ACP 2026: Inteligência artificial na medicina - entre precisão e risco de viés

A incorporação da inteligência artificial na prática clínica avança rapidamente, mas não sem dilemas. Na sessão Artificial Intelligence: Ethics and Bias, apresentada no ACP Internal Medicine Meeting 2026, o foco esteve menos no desempenho das ferramentas e mais em um ponto crítico: como utilizá-las sem comprometer julgamento clínico, segurança e equidade no cuidado.

IA pode superar humanos — mas isso não resolve tudo

Sistemas diagnósticos e prognósticos baseados em inteligência artificial já demonstram desempenho superior ao humano em determinados cenários. Isso, por si só, cria um dilema prático: se a ferramenta é mais precisa, torna-se cada vez mais difícil justificar sua não utilização.

No entanto, a evolução desses sistemas também traz um problema estrutural. Como destacado na sessão, os dados usados para treinar novas gerações de algoritmos passam a ser derivados de decisões previamente influenciadas por inteligência artificial, criando um ciclo de retroalimentação capaz de consolidar erros e vieses ao longo do tempo.

Viés algorítmico não é exceção — é esperado

Um dos pontos centrais discutidos foi que o viés não representa um evento isolado, mas uma consequência direta dos dados utilizados no treinamento dos sistemas.

Modelos treinados com dados de prontuários eletrônicos, registros populacionais ou bases incompletas tendem a reproduzir desigualdades já existentes. Isso inclui diferenças raciais, socioeconômicas e de acesso ao cuidado.

Além disso, modelos de linguagem e sistemas generativos podem reforçar estereótipos ou simplificar identidades de forma inadequada, produzindo efeitos que ultrapassam o campo diagnóstico e alcançam também a comunicação e a experiência do paciente.

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Dependência da IA pode comprometer o julgamento clínico

Outro conceito relevante apresentado foi o de dependência epistêmica prejudicial. À medida que médicos passam a confiar cada vez mais nas recomendações dos sistemas, pode ocorrer perda progressiva da capacidade crítica de avaliar decisões em tempo real.

Na prática, isso significa que o clínico pode deixar de questionar resultados, especialmente quando não consegue compreender ou verificar a lógica interna do algoritmo. Esse fenômeno levanta preocupações éticas importantes, incluindo perda de autonomia profissional e enfraquecimento da responsabilidade moral na tomada de decisão.

Transparência e governança seguem como desafios centrais

A implementação ética da inteligência artificial depende de múltiplos fatores. Entre os principais estão a transparência dos algoritmos, a rastreabilidade das decisões, a proteção de dados e a clareza sobre o uso dessas ferramentas no cuidado ao paciente.

Diretrizes recentes reforçam que sistemas de IA devem complementar, e não substituir, o raciocínio clínico. Além disso, pacientes e profissionais precisam ser informados quando essas ferramentas estiverem sendo utilizadas, como forma de preservar confiança na relação médico-paciente.

O que muda na prática

A principal mudança não está na adoção da tecnologia em si, mas na forma como ela é incorporada à prática assistencial.

A inteligência artificial deve funcionar como ferramenta de apoio, mantendo o médico como responsável final pela decisão clínica. Isso exige postura ativa, senso crítico e compreensão das limitações dos sistemas.

Mais do que dominar a tecnologia, passa a ser essencial saber quando questioná-la.