Inteligência artificial no ensino médico: apoio ou risco à formação clínica?

A inteligência artificial já entrou na sala de aula da medicina — e você provavelmente já percebe seus efeitos.

Como médico experiente, você já se sentiu incomodado quando um residente ou interno apresentou, durante a discussão de um caso, uma hipótese diagnóstica inesperada e, ao ser questionado sobre a origem daquele raciocínio, afirmou que havia “pesquisado ou estudado antes”?

Ou já recebeu de um estudante uma anamnese estruturada de maneira diferente — e até mais elaborada — do que as produzidas pelas turmas anteriores?

A possibilidade de esse estudante ter utilizado uma ferramenta de inteligência artificial é elevada. Isso não deve ser interpretado necessariamente como um problema, mas como um sinal.

A inteligência artificial no ensino médico avançou inicialmente de forma silenciosa e individual, sobretudo entre os mais jovens. O uso começou antes da atualização dos currículos, da elaboração de protocolos e até mesmo da formação de uma opinião mais consistente entre professores e preceptores.

Agora, a IA está em toda parte.

O crescimento da inteligência artificial na educação médica

A produção científica sobre inteligência artificial na saúde indexada no PubMed cresceu de maneira sem precedentes. Em 2019, havia 819 artigos sobre o tema. Em 2024, esse número chegou a 28.180. Em 2025, aproximou-se de 50 mil publicações, praticamente o dobro em um único ano.

Em 12 anos, o campo cresceu mais de 32.000%.

Para quem atua na formação médica, outro dado merece atenção. A categoria Educação, que até 2021 não aparecia como uma especialidade relevante nessas análises, acumulou em poucos anos um volume expressivo de estudos.

Grande parte dessas pesquisas investiga o uso de grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT e ferramentas equivalentes, no ensino médico e na oferta de feedback a estudantes e residentes.

A sala de aula de medicina tornou-se uma das novas fronteiras da IA.

Como a IA já aparece na formação de estudantes e residentes

Professores e preceptores provavelmente já se depararam com pelo menos uma das situações a seguir.

O estudante conhece a resposta, mas não sustenta o raciocínio

O estudante apresenta uma lista de diagnósticos diferenciais impressionante para sua etapa de formação. No entanto, quando o preceptor aprofunda a discussão, percebe que ele sabe o que responder, mas não compreende plenamente o porquê.

A IA forneceu uma resposta estruturada, mas a experiência clínica necessária para sustentar o raciocínio ainda não foi construída.

O residente resiste mais ao feedback humano

Alguns residentes parecem menos receptivos à correção do preceptor do que em anos anteriores.

Parte dessa resistência pode decorrer da inexperiência e da percepção equivocada de que a IA sabe tudo. O residente pode ter passado horas “discutindo” o caso com uma ferramenta que responde sem julgamento ou impaciência e oferece explicações organizadas e aparentemente lógicas.

Em contraste, o feedback humano pode parecer mais áspero ou menos estruturado.

O professor já não sabe exatamente o que está avaliando

Diante de um texto muito bem escrito, de um relatório de estágio extremamente organizado ou de uma lista de referências pertinentes, surge uma nova dúvida: o estudante produziu aquele conteúdo ou uma ferramenta de IA o gerou?

Essa incerteza, por si só, modifica a relação entre o professor, o estudante e a avaliação.

Essas situações não devem ser tratadas apenas como problemas disciplinares. Elas fazem parte de uma transição que avança mais rapidamente do que muitas instituições de ensino conseguem acompanhar.

Leia mais: Como supervisionar o uso de IA por residentes e estudantes de medicina

O que a IA consegue oferecer além da preceptoria tradicional

Essa comparação pode ser desconfortável, mas precisa ser enfrentada.

O preceptor experiente permanece insubstituível no julgamento clínico, no diagnóstico e na transmissão de uma medicina construída ao longo de anos de prática. Para o jovem ansioso, entretanto, esse professor possui limitações concretas.

