O papel das instituições de ensino com o avanço da IA entre alunos

Por Allan Conti

Assim como em diversas áreas do ensino, tem se tornado cada vez mais frequente que alunos de medicina recorram a ferramentas de inteligência artificial para revisar conteúdos, esclarecer dúvidas ou organizar hipóteses diagnósticas durante discussões clínicas. Esse movimento ocorre, em grande parte, por iniciativa dos próprios estudantes, que já incorporaram essas tecnologias à rotina de estudo, muitas vezes sem que haja uma orientação formal por parte das instituições de ensino. Nesse sentido, a presença da IA no ambiente acadêmico passa a influenciar diretamente a maneira como o conhecimento é acessado, interpretado e aplicado.

Na prática clínica, a utilização de inteligência artificial apresenta uma tendência de crescimento, considerando que 82% dos hospitais já disponibilizam recursos ou soluções de IA para processos pré-estabelecidos, segundo a pesquisa sobre qualidade, segurança do paciente e a importância das ferramentas de suporte à decisão clínica, elaborada pela Associação Nacional de Hospitais Privados (ANAHP), em parceria com a Wolters Kluwer, que contou com a participação de 102 hospitais privados, membros da associação.

De um modo geral, a formação médica sempre exigiu atualização contínua, mas o volume atual de produção científica impõe um desafio adicional, tendo em vista que as diretrizes clínicas são revisadas com regularidade, novas evidências alteram recomendações consolidadas e a literatura especializada cresce de maneira constante em praticamente todas as áreas da saúde.

Esse cenário torna inviável que o domínio do conhecimento dependa apenas da memorização. A capacidade de localizar informações relevantes, avaliar a qualidade metodológica dos estudos e interpretar resultados à luz do contexto clínico tornou-se uma competência tão essencial quanto o próprio conhecimento técnico para os alunos de medicina.

Diante disto, as ferramentas de Inteligência Artificial contribuem para organizar grandes volumes de dados e apresentar sínteses estruturadas de determinados temas, o que naturalmente modifica a dinâmica do aprendizado. A rapidez com que informações podem ser consultadas altera a relação do estudante com o conteúdo e desloca o centro da formação para a análise crítica das respostas obtidas. Quando uma recomendação é apresentada de maneira pronta e organizada, o desafio deixa de ser encontrá-la e passa a ser compreender o racional que a sustenta, identificar suas limitações e verificar se está alinhada às diretrizes mais atuais.

O papel das instituições de ensino

Essa mudança exige uma revisão do papel das escolas médicas, pois, se o acesso à informação se tornou praticamente instantâneo, a função do ensino não pode se restringir à transmissão de conteúdo. É necessário aprofundar a formação dos alunos de medicina em metodologia científica, interpretação de evidências, análise de risco e tomada de decisão. Com isso, a Inteligência Artificial pode apoiar a organização do raciocínio, mas não substitui a necessidade de compreender por que determinada conduta é recomendada e em quais circunstâncias ela pode não ser a mais adequada.

Em muitas instituições, estudantes utilizam plataformas diversas, com níveis variados de confiabilidade e transparência quanto às fontes consultadas. Quando não há orientação formal, o ambiente de aprendizagem torna-se fragmentado, e a qualidade do conteúdo acessado passa a depender exclusivamente da escolha individual de cada aluno. Essa heterogeneidade dificulta a padronização do ensino e torna mais complexa a avaliação da qualidade do aprendizado.

Há também uma dimensão relacionada à segurança da informação que precisa ser considerada com atenção. Durante o processo de estudo, sobretudo nos dois últimos anos da faculdade, é comum que exemplos de casos clínicos sejam 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. No entanto, a responsabilidade pelo uso adequado de informações sensíveis não pode ser delegada apenas ao estudante, sobretudo em um ambiente que deveria oferecer parâmetros claros de conduta.

Diante desse contexto, a incorporação estruturada da Inteligência Artificial ao ensino médico trata-se, também, de uma questão de governança acadêmica. Isso implica selecionar plataformas que combinem tecnologia com conteúdo validado por especialistas, estabelecer critérios de uso e oferecer capacitação para docentes e estudantes. A partir disto, o objetivo torna-se assegurar que a tecnologia esteja alinhada aos princípios da Medicina Baseada em Evidências (MBE) e aos padrões éticos que orientam a prática clínica.

A decisão sobre diagnóstico e tratamento envolve interpretação de dados laboratoriais, análise de histórico, consideração de fatores sociais e avaliação de riscos e benefícios em situações muitas vezes marcadas por incerteza. Com isto, as plataformas digitais podem organizar informações e sugerir caminhos, mas não assumem a responsabilidade pelas escolhas feitas. Essa responsabilidade continua sendo do profissional, e é justamente essa capacidade de julgamento que precisa ser desenvolvida ao longo da graduação e da residência.

Além disso, torna-se cada vez mais relevante que o estudante compreenda, ainda que de maneira introdutória, como funcionam as tecnologias que utiliza. Entender que respostas automatizadas são geradas a partir de modelos treinados com grandes volumes de dados, e que esses modelos podem apresentar limitações ou vieses, contribui para evitar que o estudante aceite as informações sem critérios de averiguação. A formação médica passa a incluir, portanto, uma dimensão relacionada à leitura crítica de ferramentas digitais, e não apenas de artigos científicos.

Oportunidades para os alunos de medicina

Ao mesmo tempo, a Inteligência Artificial oferece oportunidades pedagógicas que não devem ser negligenciadas. Atualmente, softwares adaptativos já conseguem identificar lacunas específicas de conhecimento e direcionar conteúdos personalizados, permitindo que o aprendizado ocorra de maneira mais individualizada. Além disso, simulações digitais possibilitam treinar situações clínicas complexas em ambiente controlado, ampliando a exposição a cenários que nem sempre estão disponíveis na prática cotidiana. Esses recursos, quando integrados de maneira planejada ao currículo, podem fortalecer a formação sem substituir a experiência supervisionada com pacientes reais.

Outro aspecto relevante diz respeito ao papel do professor e do preceptor nesse novo contexto. Se o aluno de medicina já tem acesso rápido a respostas estruturadas, o docente passa a exercer com ainda mais intensidade a função de orientar o raciocínio, estimular questionamentos e aprofundar discussões sobre limites e controvérsias das evidências disponíveis. O tempo dedicado à exposição de conteúdo tende a ser reduzido, abrindo espaço para debates mais analíticos e para o desenvolvimento de competências que não podem ser automatizadas.

Desta maneira, a discussão sobre Inteligência Artificial na educação médica não se restringe à adoção de novas ferramentas tecnológicas, mas de como garantir qualidade, segurança e rigor científico em um ambiente no qual o acesso à informação é imediato e mediado por soluções digitais. Diante deste cenário, as instituições que assumirem essa responsabilidade, rápida e estruturadamente, estarão mais preparadas para acompanhar a transformação em curso e formar profissionais capazes de integrar tecnologia e julgamento clínico equilibradamente.

*Allan Conti é Diretor Comercial da Wolters Kluwer.