Pesquisa mostra que 66,1% dos médicos brasileiros já usam IA no trabalho

Uma pesquisa encomendada pela MV, empresa de tecnologia para saúde sediada no Porto Digital, descobriu que 66,1% dos médicos brasileiros já usam inteligência artificial na rotina profissional, seja com frequência ou de vez em quando. A reportagem do Movimento Econômico que trouxe esses números é a porta de entrada deste texto, mas o que importa para quem está no consultório é entender exatamente o que esse uso significa na prática, e onde ele para.

O estudo "O Uso de Inteligência Artificial por Médicos no Brasil" foi aplicado entre o segundo semestre de 2025 e o início de 2026, com 196 respondentes do ecossistema de saúde, dos quais 112 eram médicos em atividade ou em formação, das cinco regiões do país. Não é uma amostra nacional representativa no sentido estatístico estrito, mas é grande o suficiente para indicar uma tendência: a IA deixou de ser curiosidade de congresso e virou ferramenta de trabalho para a maioria.

O que está sendo delegado, e o que não é diagnóstico automático

Entre quem já usa IA, 56,6% aplicam a tecnologia em apoio à decisão clínica. Na prática isso cobre três tarefas específicas: interpretação de exames, sugestão de códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID) e associação entre os sintomas relatados pelo paciente e possíveis hipóteses diagnósticas.

Vale separar o que isso é do que não é. Uma ferramenta que sugere um código de CID ou aponta um padrão num exame de imagem está fazendo triagem e organização, não fechando diagnóstico. O Código de Ética Médica (Resolução CFM nº 2.217/2018, do Conselho Federal de Medicina) estabelece que a responsabilidade pelo ato médico, pelo diagnóstico e pela conduta terapêutica é sempre do profissional que assina o prontuário. Isso vale igualmente quando a sugestão vem de um sistema de IA: o software pode indicar, o médico decide e assina.

Na prática do dia a dia, isso se traduz num cuidado simples: tratar a saída da IA como uma segunda opinião que precisa ser conferida, nunca como um laudo pronto para copiar e colar.

Usar mais gera mais confiança, mas a causa pode andar nos dois sentidos

Um dos achados mais interessantes da pesquisa é que a confiança média na tecnologia é 26% maior entre os médicos que usam IA regularmente, comparados aos que nunca tiveram contato com essas ferramentas. É tentador ler isso como "use mais e vai confiar mais", mas a via também pode ser inversa: quem já confiava um pouco mais é que topou testar primeiro.

De qualquer forma, o dado serve de termômetro para quem ainda está de fora: a resistência inicial tende a cair conforme o profissional ganha prática com a ferramenta em tarefas concretas, não em teoria.

Quem topa pagar do próprio bolso

A pesquisa quebra um mito comum: o de que só o médico recém-formado, mais familiarizado com tecnologia, estaria disposto a investir em IA. Os dados mostram o oposto. Médicos com 6 a 20 anos de formação são o grupo com maior disposição para pagar por essas ferramentas: 85,7% afirmam que pagariam, com um valor médio mensal aceito de R$ 111.

Esse recorte faz sentido clínico: é a faixa de profissionais que já tem volume de pacientes e rotina consolidada, mas ainda não chegou a um ponto da carreira em que delegaria tudo a uma equipe grande. Para esse grupo, uma ferramenta de IA que poupa tempo de triagem de exame ou de preenchimento de prontuário compete diretamente com contratar mais uma pessoa.

Custo e integração seguram o avanço, e o motivo muda conforme o setor

Apesar da adoção já majoritária, a pesquisa identifica duas barreiras concretas para que o uso avance ainda mais:

• Custo de aquisição ou assinatura: apontado por 30,4% dos médicos como a maior dificuldade.
• Integração com sistemas existentes: mencionada por 22,3%, principalmente a dificuldade de conectar a ferramenta de IA ao prontuário eletrônico e às plataformas de gestão já usadas pela clínica ou hospital.

As prioridades mudam conforme onde o médico trabalha. Na rede pública, pesa mais a relação entre o investimento necessário e o retorno que a ferramenta entrega. No setor privado, o que trava a decisão é outra coisa: capacitação da equipe para usar a ferramenta direito e a existência de evidência científica que comprove que ela realmente funciona, não só a promessa do fabricante.

O caso Diagnes mostra que digitalizar vem antes de automatizar

Um exemplo concreto citado na reportagem ajuda a entender por que integração é um gargalo tão comum. A Diagnes é uma startup que digitaliza processos de pequenas clínicas de diagnóstico por imagem, um segmento que, segundo o CEO Átila Bezerra, ainda opera com exame impresso e arquivo físico.

As pequenas clínicas não entram nesse radar. A gente visitou essas clínicas e viu que muitos dos processos ainda eram manuais, com exames impressos e sem uma digitalização de todo esse processo.

Átila Bezerra, CEO da Diagnes

A solução da empresa é um dispositivo conectado ao equipamento de ultrassom que sincroniza automaticamente imagem e vídeo com uma plataforma online, permitindo ao médico elaborar o laudo pelo computador e entregar o conteúdo ao paciente sem pendrive nem impressão. A Diagnes já atende 266 clientes, concentrados no Norte e Nordeste, hoje focada em ecocardiografia e expandindo para obstetrícia, com faturamento mensal acima de R$ 60 mil. Segundo Bezerra, funcionalidades de IA devem ser incorporadas à plataforma apenas em 2027.

O recado para quem lê isso do consultório é direto: antes de perguntar "qual IA eu compro", vale perguntar "meus exames e meu prontuário já estão em formato digital que uma IA conseguiria ler". Sem isso, qualquer ferramenta de IA vira mais um sistema isolado, exatamente a dor de integração que 22,3% dos médicos relataram.

O limite que a pesquisa não discute: sigilo e dado sensível

A pesquisa da MV não entra no tema da proteção de dados, mas ele é inevitável para quem usa IA com informação de paciente. Dado de saúde é dado sensível segundo a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018, artigo 11), o que exige uma base legal específica para tratamento, normalmente o consentimento do paciente ou a tutela da saúde exercida por profissional de saúde.

Na prática, isso separa duas categorias de uso que a pesquisa trata como uma coisa só. Uma ferramenta de apoio à decisão clínica integrada ao sistema da clínica, com contrato de tratamento de dados e hospedagem adequada, pode processar exame e sintoma do paciente dentro da LGPD. Já digitar nome, exame e histórico do paciente num chat de IA genérico, sem contrato de confidencialidade com o fornecedor, é outra história: ali o dado sai do controle da clínica e pode configurar vazamento, mesmo sem intenção.

O critério prático é simples: id do paciente, resultado de exame e hipótese diagnóstica só vão para uma ferramenta de IA que tenha contrato formal com a clínica ou o hospital garantindo onde o dado fica armazenado e quem tem acesso. Pergunta de uso genérico, sem identificar o paciente, pode ir para qualquer assistente. O nome do paciente, nunca.

Fonte: Movimento Econômico