IA que acerta mais diagnósticos que médico tem uso limitado na triagem de enfermagem

O que o estudo da Microsoft mediu, de fato

Uma reportagem do O GLOBO, publicada em 26 de outubro de 2026, trouxe os resultados de um estudo divulgado na revista Science sobre o DxO (Orquestrador de Diagnóstico), ferramenta de IA da Microsoft que simula um painel de especialistas discutindo um caso clínico. Os pesquisadores montaram uma estrutura de teste chamada SDBench: 304 casos complexos publicados no New England Journal of Medicine e 325 registros de entrada em pronto-socorro, cada um transformado num questionário passo a passo.

O ponto central do desenho experimental é este: nem o médico nem o DxO recebiam a lista completa de sintomas de cara. Os dois partiam de uma queixa inicial (a chamada vinheta clínica) e precisavam decidir quais perguntas fazer e quais exames pedir, como aconteceria de fato com um paciente de carne e osso. Um sistema de IA fazia o papel de "arquivo do caso", respondendo só ao que era perguntado.

O resultado: o DxO acertou o diagnóstico em 83,2% dos casos complexos de NEJM e 80,3% dos casos de pronto-socorro. Médicos generalistas, no mesmo teste, ficaram em 36,1% e 46,8%. A IA também fez mais perguntas sobre histórico antes de pedir exame, o que ajudaria a reduzir custo de investigação.

Por que o próprio estudo pede cautela

Os autores fazem questão de frisar que o resultado não prova que a IA substitui o médico na prática real.

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

Autores do estudo publicado na revista Science

O motivo é simples: o teste rodou em condição idealizada, com um "agente intermediário" de IA respondendo no lugar do paciente, não em ambiente de saúde do dia a dia. Os próprios pesquisadores sugerem que o uso mais sensato, por enquanto, é em educação e treinamento clínico, não em substituição da decisão à beira do leito. É esse recorte que interessa para quem trabalha na triagem.

O limite que a lei já traçou para o enfermeiro

No Brasil, diagnosticar doença é ato privativo do médico. A Lei 12.842/2013, conhecida como Lei do Ato Médico, define o diagnóstico nosológico (identificar qual é a doença) como atribuição do médico. Isso não muda com a chegada de nenhuma ferramenta de IA, por mais precisa que o estudo da Science a tenha mostrado em laboratório.

A enfermagem tem seu próprio instrumento, e ele não é o mesmo que diagnóstico médico. A Lei 7.498/1986 (Lei do Exercício Profissional de Enfermagem) e o Decreto 94.406/1987, que a regulamenta, estabelecem as atribuições privativas do enfermeiro, entre elas a consulta de enfermagem e a prescrição da assistência de enfermagem. A Resolução COFEN 358/2009 formalizou o Processo de Enfermagem, que inclui uma etapa chamada diagnóstico de enfermagem: uma conclusão sobre as respostas do paciente a um problema de saúde (dor, risco de queda, déficit de autocuidado), não sobre qual doença ele tem.

Em resumo: o enfermeiro já diagnostica, mas diagnostica outra coisa. Usar uma IA para sugerir "isso parece apendicite" ultrapassa a linha da Lei do Ato Médico. Usar a mesma IA para organizar "paciente relata dor abdominal há 6 horas, febre, sem alívio com antiemético" dentro do histórico de enfermagem está dentro do que a profissão já faz, só que com apoio de ferramenta.

Onde a IA ajuda de verdade na triagem e na anotação

O desenho do estudo, em que a IA precisa decidir que pergunta fazer antes de pedir exame, é parecido com o raciocínio que o enfermeiro já aplica num protocolo de classificação de risco, como o Protocolo de Manchester. A diferença é que a ferramenta pode acelerar o registro, não substituir o julgamento clínico que define a cor da pulseira.

Usos que cabem na rotina de triagem e anotação, com revisão humana antes de qualquer registro final:

• Transformar a fala do paciente (ou um áudio ditado pelo enfermeiro) num rascunho de anotação de enfermagem, no formato SOAPIE ou no que o serviço já usa, para o profissional revisar e assinar.
• Gerar uma lista de perguntas de anamnese a partir da queixa principal, como "há quanto tempo começou", "piora com o quê", "já usou alguma medicação", para não esquecer item em plantão cheio.
• Organizar sinais vitais e sintomas relatados numa linha do tempo, facilitando a passagem de plantão.
• Apontar sinais de alerta (febre alta persistente, queda de saturação, dor torácica) que justificam acionar o médico com prioridade, sem nomear a doença por trás deles.

O que não pode entrar no prontuário como se fosse conclusão da IA

A linha fica mais clara quando se pensa no que vai para o papel (ou para o sistema) com a assinatura do enfermeiro:

• Não registrar como fato clínico um nome de doença ou CID sugerido pela ferramenta: isso é diagnóstico médico, e quem assina a anotação responde por ela perante o COFEN e o Conselho Regional de Enfermagem.
• Não colar texto gerado por IA direto no prontuário sem ler, comparar com o que o paciente de fato disse e corrigir o que estiver errado. Alucinação de modelo de linguagem em cima de sintoma vago existe, e quem assina é o profissional, não a ferramenta.
• Não deixar a IA decidir sozinha a classificação de risco da triagem. Ela pode sugerir, o protocolo e o julgamento do enfermeiro decidem.
• Não usar a saída da IA para justificar, perante o médico ou a família, uma conduta que caberia só ao médico autorizar.

O cuidado que o dado do paciente exige antes de abrir qualquer ferramenta

Dado de saúde é dado sensível pela Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018, artigo 5º, inciso II), e isso vale para o que entra num chatbot genérico tanto quanto para o que vai no prontuário eletrônico. Colar nome, CPF, histórico completo e queixa do paciente numa ferramenta de IA de uso geral, sem contrato de processamento de dados com o fornecedor e sem aval da instituição, expõe o serviço a risco de vazamento e o enfermeiro a responsabilidade por isso.

O caminho mais seguro, quando a instituição ainda não tem uma ferramenta validada e contratada para esse fim, é treinar e testar com casos fictícios ou anonimizados, e só levar dado real do paciente para sistemas que o setor de TI e a direção clínica já aprovaram para esse uso, com o mesmo cuidado que se tem ao enviar um exame por WhatsApp.

O que ainda não tem resposta

Os próprios autores do estudo da Science dizem que trabalhos futuros precisam explorar como médico e IA trabalham juntos na prática real, não só em simulação. Para a enfermagem, essa resposta está um passo atrás: nenhuma pesquisa com o peso do SDBench testou ainda, especificamente, o uso de IA generativa na triagem ou na anotação de enfermagem brasileira, e o COFEN ainda não publicou resolução específica tratando do uso de inteligência artificial pela categoria. Até lá, vale a regra que já existe: a ferramenta organiza informação, o enfermeiro decide e assina.

Fonte: O GLOBO