos. A IA também está diretamente envolvida com hardware: robôs cirúrgicos, dispositivos de monitoramento e até mesmo humanoides que já auxiliam no suporte ao cuidado só são possíveis graças à IA. Há muito espaço para que a inteligência artificial evolua na medicina e tenha cada vez mais aplicações.

Moderação e uso responsável: quando a IA pode atrapalhar

Há uma discussão cada vez mais presente sobre dependência excessiva. Um artigo do The New York Times^[1] resumiu evidências e opiniões recentes sobre deskilling: a perda acelerada de habilidades quando o profissional passa a depender sistematicamente da IA.

Em um estudo citado, endoscopistas que utilizaram um sistema de apoio à detecção de lesões tiveram pior desempenho quando o suporte foi retirado, sugerindo que o “músculo” cognitivo de varredura cuidadosa se enfraquece com o tempo.

Isso não significa que a IA seja “ruim”, mas que seu uso exige contrapesos: treino sem IA, simulações e protocolos que preservem a proficiência humana.

Onde a IA já traz valor claro (e como usar com segurança)

Transcrição e resumos estruturados (SOAP/histórico clínico)
A IA ouve todos os detalhes e gera registros mais completos, reduzindo a subdocumentação enquanto libera o médico de gastar tempo digitando. Cuidados envolvem revisar atentamente o resumo gerado e fazer ajustes antes de salvar no prontuário.
Apoio à decisão clínica de baixo risco
A IA pode fazer sugestões de perguntas para aprofundar a investigação e de exames físicos e complementares que podem ser úteis. Cuidados envolvem considerar criticamente cada sugestão antes de aproveitá-las, de modo que toda decisão clínica seja tomada pelo médico.
Organização de informações
A IA é capaz de analisar dados dos textos do prontuário e da transcrição da consulta e organizá-los em campos estruturados que facilitam uma visualização geral do caso, como medicamentos em uso, alergias, sintomas, além de histórico médico e familiar. Aqui também os cuidados envolvem revisar as informações, para garantir a precisão.

A IA não é uma ameaça, mas também não é a solução para todos os problemas. É simplesmente uma ferramenta estratégica que, bem incorporada, aumenta a eficiência, amplia a visão do médico sobre o caso e melhora a experiência do paciente.

O segredo é combinar moderação e método: começar por casos de uso de baixo risco, manter o olhar clínico no comando, documentar decisões e preservar as habilidades humanas com treino regular sem IA.

Assim, você colhe os ganhos e evita as armadilhas de uma transformação que já começou.

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