A inteligência artificial já faz parte da rotina de parte dos médicos brasileiros, enquanto novas regras começam a estabelecer limites mais claros para seu uso. Pesquisa da MV Insights com 112 médicos aponta que 66,1% utilizam IA regularmente ou ocasionalmente na prática clínica, principalmente como apoio a diagnósticos. Em agosto, a Resolução CFM nº 2.454/2026 passou a disciplinar o uso da tecnologia na medicina, reforçando supervisão humana, avaliação de riscos e proteção de dados. Para hospitais e clínicas, o avanço reforça a necessidade de adotar IA sem transformar velocidade em um novo risco assistencial.
Para Rafael Figueroa, CEO da Portal Telemedicina, empresa de saúde digital com atuação em telemedicina, telediagnóstico e inteligência artificial aplicada ao cuidado, a decisão precisa começar pelo problema clínico, e não pela ferramenta. “Na saúde, uma solução de IA precisa demonstrar para qual finalidade foi desenvolvida, com quais dados foi validada, quais são suas limitações e em que momento o profissional deve intervir. A velocidade pode melhorar o fluxo assistencial, mas não substitui evidência clínica, responsabilidade e acompanhamento médico”, afirma.
A resolução do Conselho Federal de Medicina determina que a decisão final sobre diagnóstico, prognóstico e tratamento permaneça com o médico, que pode discordar das recomendações geradas pela tecnologia. Para as instituições, a norma também prevê avaliação de riscos, governança, auditoria e monitoramento. Isso significa que a análise não termina na contratação. Hospitais e clínicas precisam saber como o sistema se comporta depois de implantado, quais resultados produz e como identificar eventuais falhas antes que elas afetem o cuidado.
Outro ponto sensível está na informação utilizada por esses sistemas. Pela Lei Geral de Proteção de Dados, informações de saúde são consideradas dados pessoais sensíveis, o que exige controles específicos de acesso, armazenamento e tratamento. Além da privacidade, importa avaliar a qualidade e a representatividade das bases usadas para desenvolver e validar a IA. Dados incompletos ou pouco compatíveis com a população atendida podem produzir recomendações menos confiáveis e reproduzir vieses no atendimento.
A preocupação também aparece no debate internacional. Neste mês, a Organização Mundial da Saúde reforçou que o avanço da inteligência artificial na saúde deve ser acompanhado pela capacidade de governá-la de forma segura, ética e responsável. Entre os desafios apontados estão a qualidade dos dados, as responsabilidades pouco definidas e capacitação das equipes. Na prática, tecnologias podem apoiar triagem, priorização de exames e análise de grandes volumes de informação, desde que seus resultados permaneçam sujeitos à revisão profissional.
Para Figueroa, o critério principal deve ser o impacto sobre o paciente. “Uma instituição não deveria começar perguntando qual IA deseja comprar, e sim qual problema assistencial pretende resolver e quais evidências mostrarão que a tecnologia está melhorando o cuidado. Quando governança, segurança e supervisão entram desde o início, a inovação deixa de ser apenas uma promessa de eficiência e passa a ter condições de produzir benefício real para o paciente”, conclui.