O preceptor está disponível em janelas determinadas, muitas vezes fornece feedback depois do atendimento e precisa dividir a atenção entre vários residentes. Os estudantes, por outro lado, esperam acesso à informação em tempo real.

A IA opera sob outra lógica.

Ela está disponível às 2 horas da manhã, quando o residente prepara a apresentação do dia seguinte. Pode simular um paciente com dor torácica atípica e avaliar, em tempo real, se o estudante realizou as perguntas adequadas.

A ferramenta não se cansa, não precisa dividir a atenção entre diferentes alunos e pode oferecer respostas imediatas.

IA e feedback formativo no ensino médico

Um sistema chamado MedSimAI, desenvolvido em parceria com a Universidade Cornell, demonstrou em 2026 capacidade de avaliar habilidades de anamnese com 87% de precisão.

A ferramenta identificou padrões como perguntas não realizadas, falta de organização do raciocínio e lacunas na abordagem empática, oferecendo feedback formativo imediato.

O feedback formativo — aquele que ocorre durante o aprendizado, antes da avaliação final — é considerado um dos elementos mais relevantes para o desenvolvimento de competências clínicas.

O problema é que sua realização depende de tempo e consistência, recursos que o sistema atual nem sempre consegue garantir a todos os estudantes.

A inteligência artificial pode ampliar esse acesso, alcançando tanto o residente de uma grande universidade quanto aquele formado em uma instituição distante dos principais centros acadêmicos.

A IA não substitui o preceptor, mas modifica seu papel

A pergunta “a IA vai substituir o médico ou o preceptor?” pode não ser a mais adequada.

Uma questão mais útil seria: o profissional que sabe utilizar a inteligência artificial terá vantagem sobre aquele que ignora essas ferramentas?

Quem forma médicos atualmente tem uma oportunidade que as gerações anteriores não tiveram: usar a tecnologia para oferecer mais feedback, de forma personalizada e a um número maior de pessoas, sem renunciar ao que somente a experiência humana pode ensinar.

Os estudantes de hoje encontrarão ferramentas de inteligência artificial integradas a prontuários, exames de imagem, processos diagnósticos e prescrições.

Caso a formação médica não os prepare para essa realidade, poderá tornar-se desatualizada antes mesmo da conclusão do curso.

Como começar a integrar a inteligência artificial no ensino médico

Professores e preceptores não precisam aprender programação nem dominar os fundamentos matemáticos dos modelos de linguagem.

Precisam, entretanto, compreender o suficiente para formular as perguntas adequadas:

• Quais ferramentas de IA já são utilizadas na instituição?
• Quais vieses essas tecnologias podem reproduzir?
• Como integrar a tecnologia sem esvaziar os aspectos insubstituíveis da relação entre preceptor e residente?
• Como verificar as bases, referências e limitações das respostas apresentadas pela IA?

A literatura científica sobre o tema cresce em ritmo acelerado. O debate sobre inteligência artificial no ensino médico não aguardará que todos estejam confortáveis para avançar.

Leia mais: Inteligência artificial no currículo médico

O debate sobre IA na medicina já chegou às instituições

A discussão já ocorre em diferentes espaços acadêmicos e profissionais.

O Conselho Federal de Medicina criou uma Comissão de Inteligência Artificial e, em junho de 2025, realizou o I Fórum sobre Inteligência Artificial na Medicina.

Com transmissão gratuita pelo YouTube, o evento reuniu especialistas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, da Universidade Federal de Goiás e de entidades internacionais para discutir os impactos da IA na prática clínica e no ensino.

Professores e preceptores devem conversar com seus residentes sobre como essas ferramentas estão sendo utilizadas — não com uma postura exclusivamente punitiva, mas com o objetivo de compreender o fenômeno.

Também é necessário questionar as bases de dados consultadas, os vieses dos modelos e a tendência de algumas ferramentas de priorizar artigos de acesso gratuito, que nem sempre representam as melhores evidências disponíveis.

A inteligência artificial já está na sala de aula. A questão não é mais se o professor fará parte dessa transformação, mas se ajudará a conduzi-la de maneira crítica.

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