IA acerta mais diagnóstico que médico em estudo, mas na terapia a decisão continua do psicólogo

Um painel de IA venceu médicos em diagnóstico de doença física complexa

Uma reportagem do GLOBO publicada em 26 de outubro de 2026 trouxe os resultados de um estudo da Microsoft, publicado na revista científica Science, sobre uma ferramenta chamada DxO (Orquestrador de Diagnóstico, na sigla em inglês). O DxO simula um painel de especialistas clínicos que discutem um caso até fechar um diagnóstico, algo parecido com uma reunião de equipe multidisciplinar, só que toda conduzida por IA.

Os pesquisadores criaram uma estrutura de teste chamada SDBench e usaram 304 casos publicados no New England Journal of Medicine mais 325 registros reais de admissão em pronto-socorro. Cada prontuário virou um questionário interativo: o médico ou o DxO recebia só o resumo inicial do caso (a chamada vinheta clínica, com idade, sexo e sintomas principais) e precisava pedir exames e fazer perguntas de acompanhamento para fechar o diagnóstico, do mesmo jeito que faria num atendimento real.

O resultado foi uma diferença grande:

A IA também mudou a estratégia: fez mais perguntas sobre o histórico do paciente antes de pedir exame, o que ajudou a baratear a investigação.

O caso é de emergência clínica, não de consultório de psicoterapia

Vale olhar o exemplo que o próprio estudo usa: uma mulher de 29 anos internada por dor de garganta, inchaço e sangramento peritonsilar, sem melhora com antibiótico. É diagnóstico diferencial de doença infecciosa, resolvido com exame de imagem e cultura, não uma avaliação de sofrimento psíquico, vínculo terapêutico ou funcionamento emocional. Os 304 casos do NEJM e os 325 prontuários de pronto-socorro são da medicina interna, não da psicologia clínica.

Os próprios autores do estudo fazem questão de limitar o alcance da conclusão:

Essas comparações não estabelecem superioridade sobre especialistas, equipes multidisciplinares ou a prática clínica real.

Autores do estudo publicado na Science, citados por O GLOBO (26/10/2026)

E completam que o teste rodou em condição idealizada, com a IA conversando com outra IA fazendo o papel de paciente, não com gente de verdade numa sala de espera:

Como resultado, o SDBench mede o raciocínio diagnóstico em condições de informação idealizadas, em vez do desempenho à beira do leito ou dos resultados dos pacientes.

Autores do estudo publicado na Science, citados por O GLOBO (26/10/2026)

Ou seja: o que o estudo mostrou foi uma IA boa em puxar sintoma, cruzar hipótese e pedir exame de forma econômica num quadro de doença orgânica. Não houve teste nenhum sobre escuta clínica, leitura de queixa subjetiva ou avaliação de risco em saúde mental, que é o território do psicólogo.

Onde a IA já ajuda o psicólogo a organizar o trabalho

Mesmo fora do escopo do estudo, a notícia reacende uma pergunta prática: dá para usar IA no consultório de psicologia? Dá, em tarefas de apoio administrativo que não tocam no julgamento clínico:

• Organizar e limpar anotações de sessão escritas à mão ou ditadas, deixando a letra legível e padronizada.
• Resumir a evolução de um paciente ao longo de vários meses de atendimento, juntando datas, temas recorrentes e encaminhamentos já feitos, para o psicólogo revisar antes de escrever um relatório.
• Montar lembretes de agenda, confirmação de consulta e organização de prontuário administrativo (nome, horário, pagamento).

Em todos esses usos, a IA produz um rascunho e o psicólogo decide o que entra, o que sai e como fica a versão final. O documento clínico continua sendo elaborado e assinado pelo profissional, não pela ferramenta.

Onde a linha para: diagnóstico, teste e julgamento clínico

Diagnóstico continua sendo decisão do psicólogo, nunca sugestão de chatbot. Pedir a uma IA generativa (do tipo ChatGPT ou similar) para "dizer o que o paciente tem" a partir de um resumo de sessão é usar a ferramenta fora do que ela foi testada. O Código de Ética Profissional do Psicólogo estabelece o sigilo profissional como dever do psicólogo, e a responsabilidade pelo diagnóstico e pela conduta clínica é sempre do profissional habilitado, não de um sistema automatizado.

Interpretação de teste psicológico é território fechado. A aplicação e a interpretação de instrumentos de avaliação psicológica são restritas a profissionais habilitados, dentro de critérios técnicos definidos pela categoria. Passar resultado de teste para uma IA interpretar, ou aceitar uma interpretação automática pronta, fura esse controle e também o sigilo do instrumento.

Documento clínico tem regra própria de autoria. Laudo, relatório e atestado psicológicos precisam refletir a avaliação clínica do próprio profissional. Uma IA pode ajudar a organizar o texto, mas não pode gerar a conclusão técnica que vai assinada.

Dado de sessão é dado sensível de saúde. Informação sobre saúde é tratada pela legislação brasileira de proteção de dados como categoria sensível, com regras mais rígidas de tratamento e consentimento. Isso significa que anotação de sessão não pode ser colada num chatbot de uso geral sem saber onde esse texto é armazenado e se o paciente autorizou esse uso. Ferramenta de apoio administrativo precisa ter contrato que garanta que o conteúdo não vira treinamento de modelo nem fica acessível a terceiros.

