Qual o limite do uso de IA na área da saúde?

 *Por Eduardo Barros, CEO da WorkAI

Crédito: Divulgação Durante muito tempo, a inteligência artificial foi tratada como uma promessa para a saúde. A expectativa era descobrir se ela conseguiria interpretar exames, apoiar diagnósticos ou acelerar pesquisas. Hoje, ela já faz parte da rotina de hospitais, clínicas e consultórios. Organiza prontuários, resume históricos clínicos, automatiza tarefas administrativas e ajuda profissionais a lidar com um volume cada vez maior de informações.   A entrada em vigor da Resolução CFM nº 2.454/2026 coloca esse limite no centro da discussão. A norma estabelece que a inteligência artificial pode ser usada como apoio à prática médica, mas a decisão final sobre diagnósticos, tratamentos e prognósticos continua sendo do médico.   O sistema de saúde convive há anos com o aumento da demanda e com profissionais sobrecarregados por tarefas burocráticas. Um estudo da McKinsey estima que atividades rotineiras e administrativas podem consumir até 70% do tempo de um profissional de saúde. É nesse tipo de atividade que a inteligência artificial já consegue gerar resultados mais imediatos, ao organizar informações, automatizar etapas e reduzir o trabalho operacional das equipes. Isso pode liberar o profissional para se concentrar mais no atendimento e na relação com o paciente.   Automatizar uma tarefa é diferente de participar de uma decisão clínica. Organizar informações, preencher documentos ou resumir um histórico são atividades muito diferentes de definir um diagnóstico ou indicar um tratamento. No primeiro caso, a tecnologia pode reduzir tempo, custos e retrabalho. No segundo, entram em cena contexto clínico, experiência, responsabilidade e julgamento profissional. A resolução do CFM reforça essa separação ao manter sob responsabilidade do médico as decisões diagnósticas, terapêuticas e prognósticas.   Um algoritmo consegue cruzar milhares de informações, identificar padrões e apontar probabilidades em poucos segundos. Isso pode ajudar a medicina em diferentes frentes. Mas os resultados apresentados por um sistema precisam ser avaliados dentro da realidade de cada paciente. Um modelo não conhece sozinho a evolução de um quadro clínico nem todos os fatores que podem levar um médico a rever uma hipótese inicial. A nova regulamentação também permite que o médico recuse tecnologias sem validação científica, certificação regulatória pertinente ou que contrariem princípios éticos, técnicos ou legais.   Essa preocupação acompanha as recomendações da Organização Mundial da Saúde, que defende que as pessoas permaneçam no controle dos sistemas de saúde e das decisões médicas. A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de análise dos profissionais, mas não elimina as responsabilidades éticas, técnicas e legais envolvidas em uma conduta clínica. A regulamentação brasileira segue essa direção ao tratar a IA como instrumento de apoio à prática médica.   Antes de escolher uma ferramenta, porém, há um problema que muitas instituições ainda precisam resolver: a qualidade dos dados. A inteligência artificial não corrige problemas de informação. Prontuários incompletos, registros inconsistentes e dados desatualizados podem comprometer os resultados de qualquer sistema. Muitas instituições ainda precisam organizar processos, dados e critérios de governança antes de incorporar essas soluções. A resolução do CFM também estabelece diretrizes para governança, segurança da informação, proteção de dados e monitoramento dos sistemas de IA.   A inteligência artificial continuará ocupando um espaço cada vez maior na saúde porque responde a desafios concretos do setor. Seu uso, no entanto, precisa estar associado às necessidades reais de médicos e pacientes. Se ajudar a reduzir o peso das atividades burocráticas e permitir que médicos, enfermeiros e demais equipes dediquem mais tempo aos pacientes, estará cumprindo um papel relevante na medicina.   Eduardo Barros é CEO e cofundador da WorkAI. Especialista em inteligência artificial aplicada à saúde, atua há mais de dez anos em projetos de inovação, tecnologia e educação. Ao longo da carreira, liderou iniciativas para empresas nacionais e multinacionais e acompanha de perto os impactos da IA na transformação dos serviços de saúde e da experiência do paciente.