Com o avanço da Inteligência Artificial (IA) e o uso de simulações realistas, o ensino médico vive um momento de transformações. A combinação entre tecnologia, curadoria científica e sensibilidade humana molda uma nova geração de profissionais, mais preparados, críticos e atentos à realidade da prática clínica. Ao mesmo tempo, reforça a importância do uso responsável da IA, de modo que ela seja uma ferramenta para tornar o aprendizado mais acessível, personalizado e seguro.
Segundo o Dr. Manoel Canesin, sócio fundador e CEO do Paciente 360, há cerca de oito anos, era comum que o ensino de estudantes e médicos acontecesse com descritivos, ou até mesmo com um PowerPoint e avatares. Isso mesmo em ambulatórios de faculdades e hospitais. Não havia outra forma de prática de atendimento ao paciente.
Hoje, a tecnologia possibilita a criação de um estúdio onde são gravados atores que interpretam pacientes. As gravações são feitas com base em roteiros clínicos reais, como pneumonia, infarto, diabetes e hipertensão. O ator simula os sintomas e interage com o médico, gerando uma experiência de aprendizado realista. Isso é chamado de paciente simulado, mas com um ser humano, não com avatar.
“São atores, seres humanos, que choram, riem, demonstram dor, algo que o avatar não faz. A maioria das plataformas utiliza imagens ou modelos animados. Nós usamos pessoas reais para gerar empatia e simular a complexidade das interações humanas”, explica.
IA médica exige precisão e supervisão
Ainda de acordo com o médico, a Inteligência Artificial tem dois lados. O lado bom é que ela automatiza tarefas e ajuda na análise de dados. Mas, é preciso fazer uma distinção: a IA na área médica é chamada de “IA de alto risco”. Isso porque decisões médicas não podem ter margem para erro. Diferentemente das dúvidas mais comuns tiradas com o uso da IA, na Medicina não se pode correr riscos.
Nesse cenário, é reforçada a importância da supervisão humana. A Inteligência Artificial é alimentada por dados, mas essas informações são passadas por uma pessoa. Ou seja: o conhecimento nasce a partir do humano.
“Há quem critique, dizendo que a Inteligência Artificial vai substituir o ser humano. Eu discordo, pois ela só será eficiente quando for alimentada por dados reais e confiáveis. No mundo médico, não podemos cometer erros. Não posso ensinar um aluno criando uma IA com uma resposta que o simulador vai dar, sem a resposta estar 100% correta. E hoje, infelizmente, ainda não temos dados suficientes para garantir 100% de precisão na área médica. Com isso, pegamos um auxílio para as respostas. Através de um algoritmo pré-fabricado e com o apoio da IA, criamos um algoritmo de resposta”, destaca.
Dados certos, decisões com IA seguras
Ao mesmo tempo, a IA não pode ser usada de forma “aberta” – como um ChatGPT ou Gemini. Esses modelos generalistas não têm a sensibilidade e especificidade que a Medicina exige. Fora que, na área, trabalhar com evidências é mais do que nunca uma necessidade.
E, para garantir que as respostas da Inteligência Artificial sejam sempre confiáveis e cientificamente embasadas, é utilizado um modelo baseado em NLP (Processamento de Linguagem Natural), mas com acesso restrito a fontes científicas confiáveis.
“Não abrimos para qualquer dado da internet, porque ela pode coletar dados que não são reais”, frisa. “Precisamos ter muito cuidado no ensino médico. Eu tenho que saber quais dados estamos entregando para a IA conversar com o cliente e com as respostas que ela dará para o aluno.”
Os dados utilizados são internacionais. Nesse âmbito, entra o papel do ser humano. Ao aplicar a tecnologia à assistência médica, como em uma UTI, por exemplo, há uma série de parâmetros clínicos, como queda de pressão, saturação de oxigênio, arritmias, que precisam ser avaliados em conjunto. O médico olha esses dados no monitor e junta com as informações do paciente – como idade, sexo, condição pela qual foi internado.
“Tudo isso faz com que o médico tenha uma hipótese diagnóstica, um raciocínio clínico e tome uma ação para esse paciente. Com a IA, isso já é feito em UTIs no mundo inteiro. O problema é a baixa confiabilidade de dados inseridos”, comenta. Sendo assim, é preciso analisar se esses dados foram inseridos de forma correta e se são compatíveis com o paciente. Por isso, até o momento, a confiabilidade não deve ser direcionada 100% à IA.
“A IA jamais vai substituir o olhar humano, o sentimento, a empatia. Ela pode automatizar tarefas e dar mais tempo para que o médico se concentre no paciente. Mas, não vai captar uma expressão de dor ou de tristeza como um ser humano faz. Ao mesmo tempo, ela vai automatizar várias ações e deixar mais tempo para o médico ficar olho a olho com o paciente”, complementa.
Quanto mais bem selecionados e direcionados os dados, mais personalizada e precisa será a resposta da IA.
