O ChatGPT pode identificar doenças com precisão impressionante. Decidir o que fazer com essa informação ainda é uma tarefa profundamente humana.
Estudos indicam que sistemas de IA já conseguem diagnosticar algumas doenças com precisão comparável à de médicos. O desafio começa quando é preciso decidir o tratamento.
Andrew Parsons – Fast Company Brasil – 06-06-2026
Um pai está preocupado com seu filho pequeno, que está com febre há dois dias e puxando uma das orelhas. Uma mulher de 65 anos começou a sentir falta de ar durante suas caminhadas matinais e está mais cansada do que o habitual. Ambos pegam seus celulares e digitam os sintomas em um chatbot de inteligência artificial.
“Seu filho provavelmente está com uma infecção de ouvido”, descobre o pai.
“Seus sintomas podem indicar uma condição cardíaca”, lê a mulher.
São respostas úteis — e há uma boa chance de estarem corretas. A inteligência artificial está se aproximando, e em alguns casos até superando, a capacidade dos médicos de fazer diagnósticos precisos. Um estudo publicado em abril de 2026 na revista Science constatou que o modelo o1, da OpenAI, alcançou uma taxa de acerto de 78% em casos diagnósticos complexos publicados no The New England Journal of Medicine. O sistema também superou médicos experientes na avaliação de pacientes reais em pronto-socorros.
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Da mesma forma, um estudo de 2024 mostrou que o ChatGPT, atuando sozinho, teve desempenho superior ao de médicos na identificação de diagnósticos complexos, inclusive quando esses profissionais tinham acesso à própria ferramenta.
Acertar o diagnóstico, porém, é apenas metade do trabalho de um médico. A outra metade é saber o que fazer com essa informação, ou seja, decidir como lidar com a condição de saúde de um paciente.
Sou médico e pesquisador da educação médica. Estudo como os profissionais da medicina tomam esse tipo de decisão, um processo conhecido como raciocínio de manejo clínico, e como profissionais em formação desenvolvem essa habilidade.
Para problemas de saúde mais simples, um diagnóstico feito por IA pode ser suficiente para que alguém procure o atendimento adequado. Talvez seja o caso de usar um creme anestésico para aliviar a gengiva de um bebê ou marcar uma consulta com um cardiologista.
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Mas a incerteza é comum na prática clínica. Muitas vezes, saber o que está acontecendo com um paciente é necessário, mas não suficiente para determinar como cuidar dele. E decidir qual é a melhor forma de conduzir um caso, mesmo quando o diagnóstico já está estabelecido, é uma questão complexa.
Diagnóstico categoriza. O manejo prioriza
Acertar o diagnóstico, porém, é apenas metade do trabalho de um médico. A outra metade é saber o que fazer com essa informação, ou seja, decidir como lidar com a condição de saúde de um paciente.
Médicos experientes não avaliam cada paciente do zero. Ao longo dos anos de prática, eles desenvolvem atalhos mentais conhecidos como illness scripts.
Esses modelos mentais vão muito além de listas de sintomas. Eles reúnem informações sobre como uma doença costuma se apresentar, quem tende a desenvolvê-la e como normalmente evolui. Quando um médico atende um novo paciente, compara aquilo que observa com esses modelos, em um processo de categorização e reconhecimento de padrões.
Quando um paciente apresenta um conjunto familiar de sinais e sintomas, o médico acessa rapidamente o modelo correspondente, quase sem perceber. Isso permite que ele identifique elementos que não se encaixam perfeitamente: um sintoma inesperado ou um detalhe do histórico do paciente, como uma viagem recente ao exterior ou uma exposição incomum no trabalho, que pode apontar para outro diagnóstico.
Não é surpreendente que a IA seja boa nesse tipo de reconhecimento de padrões.
Modelos de linguagem de grande porte, como o ChatGPT, funcionam de maneira semelhante. Eles preveem qual palavra deve vir em seguida com base em padrões aprendidos a partir de enormes volumes de texto, incluindo literatura médica.
Nessa literatura, por exemplo, a palavra “pneumonia” costuma aparecer associada a determinados padrões de sintomas, como febre e uma área opaca observada em uma radiografia de tórax. Nesse nível, o reconhecimento de padrões é essencialmente o mesmo processo que um médico utiliza ao relacionar sintomas a um modelo mental de doença.
Mas decidir o que fazer a seguir — quais exames solicitar, quais tratamentos tentar, o que monitorar e quais acompanhamentos realizar — funciona de forma diferente.
Em vez de uma única resposta correta, o médico se depara com várias opções razoáveis. A arte do manejo clínico está justamente em definir qual delas é a melhor para o paciente que está à sua frente.
A IA não sabe o que você viveu nem quais riscos está disposto a aceitar.
