Inteligência Artificial no Diagnóstico Clínico: aliada ou substituta?

Por: professor Marco Aurélio Bonvino e as estudantes Talita Aparecida Alves Leite, Natália Fernandes da Luz Silvério e Kelly Cristina Melnic Dantas              

A inteligência artificial (IA) tem ganhado cada vez mais espaço na saúde, principalmente na realização de diagnósticos clínicos. Sistemas de IA conseguem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões em exames de imagem, como raio x, tomografias e ressonâncias, e até prever alterações neurológicas em alguns casos com precisão semelhante à de médicos especialistas. Em doenças neurológicas como Parkinson, AVC e esclerose múltipla, a IA vem sendo utilizada para identificar sinais clínicos sutis e déficits cognitivos, oferecendo rapidez, padronização e suporte na tomada de decisão.

Apesar desses avanços, a ciência mostra que a IA não substitui o profissional de saúde. Estudos indicam que, embora os algoritmos possam ser muito precisos em tarefas específicas, ainda existem limitações importantes. Entre elas, estão o viés nos dados utilizados para treinamento, a dificuldade de generalização para diferentes perfis de pacientes e a baixa sensibilidade a sinais subjetivos, como expressões faciais, dor percebida ou fatores emocionais. Além disso, aspectos humanos como empatia, interpretação do contexto clínico e tomada de decisão ética permanecem exclusivos do profissional.

Estudos clínicos mostram que quando médicos utilizam IA como apoio, a acurácia diagnóstica aumenta. Por outro lado, se o algoritmo comete erros ou apresenta inconsistências, ele pode influenciar negativamente a decisão do profissional, reforçando a necessidade do olhar crítico do médico ou fisioterapeuta. Isso demonstra que a IA deve ser utilizada como uma ferramenta complementar e não como substituta do raciocínio clínico humano.

Na prática, a IA funciona como um assistente inteligente que ajuda o profissional de saúde a otimizar tempo, reduzir erros em tarefas repetitivas e apoiar decisões baseadas em grandes quantidades de dados. Por exemplo, um médico que recebe imagens de exames pode ter sinais sutis realçados pela IA facilitando a interpretação, mas ainda precisa avaliar o paciente pessoalmente, conversar, investigar sintomas e considerar fatores individuais. De maneira similar, na fisioterapia já existem sistemas que utilizam aplicativos móveis e câmeras comuns aliados à IA para medir a amplitude de movimento de articulações com boa confiabilidade e para analisar parâmetros da marcha a partir de filmagens em smartphones, com resultados comparáveis a métodos tradicionais de captura de movimento. Contudo, a interpretação funcional e a prescrição do tratamento continuam dependendo do conhecimento humano e do olhar clínico do profissional.

O futuro da saúde aponta para um cenário colaborativo, no qual profissionais usam ferramentas de IA como suporte, mas continuam guiados pelo raciocínio clínico. Essa combinação garante um cuidado mais seguro, individualizado e ético, unindo tecnologia e experiência em benefício do paciente. Em outras palavras, a IA amplia as capacidades humanas, mas não substitui o olhar atento, a experiência e a sensibilidade do profissional de saúde.

Assim, pacientes podem se beneficiar do que há de mais moderno em tecnologia sem abrir mão do atendimento personalizado. A IA se torna uma aliada estratégica, permitindo que o profissional foque no que é essencial: compreender cada paciente, suas necessidades e particularidades, promovendo um cuidado mais eficaz e humano.

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