Interpretar e aplicar tecnologias como competência clínica essencial

No filme Crimes do Futuro (2022), de David Cronenberg, corpos humanos se transformam em verdadeiros laboratórios vivos, onde tecnologia e biologia se misturam em performances cirúrgicas. Embora seja uma ficção provocativa, a obra levanta uma reflexão cada vez mais real para a medicina contemporânea: o futuro da prática clínica dependerá da capacidade do médico de compreender e interagir com tecnologias avançadas.

Já agora, no presente, ferramentas como inteligência artificial (IA), ultrassonografia à beira do leito (POCUS), testes rápidos de diagnóstico (POCT), softwares de apoio à decisão diagnóstica e simulações clínicas de alta fidelidade já ampliam significativamente a capacidade diagnóstica e a tomada de decisão do médico contemporâneo. Exemplos recentes mostram o alcance dessa revolução.

Mais de 1.200 ferramentas de IA já receberam autorização regulatória para uso médico pelo Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos, a maioria aplicada à interpretação de exames de imagem. E cerca de 90% dos sistemas de saúde norte-americanos utilizam algum tipo de solução baseada em IA em suas operações clínicas ou administrativas, segundo Relatório da Cúpula JAMA sobre Inteligência Artificial. Além da interpretação de exames, essas tecnologias também são usadas para prever deterioração clínica, identificar risco de sepse, automatizar documentação médica e apoiar decisões terapêuticas em tempo real.

Na China, o Agent Hospital — apresentado como o primeiro hospital do mundo operado inteiramente por inteligência artificial, com 42 médicos e 4 enfermeiros virtuais — anunciou em maio de 2025 ter realizado mais de 10 mil atendimentos virtuais em apenas alguns dias, um volume que profissionais humanos levariam cerca de dois anos para alcançar. O resultado impressiona tanto pela escala quanto pela precisão diagnóstica de 93%, mas também acende um alerta: sistemas de IA atuando sem supervisão humana clara levantam dilemas éticos e riscos à segurança do paciente.

Em países como o Reino Unido, robôs e assistentes digitais já reduzem a sobrecarga burocrática em hospitais, automatizando tarefas administrativas e liberando tempo para o contato humano, algo que nenhuma tecnologia substitui. O médico que aprende a interpretar dados gerados por essas ferramentas não apenas aumenta sua precisão clínica, mas também se torna protagonista na integração entre ciência, tecnologia e cuidado, evitando que a máquina se sobreponha ao julgamento médico.

Esses avanços impressionam pela escala e velocidade de processamento de dados, mas também levantam questões importantes sobre segurança e responsabilidade clínica.

Especialistas apontam que o impacto dessas tecnologias depende fortemente de como elas são incorporadas ao fluxo de trabalho clínico e da capacidade do médico de interpretar criticamente os resultados produzidos pelos algoritmos

Digital literacy como base do futuro

Um estudo recente (Aydınlar et al. 2024) entre estudantes de saúde evidenciou que a alfabetização digital não é mais opcional e passou a ser uma competência necessária para acessar dados atualizados, interpretar imagens, entender os riscos do uso da IA e participar da automação clínica com responsabilidade. Outra revisão ampla identificou 62% de tópicos digitais considerados cruciais em currículos médicos, incluindo ética, telemedicina e IA.(Khurana et al. 2022)

Esse conceito de alfabetização tecnológica, ou technological literacy, também envolve três dimensões principais, conforme explicam Shachak et al. (2024):

• Conhecimento sobre as tecnologias;
• Capacidade prática de utilizá-las;
• Pensamento crítico para avaliar seus riscos e benefícios na prática clínica.

Segundo esses autores, os médicos precisam desenvolver habilidades que vão além do simples uso de ferramentas digitais.

