Inteligência artificial erra em identificar 52% das emergências médicas: por que “parecer médico” não é fazer medicina
- Pedro Filho
- 1 day ago
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Updated: 11 hours ago
A Inteligência Artificial está em todo lugar — inclusive na saúde. E, sim, ela impressiona: responde rápido, usa linguagem técnica, parece “segura”.
Mas um estudo publicado na Nature Medicine (principal revista médica do mundo) acendeu um alerta que precisa ser levado a sério: em cenários classificados como emergência, as melhores IAS (inteligências artificiais) subestimaram a gravidade em 52% dos casos — ou seja, em mais da metade das situações em que a orientação correta seria procurar atendimento imediato, a recomendação foi menos urgente.
E aqui mora o risco: a resposta pode vir bem escrita, lógica, convincente — e ainda assim errar no que mais importa na medicina: a decisão certa, na hora certa.
O que os dados mostram
52%: em casos classificados como emergência por médicos, o chatbot recomendou um cuidado menos urgente do que o realmente necessário.
Menos de 34%: pessoas reais usando IA para entender o que estava acontecendo, a ferramenta identificou corretamente a condição em menos de 34% das vezes.
Menos de 44%: mesmo quando a pessoa queria “só saber o que fazer”, a recomendação adequada de conduta aconteceu em menos de 44%.
Esses números contam uma história simples: IA pode soar competente — mas isso não significa que ela seja segura para orientar decisões clínicas no mundo real.
IA cruza dados. O médico interpreta a vida.
A IA é muito boa em correlacionar textos e reconhecer padrões. Ela “aprende” por dados.
Só que medicina não é um conjunto de dados. Medicina é um encontro entre história, exame físico, sinais sutis, contexto, risco e consequência.
E é aqui que entra algo que pouca gente entende: o médico passa boa parte da vida, desde a época da faculdade, vendo milhares de situações parecidas ocorrerem, com desfechos totalmente diferentes e tendo que cuidar desses desfechos o tempo todo. Isso constrói o que nenhum dado científico e nenhuma inteligência artificial jamais vão conseguir reproduzir: o feeling clínico.
Feeling é uma palavra que a gente usa entre médicos o tempo todo. E não é achismo: é bagagem. É padrão de reconhecimento com o olhar, com o ouvido, com a mão no pulso do paciente — e com a responsabilidade de saber que, se você errar, a vida cobra.
E aqui entra um ponto essencial: a Clínica Médica (Medicina Interna) é a especialidade que treina o médico para identificar e cuidar de doenças graves em adultos. É o “médico especialista em adultos”, assim como o pediatra é o especialista da criança.
É por isso que, mundialmente, ela é exigida como pré-requisito para que o médico possa posteriormente treinar em subespecialidades como cardiologia e oncologia: primeiro você aprende a ser especialista em adultos e tratar pessoas gravemente doentes — depois você se aprofunda no coração do adulto, no câncer do adulto, e assim por diante.
Por que residência médica existe (por que isso não se "baixa da internet" e não se ensina à IA)
A residência médica não é só “mais um curso”. Ela é, provavelmente, o treinamento profissional mais intenso entre todas as profissões hoje no mundo, justamente porque transforma conhecimento em prática real, sob pressão, com supervisão, repetição e responsabilidade.
É o processo que constrói o que não está escrito: o olhar clínico, o feeling e o senso de risco. Por isso as milhares de horas acumuladas - mínimo 60h/semana durante a residência médica. Mas o quanto isso significa em números?
Para se ter uma ideia:
Você forma um cardiologista com:
6 anos de faculdade de medicina -> carga horária mínima de 7.200h
2 anos de residência em clínica médica -> carga horária mínima de 5.760h
2 anos em cardiologia -> carga horária mínima de 5.760h
Total: 18.720h
Ou seja, para formar um cardiologista você precisa de 11.520h de treinamento após ter se formado como médico (não estou aqui contando as horas da faculdade de medicina)
Já para se formar um oncologista clínico como eu, a dedicação é ainda maior. São 2 anos de residência de clínica médica e depois 3 anos de residência específica em oncologia clínica - a formação mais longa dentro das especialidades clínicas.
Para se tornar um oncologista clínico:
6 anos de faculdade de medicina -> carga horária mínima de 7.200h
2 anos de residência em clínica médica -> carga horária mínima de 5.760h
3 anos de residência em oncologia clínica -> carga horária mínima de 8640h
Total: 21.600h
Após já formado médico, necessitei de 14.400h de treinamento para poder ter a bagagem mínima exigida para me tornar oncologista clínico. Isso é compatível com a seriedade e magnitude da minha profissão e especialidade.
