A inteligência artificial na medicina costuma vir acompanhada de um medo: a possibilidade de as máquinas tomarem o lugar do profissional. Em palestra na Convenção Nacional Unimed 2026, o médico e futurista Rafael Grossmann defendeu o caminho inverso. Para ele, usada com critério, a IA pode tornar a consulta mais humana porque assume a burocracia que, atualmente, disputa a atenção do profissional com o paciente.
O ponto de partida é conhecido de quem já passou por um consultório: o médico divide o olhar entre quem está à sua frente e a tela onde digita sintomas, confere exames e preenche campos. A proposta de Grossmann é usar a tecnologia justamente para desfazer essa barreira, sem abrir mão da supervisão humana nem da formação de quem cuida.
Neste contexto, o uso da IA pode apoiar na análise de dados, no reconhecimento de padrões e na sugestão de tratamento, a partir deles. Hoje em dia, a tecnologia já tem aparecido em ferramentas que registram a consulta, organizam informações do paciente, sinalizam alertas e ajudam a planejar cirurgias.
A inteligência artificial vai substituir o médico?
Não, na visão de Grossmann. “A IA não substitui os clínicos. É uma ferramenta para a nossa mente, mas nós, humanos, somos os instrumentos da cura”, disse ele.
A provocação que ele deixa é outra: os médicos que usam IA de forma sábia tendem a ocupar o lugar daqueles que se recusam a usá-la. Ou seja, a disputa não é entre o profissional e a máquina, e sim entre jeitos diferentes de exercer a profissão.
Por que a tela virou uma barreira entre médico e paciente?
Porque cada tecnologia que ajudou a medicina também ocupou espaço na relação. Grossmann lembra que, há mais de dois séculos, a invenção do estetoscópio já colocou uma primeira distância física entre médico e paciente. Depois vieram os prontuários eletrônicos, muitas vezes, em carrinhos de computador que acompanham o profissional pelos corredores. Hoje, uma parte grande da consulta acontece de olho no monitor.
É como conversar com alguém que precisa anotar cada palavra enquanto você fala: a atenção se divide e a conversa perde o fio. A proposta não é abrir mão do registro, que protege o paciente. É tirar o registro do meio da conversa.
Como a IA pode devolver tempo de escuta ao médico?
Assumindo a burocracia em segundo plano. A chamada IA ambiente (ambient AI) escuta a consulta, com o consentimento do paciente, preenche o prontuário enquanto o atendimento acontece e sinaliza alertas relevantes no campo de visão periférico do médico. Na palestra, um dos sistemas demonstrados foi o Zaya.
Outra frente é a computação espacial, que projeta informações digitais no ambiente real, por exemplo em óculos inteligentes. Em enfermarias, ela pode substituir aos poucos telas e prontuários, deixando os dados do paciente acessíveis sem que o profissional desvie o olhar do leito. Na prática, isso significa um médico que passa a consulta olhando para o paciente, e não para o teclado.
Grossman foi o primeiro cirurgião a usar o Google Glass durante uma cirurgia. A escolha dele foi por um procedimento gástrico simples e que foi transmitido por meio do Hangouts. Ele acredita que a tecnologia tem grande potencial, permitindo melhores consultas intraoperatórias, orientação e educação.
E fora do consultório, o que muda?
A IA também chega aos centros cirúrgicos, ao acesso a especialistas e ao dia a dia de quem está na ponta do atendimento.
Na cirurgia. Muitos centros cirúrgicos ainda trabalham com anotações em papel e abrem materiais que acabam não sendo usados. Grossmann defende uma espécie de “coreografia cirúrgica”: plataformas de visão computacional e IA pré-operatória, como as citadas EXEX e Vidyo, leem a rotina antes do procedimento e organizam preferências da equipe, instrumental e fluxos. O resultado esperado é menos desperdício de tempo de sala e de insumos, e mais segurança no procedimento.
No acesso. Para o palestrante, inovação não pode ficar restrita a centros de excelência. Telecirurgia e robôs menores e mais baratos, incluindo modelos humanoides de menor custo, são vistos como caminhos para levar especialidades a regiões remotas e desassistidas.