É necessário compreender como sistemas como prontuários eletrônicos, telemedicina e inteligência artificial influenciam o raciocínio clínico, o fluxo de trabalho e a comunicação com o paciente. Isso inclui reconhecer limitações tecnológicas, evitar dependência excessiva de algoritmos e entender possíveis vieses presentes nos dados utilizados para treinar sistemas de IA.

IA como aliada, não substituta

O consenso emergente na literatura médica é claro: a inteligência artificial tem potencial para aprimorar o diagnóstico, personalizar tratamentos e automatizar tarefas administrativas, mas não substitui o julgamento clínico nem a empatia humana. Estudos recentes mostraram que inteligência artificial combinada à mente humana supera os resultados isolados, desde leitura de exames de imagem até notas clínicas automatizadas.

Sistemas de apoio à decisão baseados em IA podem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões invisíveis ao olhar humano, contribuindo para diagnósticos mais precoces, medicina personalizada e melhor monitoramento de pacientes, conforme demonstram Fahim et al. (2025). Ao mesmo tempo, estudos com médicos mostram que a confiança nesses sistemas depende da transparência dos algoritmos e da possibilidade de compreender como as recomendações são geradas.

As decisões clínicas continuam exigindo interpretação contextual, comunicação com o paciente e responsabilidade profissional. Além disso, erros de IA “alucinatória” (quando a ferramenta inventa termos ou achados inexistentes) reforçam que a validação humana continua indispensável.

Ferramentas práticas já incorporadas à clínica

• POCUS (Ultrassom à beira do leito): já é rotina em emergências, UTI e medicina de família. Treinar médicos em sua interpretação rápida e segura requer prática e disciplina
• Testes rápidos (POCT): permitem decisões urgentes com dados imediatos e integração com prontuário eletrônico — mas dependem de médicos aptos a interpretar resultados contextualmente
• Simulação clínica: recomendada pela OMS como forma de reduzir erros médicos e acelerar aprendizado em cenários de alta complexidade

Integração curricular urgente

Apesar desses avanços, a digitalização ainda avança de forma tímida nos currículos médicos. Educadores em todo o mundo defendem a inserção de módulos sobre IA, saúde digital, análise de dados em saúde, ética digital e uso seguro de tecnologias clínicas desde os primeiros anos da formação médica.

Shachak et al. (2024) argumentam que a formação médica precisa preparar os profissionais não apenas para usar tecnologias existentes, mas também para avaliar criticamente as novas ferramentas que surgirão ao longo da carreira.

Um exemplo é o projeto europeu chamado SUSA que visa capacitar profissionais com competências digitais avançadas desde a graduação até o ensino superior.

Leia ainda: CBMFC 2025: Inteligência artificial na APS, presente e futuro

Competências do futuro

De acordo com revisões sistemáticas recentes (Fahim et al., 2025; Angus et al., 2025), médicos também precisam desenvolver competências específicas para atuar em um sistema de saúde cada vez mais digitalizado:

• Capacidade de avaliar e contextualizar resultados de IA (letramento digital);
• Consciência dos vieses, limitações e validação de sistemas automatizados;
• Facilidade para trabalhar em equipe multidisciplinar (incluindo engenheiros de IA);
• Maturidade ética para decidir quando confiar em um algoritmo e quando questioná-lo.

Incluindo a tecnologia

Mais do que dominar uma máquina, o médico do século XXI precisa de letramento tecnológico, empatia digital e competência ética tecnológica. Saber interpretar dados, identificar erros de IA e utilizar ferramentas como ultrassom ou testes rápidos no leito são hoje diferenciais clínicos cada vez menos opcionais.

O futuro da prática médica requer proficiência digital aliada à consciência de que a tecnologia deve funcionar como extensão, nunca substituição, do cuidado humano.

Preparar-se para interpretar e aplicar essas tecnologias com julgamento clínico, segurança e responsabilidade é o caminho para transformar o potencial da inovação em cuidado real, eficaz e digno.

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#Matéria revisada e atualizada pela editora-médica Juliana Karpinski.