Veja, esses valores de carga horária de treinamento médico na residência médica - sem contar a faculdade, já superam MUITO quase a totalidade da carga horária de qualquer outro curso superior.
ITA - Graduação em Engenharia aeronáutica: 3.808h (https://www.civil.ita.br/graduacao/carga_horaria.php)
USP - Graduação em Direito : 4.350h (https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/listarGradeCurricularcodcg=89&codcur=89003&codhab=0&tipo=N)
Esse é o tamanho da importância do treinamento, da bagagem, de criar o feeling médico.
Essa é a complexidade da medicina. É ciência e arte, ao mesmo tempo
Um caso real da minha residência: quando a família achou que “eram só manchas na pele”… e era uma emergência
Eu estava no segundo ano da residência de Clínica Médica, de plantão no hospital no interior de SP, na sala de emergência (“sala vermelha”), onde chegam os casos mais graves.
Um colega mais jovem, atendendo as fichas de baixa prioridade do pronto-socorro, me chamou para sugerir uma pomada para uma paciente de 20 anos com manchas na pele e coceira.
Quando eu entrei no consultório e olhei o conjunto da cena, eu percebi na hora que aquilo não era simplesmente um caso de pele.
Era uma situação em que eu precisava agir mesmo sem nenhum exame.
Eu precisava salvar a vida daquela menina com base no meu treinamento, no meu feeling e na minha intuição como médico especialista em adultos.
As manchas estavam crescendo rápido e aparecendo em mais de uma região do corpo.
Mas o que mais me chamou atenção foi que a paciente não estava “normal”: pele fria e pegajosa, suor frio, olhar diferente, respostas mais lentas — como se algo por dentro já estivesse descompensando.
Aquilo acendeu o alerta máximo. Aquilo era potencialmente meningococcemia, uma doença que ameaça a vida e pode ser letal.
E aqui vem a parte que pouca gente entende: não havia tempo para eu explicar para a mãe o que estava acontecendo com base em exame, porque a conduta, naquele momento, não era baseada em exame. Eu não tinha como esperar o resultado para “confirmar” e só depois agir.
Eu precisava agir antes que fosse tarde demais.
Naquele momento, a conduta precisava ser rápida: isolamento, suporte imediato e antibiótico de forma precoce, enquanto os exames corriam para confirmar a suspeita. Não havia tempo para “ver o que acontecia”.
Em poucos minutos, a paciente começou a piorar, ficou mais confusa, e eu tive que proteger vias aéreas. Eu sedei (famoso "coma induzido") e intubei aquela jovem antes de qualquer resultado ficar pronto porque eu sabia que aquele padrão podia evoluir de forma fulminante.
Se eu esperasse “ficar óbvio” o seu diagnóstico por algum exame, alguma prova laboratorial, ela poderia entrar em falência respiratória e morrer na nossa frente, dentro do hospital.
A única coisa que eu disse para a mãe, naquele momento, foi algo simples e direto:
“Eu tenho fortes suspeitas de que sua filha está com uma doença muito mais grave. É uma emergência. Eu preciso fazer tudo agora para cuidar dela. Eu peço que a senhora aguarde lá fora. Eu não tenho tempo de explicar detalhes neste momento.”
A mãe, em choque, chorando e aflita, confiou na nossa palavra. Confiou na minha intuição e aguardou lá fora.
Felizmente, essa menina ficou bem. Nós iniciamos o tratamento imediatamente, estabilizamos o quadro, e em poucos dias ela já estava melhor. Ela teve alta e foi para casa.
E aqui entra um detalhe que reforça a gravidade do que estava acontecendo: os exames posteriores confirmaram que se tratava de uma meningococcemia.
E, por se tratar de uma doença infecciosa de alto risco e relevância em saúde pública, não foi “só a paciente” que precisou de cuidado: familiares e comunicantes também precisaram ser convocados para supervisão em saúde na Unidade Básica de Saúde, com as medidas preventivas adequadas para quem teve contato próximo.
Além disso, como manda o protocolo, o caso precisou ser notificado ao Ministério da Saúde, por se tratar de uma doença grave e de interesse epidemiológico.
Só para se ter uma ideia, ameningococcemia é uma forma grave e fulminante de infecção bacteriana com:
Letalidade: A taxa de mortalidade pode ultrapassar 70% em casos de meningococcemia (infecção generalizada).