IA acelera, mas não substitui o aprendizado médico
A IA tem transformado ainda o modo como médicos e estudantes de Medicina acessam o conhecimento e exercem a profissão. Se antes, a formação exigia que o aluno buscasse as referências em livros e artigos, hoje, é possível solicitar à Inteligência Artificial a bibliografia correspondente e solicitar um resumo confiável do tema. Além disso, com a ajuda das ferramentas de IA, é possível enviar artigos científicos, e receber um resumo organizado com os principais pontos destacados e referenciados.
“A IA vai identificar todos os trechos relevantes nos artigos, organizar essas informações e entregar um resumo com referências. O tempo de estudo diminui muito”, comenta. Apesar da agilidade, o médico alerta que o papel do estudante não deve ser passivo diante das respostas geradas. “Isso não significa que vou estudar menos ou ler menos. Antes, fazíamos perguntas para o professor ou para o Google. Hoje, fazemos perguntas para as IAs. A grande habilidade é saber fazer boas perguntas. Aluno bom é o que sabe perguntar bem. Para perguntar bem, você precisa estar capacitado.”
O erro, alerta o médico, é não interpretar criticamente a resposta. Na prática clínica, os ganhos também são evidentes.
“Quanto mais eu uso a IA, mais tempo ganho para estar com o paciente. Antigamente, o médico gastava cerca de 60% do tempo no hospital digitando, preenchendo prontuários, justificativas de exames, pedidos de exame. Com IA, isso já reduziu bastante. Agora, podemos falar com a máquina, ter ações mais rápidas na assistência”, relata.
Ensino médico entra na era dos avatares com IA
Ao mesmo tempo, essa transição exige não apenas infraestrutura, mas também mudança de mentalidade. Existem limitações. A primeira é cultural: uma resistência humana natural, principalmente em países como o Brasil, que ainda têm baixa digitalização. Outra limitação é a falta de dados de qualidade para treinar os modelos. E há também o desafio de integrar a IA ao ambiente de trabalho. É necessário treinar colaboradores e profissionais para que a IA faça parte da rotina.
A preocupação com a segurança da informação também está no centro do debate. “Temos questões éticas e de segurança. Precisamos saber se, realmente, esses dados estão bem treinados, quais são sensíveis e a transparência do processo”, pontua.
Apesar dos desafios, existe enorme potencial na aplicação da IA para tornar o ensino mais dinâmico e escalável. Atualmente, ainda são utilizados atores humanos para simular pacientes em plataformas de aprendizado, mas essa realidade está prestes a mudar.
“Estou migrando para o uso de rostos humanos criados por avatares. Pego traços de diferentes pessoas e crio um ‘ser humano digital’. Esse avatar consegue sorrir, chorar, expressar emoções. Ainda não é perfeito como um ser humano, mas vai facilitar o trabalho em grande escala, produzir mais casos clínicos, reduzindo o custo dessa produção”, comenta.
Embora ainda não seja uma reprodução perfeita do comportamento humano, a tecnologia tem se mostrado promissora para fins educacionais. A IA também permite acelerar o desenvolvimento de novos cenários clínicos, inclusive com base em tendências epidemiológicas emergentes.
“Hoje, posso, por meio de IA, gerar o roteiro do caso clínico com base em algumas situações. Antes, eu precisava de um especialista para criar esse roteiro. Agora, não necessariamente: esse roteiro pode ser criado por um engenheiro de IA. Mas ainda preciso do ser humano para verificar se os dados são confiáveis ou não. Esse crivo humano ainda é necessário”, afirma.
Também será viável desenvolver práticas clínicas com esses cenários, com fala e interação. “Hoje, por exemplo, com o Paciente 360, crio os algoritmos ou recebo sugestões da IA para criá-los. Daqui a três ou cinco anos, ou até antes, provavelmente não precisarei mais escrever o script do caso clínico. O roteiro completo será gerado pela Inteligência Artificial, com alto grau de confiabilidade”, prevê.
Mais tecnologia, mais humanização
Apesar de todos os avanços, Manoel Canesin é categórico ao afirmar que a IA não substituirá o ser humano. O papel do médico continuará sendo central e estratégico, sendo responsável pelas decisões finais. Usará dados, como sempre fez na Medicina, mas agora com maior agilidade.
“Mas, agora, a análise de dados será cada vez mais fácil, pois teremos acesso a informações do mundo inteiro. Muitas vezes, esses dados chegarão prontos: um prontuário resumido, um histórico clínico, os riscos associados a determinadas condições (como infarto, AVC, diabetes), as medicações mais adequadas. Mas a decisão continuará sendo do médico”, explica.
A formação médica, no entanto, precisará se adaptar. O ensino de Inteligência Artificial precisa começar desde o primeiro ano da faculdade. O médico terá que aprender a trabalhar com IA para gastar menos tempo em tarefas digitais e mais tempo com o paciente. Assim, o foco será em humanizar o atendimento. E essa mudança também vale para os professores.
“O professor não vai mais ‘dar aula’ no sentido tradicional. Ele poderá gravar a aula, e o aluno assiste no seu tempo, no seu ritmo. O papel do professor será discutir dúvidas, incentivar perguntas, construir o conhecimento junto com os alunos”, destaca. “O professor e o médico nunca serão substituídos. Vai sobrar tempo para o que mais importa: estar com o paciente.”
