Prontuário inteligente na formação médica: facilidade ou risco ao raciocínio?

O preceptor já conhece a cena. O residente termina a consulta e o texto do prontuário já está pronto, estruturado, fluente, com queixa principal, histórico, hipótese diagnóstica e conduta organizados em parágrafos limpos. Ele lê, ajusta uma palavra ou outra e assina. Levou segundos.

Anos atrás, esse mesmo registro levaria dez, quinze minutos de um tempo aparentemente perdido. Mas seria realmente um tempo perdido?

O prontuário inteligente é uma ferramenta excelente. Ele pode captar o áudio da consulta e gerar automaticamente a nota clínica. Há sistemas que sugerem diagnósticos diferenciais, oferecem alertas de interação medicamentosa em tempo real e preenchem campos a partir de exames e dispositivos vestíveis do paciente.

Tudo isso reduz a burocracia, devolve tempo e permite que o médico olhe para a pessoa à sua frente em vez de para a tela. É um avanço real e bem-vindo.

Mas há uma diferença entre o médico formado que usa essas ferramentas e o estudante que ainda está se formando com elas.

Prontuário inteligente e raciocínio clínico: escrever também é pensar

Há pessoas que, enquanto aprendem, escrevem; e, enquanto escrevem, aprendem.

Um artigo publicado em fevereiro de 2026 no Journal of General Internal Medicine, assinado por pesquisadores do Johns Hopkins, parte de uma premissa: para quem está em formação, escrever é muito mais do que registrar o que aconteceu. É um exercício de raciocínio.

Quando o estudante escreve, ele é obrigado a escolher o que importa e o que não importa. Precisa justificar por que pediu determinado exame e não outro. Muitas informações soltas, sussurradas ou aparentemente aleatórias podem ser importantes para o diagnóstico.

Ele precisa organizar exame físico, resultados laboratoriais e história de vida em uma narrativa coerente, que faça sentido clinicamente. É nessa organização do pensamento no papel que o raciocínio diagnóstico se afia. Os autores resumem a ideia em uma frase que serve de título para uma das seções: escrever reflete pensar.

O problema surge quando esse trabalho cognitivo é terceirizado logo no início da formação. A ferramenta faz o trabalho; o estudante recebe o resultado pronto. Mas o aprendizado não está apenas no resultado — está no trabalho.

Quem pula essa etapa corre o risco de se tornar, nas palavras do próprio artigo, um editor passivo daquilo que deveria ter sido o autor ativo.

A IA na educação médica pode embotar habilidades que ainda estão sendo construídas. É o fenômeno que a literatura chama de deskilling, quando a automação atrofia uma competência antes mesmo de ela existir por inteiro. Não se trata de perder o que já se tinha, mas de nunca chegar a desenvolvê-lo.

Leia também: Inteligência artificial no currículo médico

O que aconteceu quando residentes passaram a usar a ferramenta

Voltando ao artigo, os autores implementaram, por seis meses, uma ferramenta de prontuário inteligente em seu programa de residência em medicina interna. Dos 48 residentes elegíveis, 31 optaram por usá-la, gerando quase mil notas clínicas no período.

Boa parte dos residentes relatou os benefícios esperados: menos documentação em casa, mais presença durante a consulta e menos exaustão.

Mas surgiu também um desconforto.

Alguns residentes descreveram um distanciamento crescente das notas que assinavam. Uma frase de um dos participantes sintetizou o problema:

“Capturou o que eu disse, mas não necessariamente o que eu quis dizer.”

Ao reler as notas dias depois, muitos as consideravam mais difíceis de revisar e menos fiéis à história do paciente. Os fios mais finos do raciocínio — por que determinado exame foi escolhido ou como um diagnóstico foi priorizado — desapareciam com frequência, mesmo em textos tecnicamente excelentes.

Aquela “voz diagnóstica” do residente, a estrutura de um diagnóstico diferencial, a maneira de articular a incerteza médica e a atenção ao contexto psicossocial ficavam mais apagadas e genéricas.

Como resumiu um dos supervisores, a nota soava profissional, mas não permitia enxergar toda a evolução do que o residente estava de fato pensando.

A fluência da linguagem da máquina, paradoxalmente, obscurecia o pensamento de quem assinava.

Leia também: IA que transcreve consultas reduz o burnout, mas melhora o cuidado médico?

Quando liberar o prontuário inteligente durante a formação médica?

A recomendação que emerge do estudo não é abandonar a tecnologia. É garantir que ela entre na hora certa da formação.

A primeira das sete boas práticas propostas pelos autores é justamente esta: assegurar primeiro a competência fundamental de escrever a nota.

Antes de ter acesso ao prontuário inteligente, o estudante precisa demonstrar que consegue, sozinho, produzir um registro claro, preciso e clinicamente significativo.

Sem essa base, a ferramenta deixa de ser um apoio e vira uma muleta — uma que contorna exatamente o trabalho difícil do diagnóstico e da decisão clínica.