Na ponta. Grossmann incentiva médicos e enfermeiros a usar modelos de linguagem, como Claude e ChatGPT, para criar soluções práticas a partir de comandos em linguagem natural, o chamado vibe coding. Ele conta que fez um protótipo de um aplicativo, durante um voo, com o objetivo de orientar sua equipe na reversão rápida de anticoagulação em pacientes com trauma. Segundo ele, quem vive o problema todos os dias também pode desenhar a solução.
Quais são os riscos da IA na formação médica?
Grossman aponta três riscos ligados ao aprendizado, e considera o último o mais grave.
| Risco | O que é | Por que preocupa |
| De-skilling (desqualificação) | Perder habilidades já consolidadas pelo hábito de terceirizar tudo para a automação | O profissional fica menos preparado quando a ferramenta falha |
| Mis-skilling (qualificação errônea) | Confiar cegamente em respostas de modelos de linguagem, que podem trazer “alucinações” (informações erradas apresentadas com segurança) ou vieses | Erros clínicos podem se espalhar |
| Never-skilling (não qualificação) | Estudantes e residentes que já chegam usando IA para produzir relatórios e condutas, sem passar pelo raciocínio crítico | Nunca aprendem a responder ao “porquê” clínico |
A resposta é sempre, primeiramente, avaliar o raciocínio clínico e a semiologia. Depois, o estudo dos sinais e sintomas. E só posteriormente liberar o apoio dos algoritmos. A máquina ajuda quem sabe pensar, mas não aprende a pensar no lugar de ninguém.
Quem responde quando a IA participa de uma decisão?
Uma pessoa, sempre. O princípio que Grossmann defende tem nome em inglês, human-in-the-loop, algo como “um humano no circuito”: toda decisão clínica, autônoma ou assistida por algoritmos, precisa de supervisão e validação humana.
O debate, moderado por Gualter Lisboa Ramalho, diretor da Unimed do Brasil, também destacou que a regulação precisa acompanhar o ritmo da inovação. Para isso, as instituições devem combinar antes quem responde pelo quê: o médico, a instituição e quem desenvolve o software. Papéis claros evitam que a insegurança jurídica paralise inovações necessárias.
Outra peça é o letramento em IA, ou seja, a capacidade de entender o que a ferramenta faz, onde ela erra e como usá-la com responsabilidade. Para Grossmann, isso não é treinamento de TI: é formação voltada à segurança do paciente, ao fluxo de trabalho e à ética aplicada. Ele citou iniciativas como a Mentor AI, pensadas para a realidade da saúde na América Latina. Muitas vezes, as soluções importantes podem ser prejudiciais para uma avaliação, por não conter um contexto local.
Por onde uma instituição de saúde pode começar?
Na palestra, o futurista citou quatro pequenos passos, pelos quais toda empresa de saúde deve começar. Confira!
| Frente | Ação recomendada | Impacto esperado |
| Pessoas e cultura | Programas práticos de letramento em IA, com foco em segurança e no combate ao never-skilling | Equipes críticas e preparadas para conduzir a transição |
| Atendimento clínico | Pilotos de IA ambiente e anotação automática no consultório e no leito | Menos sobrecarga administrativa e mais contato visual com o paciente |
| Centro cirúrgico | Inteligência preditiva e realidade estendida na preparação das salas | Menos desperdício de materiais e mais segurança |
| Governança e risco | Comitê multidisciplinar para avaliar responsabilidade, qualidade dos dados e viés dos algoritmos | Segurança jurídica e supervisão humana garantida no processo |
O ponto comum entre as frentes é simples: a tecnologia entra para liberar tempo e reduzir o erro. Nunca para tirar a pessoa da decisão.
O que isso não significa:
• IA na consulta não significa diagnóstico feito por máquina. A ferramenta registra, organiza e alerta; a decisão continua com o profissional de saúde.
• Gravar a consulta sem autorização. O uso de IA que escuta o atendimento depende do consentimento do paciente.
• Que as ferramentas citadas já estão disponíveis em todo lugar. Os exemplos da palestra mostram caminhos possíveis, não uma realidade de todos os serviços de saúde.
• Que estudar ficou menos importante. Pelo contrário: quanto mais IA no dia a dia, mais o raciocínio clínico próprio faz diferença.
• Não significa acesso resolvido. Robôs mais baratos e telecirurgia ajudam, mas dependem de estrutura, conectividade e regras claras.
Um cuidado mais presente
No fim, a promessa mais interessante da inteligência artificial na medicina talvez seja a menos tecnológica de todas: tempo.
