Uma metanálise com 50 estudos, publicada em janeiro de 2026 na revista npj Digital Medicine, mostrou que profissionais de saúde tiveram desempenho superior em tarefas específicas de análise e triagem quando contaram com o apoio de modelos de linguagem. O resultado reforça o potencial da inteligência artificial na medicina, mas não elimina a necessidade de avaliação humana.
Onde a tecnologia ajuda
O raciocínio clínico reúne teoria e prática para formular hipóteses de diagnóstico, indicar tratamentos e estimar a evolução provável de um caso. A revisão publicada em 2025 na Revista Brasileira de Educação Médica descreve esse trabalho como uma combinação de raciocínio intuitivo e analítico, ajustada à complexidade de cada situação.
A capacidade é desenvolvida com treinamento, avaliação e experiência. Ao longo da prática, médicos criam referências mentais relacionadas a doenças, que ajudam a reconhecer padrões e interpretar sinais. Para Marcelo Mearim, a tecnologia pode ampliar o trabalho de profissionais que já dominam esse processo, desde que seja usada como apoio, e não como substituta do julgamento clínico.
Entre as funções que podem ser assumidas por sistemas de IA estão a organização de dados, a identificação de padrões e a triagem por risco. Com isso, o profissional teria mais espaço para interpretar o contexto, lidar com incertezas e tomar decisões com responsabilidade.
O limite dos modelos de linguagem
Um estudo de 2025 identificou que modelos de linguagem aplicados à saúde tendem a aceitar como verdadeira uma afirmação clinicamente falsa quando ela aparece incorporada à pergunta. A partir dessa informação, o sistema pode construir uma resposta baseada no erro, em vez de corrigi-lo.
Esse comportamento mostra que operar uma ferramenta não significa compreender sua lógica. Uma resposta apresentada com segurança pode levar à confiança excessiva, especialmente quando o usuário não avalia criticamente a sugestão recebida.
A diferença entre o sistema e o profissional também aparece em situações atípicas, nas quais os sintomas não seguem o padrão esperado ou um protocolo não consegue abranger o caso. Nessas circunstâncias, a análise do contexto, da história pessoal, dos valores e das condições específicas do paciente permanece decisiva.
Responsabilidade e formação
O uso de IA na saúde também envolve questões jurídicas. Já existem, em diferentes países, ações e discussões regulatórias relacionadas à transparência sobre o emprego dessas ferramentas e ao consentimento dos pacientes. Com a incorporação da tecnologia à rotina assistencial, a governança tende a ganhar importância.
A responsabilidade por uma decisão não é do algoritmo, mas das instituições e dos profissionais que definem como ele será utilizado. Por isso, Mearim defende mudanças nos fluxos de trabalho e na formação médica, com treinamento para avaliar de forma crítica as sugestões produzidas pelos sistemas.
A proposta não é escolher entre médicos e tecnologia. O objetivo é fazer com que a IA forneça dados organizados e ajude na identificação de riscos, enquanto o profissional preserve a interpretação do caso e a decisão clínica. Marcelo Mearim é CEO da Sofya no Brasil.