Os próprios autores reconhecem que se trata de uma estimativa, e não de uma regra rígida, mas sugerem algo em torno de seis meses de treinamento clínico e um mínimo de cerca de cinquenta atendimentos antes de liberar o uso.

Particularmente, acho pouco, e essa proposta não deve ser generalizada. Alguns podem estar prontos antes; outros precisarão de mais tempo. Uma possibilidade é a adoção em fases, liberando por último justamente a parte da nota que exige mais raciocínio diagnóstico: a avaliação e o plano.

A lógica é semelhante à do simulador de direção. Ninguém coloca um motorista de primeira viagem diretamente em uma avenida movimentada. Mas também ninguém aprende a dirigir apenas no simulador.

A tecnologia entra depois que os reflexos básicos existem — não no lugar deles.

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

Usar prontuário inteligente bem é diferente de apenas usá-lo

A mesma ferramenta que pode atrofiar o raciocínio pode, quando usada com intenção pedagógica, fortalecê-lo.

Treinar o uso da ferramenta

Não se deve presumir que o uso seja intuitivo. O usuário precisa entender como o modelo de linguagem processa a informação, que tipos de viés ele carrega e como identificar imprecisões factuais ou de contexto.

Exigir edição e revisão ativas

A saída da máquina deve ser tratada como um rascunho a ser interrogado, não como uma conclusão a ser aceita.

Esses sistemas podem inventar detalhes, atribuir falas à pessoa errada ou reproduzir linguagem estigmatizante, sobretudo em domínios sociais e comportamentais.

Usar a nota da IA como espelho de aprendizado

Uma possibilidade é comparar a própria memória da consulta com o texto gerado e perguntar: o que a IA captou que eu deixei passar? E o que, do meu raciocínio ou da minha comunicação, ela não conseguiu registrar?

Preservar a narrativa humanizada

A ferramenta tende a omitir ou minimizar determinantes sociais da saúde, contexto emocional e detalhes pessoais.

Sem vigilância, a documentação pode reduzir vidas complexas a listas de sintomas e condutas.

Há ainda um efeito menos óbvio dessas ferramentas. Como a transcrição guarda o que realmente foi dito na consulta, ela devolve ao médico uma imagem da própria prática que costuma se perder.

Reler o registro é uma chance rara de perceber a própria comunicação de fora: se a explicação foi clara, se a escuta abriu espaço para aquilo que o paciente ainda não havia dito e se o raciocínio ficou visível.

Bem usada, a tecnologia não afasta o médico do encontro. Ela pode devolver a ele um espelho do que aconteceu ali.

O que está realmente em jogo no uso da IA no prontuário

O risco do prontuário inteligente na formação não é apenas a possibilidade de imprecisões no texto. É que ele nos faça esquecer o que o ato de escrever ensina.

Escrever uma nota clínica envolve dois movimentos ao mesmo tempo: registrar o que foi feito e descobrir o que de fato se pensa. É durante esse processo que o pensamento se torna tangível.

Para o médico já formado, cujo raciocínio foi construído caso a caso ao longo de anos, delegar a escrita libera tempo sem custo cognitivo relevante — o filtro clínico já existe e funciona.

Foi esse filtro, aliás, que me permitiu certa vez reconhecer imediatamente um erro grosseiro que uma IA cometeu em um caso da minha especialidade. Sem a experiência, eu poderia considerar a resposta excelente.

O estudante ainda não tem esse filtro. Ele está construindo-o.

E essa construção depende justamente do esforço que a ferramenta se oferece para poupar. A economia de esforço que beneficia o experiente pode empobrecer o iniciante.

Leia também: CBCM 2025 — Raciocínio Clínico e Inteligência Artificial

Como integrar o prontuário inteligente à residência médica

Não se trata de ser contra o prontuário inteligente. Há, porém, uma hora certa para usá-lo.

Essas ferramentas já fazem parte da medicina atual, com ou sem aprovação institucional, nos celulares e nos plantões de madrugada. Precisamos integrá-las de modo que aprofundem, e não diluam, a formação profissional.

Se você coordena um programa de residência, dá aula ou supervisiona internos, a decisão prática é concreta: estabeleça primeiro a competência de escrever e, depois, libere a ferramenta que escreve por eles.

Avalie o processo, não apenas o produto final. Se o estudante entrega uma análise correta, mas não sabe explicar como chegou a ela, há um problema, ainda que a resposta esteja certa.

E transforme a revisão da nota gerada em um momento de ensino, não em mera formalidade.

O mais importante ao ensinar um estudante a conduzir uma consulta não é a qualidade do prontuário produzido pela IA, mas a formação de um médico capaz de reconhecer quando a máquina está errada.

Esse discernimento só existe quando o raciocínio clínico foi construído antes — e se torna impossível desenvolvê-lo plenamente se ele for terceirizado desde o início.

#Conteúdo otimizado com o auxílio de IA e revisado pela equipe do Portal Afya.