Crescimento no uso da IA molda nova geração de alunos de medicina no Brasil

Por Allan Conti

Cada vez mais os alunos de medicina integram as plataformas de Inteligência Artificial (IA) às suas rotinas, especialmente com foco em sanar dúvidas, revisar os conteúdos das aulas e apoiar na organização de hipóteses em momentos de discussão clínica. No entanto, este é um fenômeno que, em sua maioria, é realizado sem uma orientação adequada por parte das universidades, algo que pode ser prejudicial para a formação da nova geração de médicos no Brasil, considerando que a IA neste ambiente impacta diretamente como os conhecimentos são acessados, interpretado e aplicados no dia a dia.

Essa realidade é particularmente relevante pois, segundo o levantamento realizado pela Associação Nacional de Hospitais Privados (ANAHP) em parceria com a Wolters Kluwer, 82% dos hospitais já contam com ferramentas de IA para processos pré-estabelecidos, dado que revela a importância do aculturamento de novos profissionais a esses recursos para o mercado de trabalho.

Desde o período de graduação, a formação médica exige atualização constante tanto dos alunos quanto de quem já exerce a profissão, em decorrência do alto volume de produção científica deste setor, além das frequentes revisões de diretrizes clínicas e do crescimento da literatura especializada em praticamente todas as áreas da saúde.

Nesse sentido, o registro de toda essa gama de conhecimentos torna-se uma tarefa cada vez mais desafiadora e promove uma mudança na hierarquia de competências para os alunos de medicina. Além de acompanhar a constante produção científica, exige-se do estudante discernimento para identificar quais novos conteúdos e publicações são, de fato, relevantes para a prática clínica. Por isso, a capacidade de buscar informações relevantes, avaliar a qualidade metodológica dos estudos e interpretar resultados em um determinado contexto clínico vem se consolidando como uma habilidade tão importante quanto o próprio conhecimento para os estudantes.

As plataformas de IA contribuem, nesse ambiente, para a organização de volumes elevados de dados e a apresentação de sínteses estruturadas, o que naturalmente modifica as dinâmicas do aprendizado por parte dos estudantes. A agilidade das consultas de informações altera a maneira que um aluno se relaciona com o conteúdo e desloca o cerne da formação para a análise crítica das respostas obtidas.

Oportunidades da IA para os alunos de medicina

Mesmo com os desafios dessa integração, a Inteligência Artificial oferece oportunidades pedagógicas que não devem ser descartadas. No caso de softwares adaptativos, por exemplo, eles permitem a identificação de lacunas específicas de conhecimento e o direcionamento a conteúdos personalizados, permitindo que o aprendizado ocorra de modo mais personalizado e individualizado. Já as simulações digitais possibilitam treinamentos de situações clínicas complexas em ambiente controlado, ampliando a exposição a cenários nem sempre vivenciados pelos estudantes. Esses recursos, quando inseridos de maneira estruturada no currículo, podem fortalecer a formação dos alunos de medicina sem substituir a experiência supervisionada com pacientes reais.

Além disso, o papel de professores e preceptores nesse novo contexto também merece destaque. Se os estudantes já acessam rapidamente respostas estruturadas, o docente tem uma função ainda mais importante de orientar o raciocínio, estimular questionamentos e aprofundar discussões sobre limites e controvérsias das evidências disponíveis. Como o tempo dedicado à exposição de conteúdo tende a ser reduzido nesse cenário, eles podem fomentar debates mais analíticos para o desenvolvimento de competências dos alunos de medicina que não podem ser automatizadas.

Desafios e apoio das instituições de ensino

Acompanhando a redefinição do papel dos docentes, os cursos de medicina também devem se ajustar a essa nova realidade. Com o acesso à informação sendo feito instantaneamente, a função do ensino não pode se limitar à transmissão de conteúdo. É necessário que a formação dos estudantes se aprofunde em questões como metodologia científica, interpretação de evidências, análise de risco e tomada de decisão. Neste processo, uma das utilidades da IA é oferecer suporte à organização de raciocínios, mas isso não elimina a necessidade de compreender, por exemplo, por que determinada conduta é recomendada e em quais circunstâncias ela pode não ser a mais adequada.

Um ponto de atenção nesta discussão, no entanto, é a segurança da informação. Principalmente nos dois últimos anos da faculdade, exemplos de casos clínicos são comumente utilizados para contextualizar perguntas, ainda que sem identificação direta de pacientes. Sem um ambiente supervisionado, não há garantia de que esses dados estejam sendo tratados de acordo com normas de proteção e confidencialidade. Porém, a responsabilidade pelo uso adequado de informações sensíveis não pode ser delegada apenas ao estudante, especialmente num espaço que deveria oferecer orientações claras de conduta.

Por isso, o processo de integração estruturado e assistido da Inteligência Artificial ao ensino médico também está ligada à governança acadêmica. Isso acarreta na seleção de plataformas que combinam tecnologia e conteúdo validado por especialistas, estabelecendo critérios de uso e oferecendo capacitação tanto para estudantes quanto para docentes, de modo que o recurso tecnológico esteja alinhado aos princípios da Medicina Baseada em Evidências (MBE) e aos padrões éticos que orientam a prática clínica.

Atualmente, alunos de medicina recorrem a diversas plataformas de IA no dia a dia, com níveis variados de confiabilidade e transparência quanto às fontes consultadas. Nesse cenário, sem uma orientação formal das instituições, o ambiente de aprendizagem torna-se fragmentado e a qualidade do conteúdo acessado passa a depender exclusivamente da escolha individual de cada aluno, dificultando a padronização do ensino e a avaliação da qualidade do aprendizado.

Por conta disso, é essencial que o estudante compreenda, ainda que de maneira introdutória durante sua formação, como funcionam as tecnologias às quais tem acesso. Entender que as respostas oferecidas são geradas a partir de modelos treinados com grandes volumes de dados, que podem apresentar limitações ou vieses, contribui para evitar que o aluno somente receba as informações e não aplique nenhum filtro de averiguação. A formação médica passa a incluir, portanto, uma dimensão relacionada à leitura crítica de ferramentas digitais, e não apenas de artigos científicos.

A discussão sobre Inteligência Artificial na educação médica não acaba na adoção de novas ferramentas tecnológicas, mas também envolve como garantir qualidade, segurança e rigor científico em um ambiente no qual o acesso à informação é imediato e mediado por soluções digitais. A orientação estruturada por parte das instituições é fundamental para que isso se concretize, assegurando que elas estarão mais preparadas para acompanhar essa tendência e formar profissionais capazes de equilibrar tecnologia e julgamento clínico.