O que o próprio estudo deixa em aberto

Os pesquisadores da Microsoft sugerem que o próximo passo é estudar como médico e IA trabalham juntos, e cogitam usar a ferramenta em educação e treinamento médico, não em substituição de atendimento. Para a psicologia, a leitura possível é parecida: IA como apoio de organização e, no futuro, talvez como material de estudo de caso em supervisão. Mas isso ainda não foi testado em contexto de saúde mental, e nada no estudo endossa IA decidindo diagnóstico, interpretando teste ou substituindo o julgamento clínico do psicólogo na sessão.

Fonte 1: O GLOBO (https://oglobo.globo.com/saude/noticia/2026/10/26/ia-acerta-mais-diagnosticos-do-que-medicos-em-casos-complexos.ghtml)

IA acerta mais diagnósticos do que médicos em casos complexos

Saúde PUBLICIDADE Saúde Para pesquisadores, a tecnologia poderia ser usada na educação e no treinamento médico 0.5x 1x 1.25x 1.5x 2x 00:00 00:00 Por O GLOBO — São Paulo 26/10/2026 10h35 Atualizado 26/10/2026 10h45 Facebook Twitter BlueSky Whatsapp Presentear matéria Whatsapp Email Copiar link

Seguir no Médicos e sistemas de IA poderiam trabalhar em conjunto no futuro — Foto: Magnific Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) chamada DxO, desenvolvida pela Microsoft, conseguiu superar médicos generalistas no diagnóstico de casos médicos complexos, de acordo com um estudo publicado recentemente na revista científica Science. A sigla DxO significa Orquestrador de Diagnóstico e simula um painel de especialistas clínicos que colaboram para chegar a um diagnóstico.

Praticar exercícios antes de uma cirurgia melhora os resultados e reduz o tempo de recuperação, diz nova pesquisa Veja truque caseiro para conservar as bananas e prevenir que escureçam Um dos maiores desafios da medicina é diagnosticar com precisão o que aflige um paciente.

Isso porque diversas doenças costumam apresentar sintomas semelhantes, o que pode tornar o processo diagnóstico bastante demorado. Além de fazer perguntas aos pacientes, os médicos podem precisar solicitar exames e consultar referências médicas ou até mesmo outros profissionais.

Para avaliar o desempenho do DxO e compará-lo com o de profissionais da área médica, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura de testes chamada SDBench, que era essencialmente um questionário interativo.

A equipe analisou 304 casos diagnósticos publicados no New England Journal of Medicine e 325 registros de admissão em departamentos de emergência. Cada um desses prontuários de pacientes foi transformado em um teste passo a passo.

No início de cada teste, o médico ou o DxO recebia um resumo chamado vinheta clínica. Este resumo incluía informações básicas como a idade e o sexo do paciente, bem como seus principais sintomas.

Por exemplo, um caso começou assim: "Uma mulher de 29 anos foi internada no hospital devido a dor de garganta, inchaço e sangramento peritonsilar (rompimento de vasos sanguíneos na região das amígdalas ou nos tecidos moles ao seu redor). Os sintomas não melhoraram com a terapia antimicrobiana. Um sistema de IA atuou como um filtro, fornecendo informações do arquivo original do caso em resposta a perguntas e solicitações de exames. Ou seja, em vez de receber uma lista completa de sintomas, a IA precisa trabalhar a partir da queixa inicial do paciente, elaborar um diagnóstico provisório, escolher perguntas de acompanhamento a serem feitas e decidir quais exames solicitar, levando em consideração os custos envolvidos. Esse é um grande diferencial desse estudo em relação a trabalhos anteriores, pois forçou a IA a abordar cada caso como um médico de verdade faria, em vez de partir de um modelo com todas as informações de imediato. Estudos anteriores “não testaram o diagnóstico como um processo ativo e sequencial de coleta de informações que considera conjuntamente a precisão diagnóstica e os custos da investigação diagnóstica”, escreveram os autores, e em vez disso, apresentaram o caso completo em uma única solicitação. Assim que o médico ou a ferramenta de IA considerava ter informações suficientes, ele submetia um diagnóstico final. Então, um avaliador de IA comparava o diagnóstico do médico ou da ferramenta com o registrado no arquivo original do caso. Os resultados mostraram que para casos complexos, o DxO fez um diagnóstico preciso em 83,2% das vezes e alcançou 80,3% de precisão nos casos de admissão no pronto-socorro. Os médicos, por outro lado, tiveram uma média de 36,1% e 46,8%, respectivamente. Também foram observadas diferenças claras na abordagem. A DxO fazia mais perguntas sobre o histórico do paciente antes de solicitar os exames, o que poderia ajudar a reduzir os custos dos testes. Apesar dos resultados, os pesquisadores afirmam que isso não significa que ela seja melhor do que os médicos na prática clínica real. "Essas comparações não estabelecem superioridade sobre especialistas, equipes multidisciplinares ou a prática clínica real", afirmam. Além disso, a equipe da Microsoft não realizou os testes em ambientes de saúde do dia a dia. "Como resultado, o SDBench mede o raciocínio diagnóstico em condições de informação idealizadas, em vez do desempenho à beira do leito ou dos resultados dos pacientes." Os autores afirmam também que os resultados não significam que a IA irá ou deva substituis os médicos. O estudo só conseguiu simular de forma imperfeita a interação entre um médico e um paciente, fazendo com que a DxO se comunicasse com um "agente intermediário" que "intermedia todas as solicitações de informações com base no prontuário do paciente".

Em outras palavras, é uma IA diagnosticando um paciente que é interpretado por outra IA. Os autores do estudo afirmam que trabalhos futuros devem explorar como médicos e sistemas de IA podem trabalhar em conjunto. Eles também sugerem que a tecnologia poderia ser usada na educação e no treinamento médico.

Fonte: O GLOBO