A VANTAGEM HUMANA NA MEDICINA
Como um médico passa do diagnóstico para a decisão sobre o melhor cuidado possível? A resposta quase sempre é a mesma: depende.
Considere dois homens, Marcus e Tomás. Ambos têm 68 anos e acabam de receber o diagnóstico de câncer de próstata em estágio inicial. As biópsias mostram exatamente a mesma situação: um tumor de crescimento lento, restrito à próstata.
Os dois recebem as mesmas opções de manejo.
A primeira é iniciar imediatamente o tratamento, por meio de cirurgia ou radioterapia, aceitando riscos como incontinência urinária e alterações na função sexual. A segunda é acompanhar a evolução do tumor por meio de exames e biópsias regulares, tratando-o apenas se houver crescimento.
Um estudo que acompanhou mais de 82 mil homens com câncer de próstata em estágio inicial durante 15 anos constatou que menos de três em cada cem morreram em decorrência da doença, independentemente da estratégia escolhida. Por outro lado, aqueles que optaram pelo monitoramento tiveram aproximadamente o dobro de chance de apresentar disseminação do câncer.
A IA consegue apresentar essas duas opções, juntamente com os dados estatísticos.
O que um médico acrescenta é o conhecimento sobre a pessoa sentada à sua frente. Marcus não possui outras condições de saúde relevantes. Seu médico sabe disso. Também o conhece bem o suficiente para saber que ele lida mal com a incerteza.
Para um paciente sem outros problemas graves de saúde, um tumor de crescimento lento pode ter tempo suficiente para evoluir e se tornar algo mais sério. Ambas as opções são razoáveis, mas Marcus não consegue conviver com a espera. Saber que há um câncer em seu corpo, mesmo sendo monitorado, é algo que ele não consegue ignorar.
Ele escolhe o tratamento.
Tomás vive uma situação diferente. Ele sofre de insuficiência cardíaca avançada, uma condição que sua médica acompanha há anos.
Ela sabe que o problema cardíaco representa uma ameaça muito mais imediata à sua saúde do que o tumor de crescimento lento. Sabe também que ele viu um amigo passar pela radioterapia e sair profundamente debilitado. Nesse contexto, um tratamento agressivo significaria assumir custos reais em troca de um benefício que talvez nunca se concretize.
Ela recomenda a vigilância ativa.
Para Tomás, essa é a resposta certa e um alívio. Tomar decisões diferentes faz parte da medicina. O melhor caminho depende de quem é o paciente, do que ele valoriza e do julgamento do médico sobre até que ponto as evidências disponíveis são confiáveis ou ainda cercadas por incertezas.
JULGAR RISCOS E INCERTEZAS
Para decidir como conduzir um caso, o médico primeiro considera as evidências científicas disponíveis e depois aplica as opções de tratamento à realidade específica daquele paciente.
Isso exige comunicação honesta, tomada de decisão compartilhada, avaliação conjunta de riscos e reconhecimento das incertezas envolvidas. Parte desses riscos pode ser medida.
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Em casos de dor no peito, por exemplo, os médicos utilizam sistemas de pontuação que estimam a probabilidade de um infarto com base nos sintomas e nos resultados dos exames. A IA provavelmente consegue fazer esses cálculos mais rápido do que a maioria dos profissionais.
Mas o risco e a incerteza encontrados no consultório ou à beira do leito são mais difíceis de quantificar. Sistemas de pontuação e diretrizes clínicas são projetados para o paciente médio, uma pessoa idealizada que, na prática, não existe.
Além disso, tanto a percepção de risco dos médicos quanto a dos pacientes é moldada por suas experiências. Para muitos pacientes, isso inclui uma longa e justificada história de desconfiança em relação ao sistema de saúde.
A IA não sabe o que você viveu nem quais riscos está disposto a aceitar.
Ela não consegue reconhecer a incerteza da mesma forma que um bom médico, voltando a discutir essas questões com você à medida que suas circunstâncias mudam.
É aqui que diagnóstico e manejo seguem caminhos diferentes.
O pai da criança com febre provavelmente recebeu uma resposta útil. A IA já analisou casos suficientes de crianças febris na literatura médica para fazer uma avaliação razoável.
Mas saber o que fazer em seguida — incluindo quando continuar observando e quando começar a se preocupar — ainda é uma conversa que vale a pena ter com seu médico.
Esse artigo foi traduzido e republicado do The Conversation sob a licença Creative Commons. Leia o artigo original aqui.
SOBRE O AUTOR
Andrew Parsons, MD, MPH, é professor associado de medicina na Universidade da Virgínia (UVA) e diretor de pesquisa e desenvolvimento acadêmico da Divisão de Medicina Hospitalar da instituição. Atua no atendimento de pacientes internados com diferentes condições de saúde, tanto no período pré quanto pós-operatório.
Andrew Parsons, Autor em Fast Company Brasil
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