Tempo para o paciente fazer as perguntas que trouxe. Tempo para o médico olhar nos olhos de quem atende e para a dúvida mais difícil, enfim, aparecer.
Como resumiu Grossman, o verdadeiro diferencial continua sendo a compaixão, a escuta e a presença humana. Quando bem usada, a tecnologia só abre espaço para elas. Na próxima consulta, vale reparar: quanto da conversa aconteceu olho no olho?
Dúvidas mais comuns
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Não. Segundo Rafael Grossmann, a IA não substitui os clínicos, mas funciona como uma ferramenta para a mente humana. A disputa real não é entre profissional e máquina, mas entre diferentes formas de exercer a profissão. Médicos que usam IA de forma sábia tendem a ocupar o lugar daqueles que se recusam a usá-la. O princípio fundamental é que toda decisão clínica, autônoma ou assistida por algoritmos, precisa de supervisão e validação humana, em um conceito chamado human-in-the-loop.
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A IA pode devolver tempo de escuta ao médico ao assumir tarefas burocráticas que atualmente dividem a atenção do profissional. Sistemas de IA ambiente escutam a consulta com consentimento do paciente, preenchem o prontuário automaticamente e sinalizam alertas relevantes, permitindo que o médico mantenha contato visual com o paciente durante todo o atendimento. Computação espacial em óculos inteligentes também pode projetar informações digitais sem desviar a atenção do profissional do leito do paciente.
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Existem três riscos principais: de-skilling (perder habilidades consolidadas ao terceirizar tudo para automação), mis-skilling (confiar cegamente em respostas que podem conter 'alucinações' ou vieses) e never-skilling (estudantes que usam IA para produzir relatórios sem passar pelo raciocínio crítico). O último é considerado o mais grave, pois estudantes nunca aprendem a responder ao 'porquê' clínico. A solução é avaliar primeiro o raciocínio clínico e semiologia, depois estudar sinais e sintomas, e só posteriormente liberar o apoio dos algoritmos.
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A IA ambiente (ambient AI) escuta a consulta com consentimento do paciente, preenche o prontuário enquanto o atendimento acontece e sinaliza alertas relevantes no campo de visão periférica do médico. Sistemas como o Zaya demonstram essa aplicação. Essa abordagem permite que o profissional mantenha o foco no paciente enquanto a tecnologia organiza informações e registra dados automaticamente, eliminando a necessidade de o médico dividir a atenção entre o paciente e a tela.
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Plataformas de visão computacional e IA pré-operatória, como EXEX e Vidyo, leem a rotina antes do procedimento e organizam preferências da equipe, instrumental e fluxos de trabalho. Essa 'coreografia cirúrgica' reduz desperdício de tempo de sala e insumos, além de aumentar a segurança do procedimento. Muitos centros ainda trabalham com anotações em papel e abrem materiais que não são usados, e a IA ajuda a otimizar esses processos.
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A regulação precisa acompanhar o ritmo da inovação, com instituições definindo claramente quem responde pelo quê: o médico, a instituição e quem desenvolve o software. Papéis claros evitam insegurança jurídica que pode paralisar inovações necessárias. Além disso, é essencial estabelecer comitês multidisciplinares para avaliar responsabilidade, qualidade dos dados e viés dos algoritmos, garantindo supervisão humana e segurança jurídica no processo.
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O letramento em IA não é treinamento de TI, mas formação voltada à segurança do paciente, fluxo de trabalho e ética aplicada. Profissionais precisam entender o que a ferramenta faz, onde ela erra e como usá-la com responsabilidade. Isso é especialmente importante para combater o never-skilling e garantir que equipes críticas estejam preparadas para conduzir a transição tecnológica de forma segura e eficaz.
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Existem quatro frentes recomendadas: (1) Pessoas e cultura - programas práticos de letramento em IA com foco em segurança; (2) Atendimento clínico - pilotos de IA ambiente e anotação automática no consultório; (3) Centro cirúrgico - inteligência preditiva e realidade estendida na preparação das salas; (4) Governança e risco - comitê multidisciplinar para avaliar responsabilidade e qualidade. O ponto comum é que a tecnologia deve entrar para liberar tempo e reduzir erros, nunca para tirar a pessoa da decisão clínica.