Rapidez: O óbito pode ocorrer em menos de 24 horas após o início dos sintomas.
Alguns meses depois, eu recebi a visita daquela paciente com sua mãe no hospital — elas voltaram para agradecer por eu ter salvado a vida dela. Voltaram para agradecer eu ter sido tão ágil, tão rápido.
Lembro-me da mãe dizendo: "Dr o Sr salvou a vida dela, mesmo sem esperar nenhum exame. Obrigado por seguir seu instinto".
Pois é, esse "instinto", é o feeling, é o treinamento médico exaustivo, diligente. É a bagagem silenciosa que nenhuma máquina jamais vai conseguir carregar e assimilar.
Isso não está escrito em nenhum site ou blog. Isso não vem de “cruzamento de dados” de uma inteligência artifical.
Isso é treino, repetição, exposição, intuição, subjetividade responsável. E isso é uma parte da beleza e da imponência da medicina: ser humano cuidando de humano.
Medicina é sobre isso, é sobre antecipar, sobre utilizar não somente o exame laboratorial, mas principalmente o seus anos de bagagem, as suas milhares de horas que construiu desde o banco da faculdade até os intermináveis plantões em hospitais, UTIs, enfermarias.
Isso nunca será substituido por nenhuma inteligência artifical, que somente pode fazer inferências com base em dados já fornecidos e disponibilizados por nós humanos.
E ainda tem mais,
A IA está programada para lhe agradar, mesmo que isso custe a verdade... Ela, frequentemente, pode alucinar..
A “alucinação” da IA: quando ela preenche lacunas e inventa com cara de verdade
Existe um problema técnico que muita gente não conhece — e que é bem documentado pelas próprias empresas de IA: a chamada “alucinação”.
O nome pode soar estranho, mas o conceito é simples: à depender da tarefa, a IA gera respostas que parecem perfeitas, bem escritas e seguras, porém não são necessariamente verdadeiras.
Ela, como qualquer IA, busca completar lacunas, “adivinhar” trechos e até apresentar informações com tom de certeza mesmo quando não há base sólida para aquilo.
E você consegue perceber isso por conta própria com testes muito simples.
✅ Experimento 1: peça análise de um material longo
Tente dar comandos muito extensos, forneça um arquivo grande (por exemplo, um livro, um PDF longo, um conjunto de anotações) e solicite que a IA “leia tudo” e faça uma interpretação detalhada.
Em pouco tempo, você vai notar um comportamento típico: em vez de reconhecer limites, ela pode começar a preencher o que falta, criando conexões que não estão no texto, resumindo partes que não leu por completo, ou até “costurando” uma narrativa provável com base em padrões - a IA busca essas palavras com base na similaridade entre palavras.
Isso acontece porque a IA funciona por probabilidades de linguagem: ela não está buscando “a verdade” como um método científico faria. Ela está tentando gerar uma resposta coerente e útil com base no que é mais provável aparecer naquele contexto — e, quase sempre, com uma tendência natural a soar confiante e agradável ao usuário, mesmo que isso custe imprecisão ou falta com a verdade!
Experimente com qualquer PDF extenso da faculdade, um livro texto técnico, um romance, ou uma tese acadêmica. A alucinação é muito frequente!
✅ Experimento 2: peça um estudo científico que “prove” uma ideia sua
Outro exercício interessante é pedir: “cite um estudo científico que comprove esta teoria específica”. Em alguns casos, a IA, tentando lhe agradar e "ficar livre" da tarefa que lhe foi proposta, vai:
citar artigos que não existem (títulos plausíveis, autores inventados, DOI falso),
trazer links que não funcionam,
ou citar artigos reais, mas que ao serem lidos com atenção não sustentam aquilo que foi afirmado.
Na medicina, isso é crítico. Porque uma resposta “bonita” e “bem embalada” pode dar uma falsa sensação de segurança.
Essa forma de alucinação é muito comum nos cenários em que o usuário solicita tarefas de alta complexidade para lidar com dados e informação científica. Surgem autores, surgem referências inexistentes, e afirmações inverídicas.
E quando o assunto é risco clínico, falsa segurança é perigosa.
👉 Por isso, a regra prática é simples: use IA para organizar informações e preparar perguntas, mas não para tomar decisões médicas sozinho — especialmente em situações de urgência ou emergência.
Dunning–Kruger: quando a IA dá uma falsa sensação de domínio (e isso aumenta o risco)
O efeito Dunning–Kruger descreve a tendência de pessoas com pouca experiência superestimarem sua capacidade — e isso é especialmente perigoso em áreas de alto risco.
A IA pode amplificar esse fenômeno: ela fala bem, organiza ideias, soa segura. E o usuário sai com uma certeza falsa.
Exemplo clássico do dia a dia:
alguém vê um hemograma com uma alteração discreta,
cola isso no chat da IA,
recebe uma explicação bonita,
e conclui: “entendi, então já sei o que é / já sei que não é grave”.
Só que hemograma não é um número solto. Ele precisa de contexto clínico, tempo de evolução, exame físico, medicações, riscos e sinais de alarme. O que parece tranquilo no texto pode ser perigoso na vida real — e vice-versa.
E mais um detalhe: a máquina que lê o exame diretamente no sangue do paciente, não possui programação interna nem capacidade para entender se aquele paciente está recebendo alguma medicação que naturalmente vai alterar parâmetros do sangue - por exemplo a própria quimioterapia.
E existe um padrão humano importante aqui:
quanto mais experiente é o profissional, mais ele entende que existem situações imprevisíveis e que não há como se dominar ou antecipar todas as possibilidades — e assim mais cauteloso tende a ser. Na medicina, isso é regra.
Podemos transferir esse padrão para tantas outras áreas da vida:
O motorista de ônibus mais cauteloso, mais experiente, pois já viu muita coisa inesperada acontecer e quase virar acidente. Ele dirige mais devagar que os jovens, pois já passou por "sustos" e aprendeu que existem variáveis que não consegue controlar (por exemplo o comportamento dos outros motoristas)
O piloto de avião que já acumulou milhares de horas de voo, e já vivenciou inúmeras situações inesperadas. Ele é mais cauteloso, mais diligente.
Entre tantos outros exemplos.
✈️ A analogia do "jogo" de avião (simulador de voo caseiro no PC): saber os botões não é igual a saber voar
Um jogo de avião moderno caseiro hoje é extremamente realista. Ele tem painel, checklist, números, até o manual oficial do avião. A pessoa aprende o “como”.
Mas coloque essa pessoa em um avião real e o abismo entre os dois mundos aparece:
ela nunca sentiu a força no manche,
nunca lidou com vento real,
nunca viveu a turbulência real,
nunca teve o peso da consequência real.
E é por isso que formação de piloto não é só simulador: pilotos são treinados em voo real, em rota, lado a lado com comandantes mais experientes. É ali, na prática supervisionada, que se constrói a bagagem para lidar com o inesperado.
A medicina é igual. O simulador (a teoria, os livros, os dados) é essencial. Mas é a prática supervisionada, repetida, intensa, que cria o julgamento e o feeling.
Aqui um vídeo real de um treinamento meu. Mesmo já sendo piloto desde 2006, ainda realizo treinamentos frequentes com pilotos mais experientes que eu - o fato de já ser piloto há muitos anos não pode gerar a falsa sensação de que eu não preciso me reciclar, estudar, e treinar sempre. Isso é o principio da aviação que levo comigo para a medicina.
✅ Conclusão: IA pode ajudar — mas não pode substituir decisão clínica
A IA tem utilidade, sim. Pode ser ótima para organizar perguntas para uma consulta, explicar termos e resumir informações (com checagem).
Mas em decisões como “vou ao pronto-socorro ou fico em casa?”, especialmente com risco de emergência, os dados atuais mostram um alerta: o erro pode ser alto e silencioso.
👉 Portanto:
IA para preparar. 🤖
Médico para decidir.🚨
Obrigado!
Referências
Nature Medicine: desempenho do chatbot em triagem e under-triage em cenários de emergência. (https://www.nature.com/articles/s41591-026-04297-7)
Reuters: estudo com usuários reais (diagnóstico e conduta) https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/ai-no-better-than-other-methods-patients-seeking-medical-advice-study-shows-2026-02-09/
Dr. Pedro Paulo Perroni - Médico Oncologista Clínico
CRMCE 25246 | CRMSP 170416
Especialista em Clínica Médica
Especialista em Oncologia Clínica
Registro de especialista (RQE) 13777 | 13778
Aviso legal: Este conteúdo tem finalidade educativa e informativa e não substitui consulta médica, exame físico e individualização de conduta. Em caso de sintomas intensos, súbitos, progressivos ou sinais de alerta, procure atendimento presencial imediato. Imagens eventualmente utilizadas no blog/redes podem ser geradas por inteligência artificial para fins ilustrativos, sem representar pacientes reais.