Desafios da utilização da Inteligência Artificial na medicina

A inteligência artificial está permeando todas as áreas da medicina. Neste momento, principalmente a área administrativa.

Para o radiooncologista Gerson Hiroshi Yoshinari Júnior, do grupo Oncominas e professor da Afya-FMIT, a IA já transforma a medicina, mas ainda carece de governança, padronização científica e treinamento dos profissionais para ser adotada com segurança na prática clínica.

Confira a entrevista a seguir.

Na medicina, qual o espaço da Inteligência Artificial (IA) na prática clínica?

A inteligência artificial está permeando todas as áreas da medicina. Neste momento, principalmente a área administrativa. Em relação à prática clínica temos algumas pesquisas que estão sendo publicadas. Nos últimos dois anos, os estudos em andamento do ponto de vista de publicações e de aplicações se intensificaram. Mas tudo ainda está muito no âmbito pré-clínico. Ainda não vemos o uso sistemático da IA na prática clínica porque ainda falta uma padronização do que se considera adequado do ponto de vista da validação dos resultados desses estudos.

Nesse processo de pesquisa científica, em que etapa acontece essa  falta de padronização?

Principalmente em relação aos resultados apresentados. Atualmente, o mercado de  IA está acelerado e big techs   –  como, a OpenAI, o Google e a Anthropic, entre outras  – trabalham para apresentar modelos mais avançados  que os dos concorrentes. 

O problema é  que cada big tech tem seu próprio padrão de qualidade que, certamente, favorece seu produto. Não há imparcialidade ou padronização. Na medicina, não podemos aceitar isso. Precisamos de rigor científico antes de adotar um novo medicamento ou protocolo e com a IA, não pode ser diferente. Há iniciativas no sentido de chegar a essa padronização, mas nenhuma se consagrou até o momento.

A padronização dos testes que comprovam a eficácia da IA é o único entrave para sua adoção na prática clínica?

Não. A padronização dos testes que comprovam a eficácia da IA é um entrave relevante, mas não o único para sua adoção na prática clínica. Por exemplo, a determinação da resposta à imunoterapia continua sendo um desafio atual na oncologia, em grande parte pela falta de padronização dos critérios de resposta, o que dificulta comparar e validar ferramentas. Em fevereiro de 2025, a Nature Medicine publicou o estudo Prediction of checkpoint inhibitor immunotherapy efficacy for cancer using routine blood tests and clinical data, que descreve o modelo de IA SCORPIO, capaz de prever a eficácia da imunoterapia em 21 tipos de tumores, incluindo o câncer de cabeça e pescoço, com desempenho superior a biomarcadores genéticos como TMB e PD‑L1 em várias coortes.  Esse trabalho traz insights importantes, mas, mesmo que a metodologia seja eficaz, ainda é necessário validar prospectivamente o modelo, padronizar métricas, resolver questões de governança clínica e integrar a ferramenta aos fluxos e sistemas de saúde antes de incorporá‑la rotineiramente.

Diante desses entraves, como você avalia o futuro da IA na medicina?

Não tenho dúvidas de que esses entraves serão superados com o tempo e que a IA ainda vai promover grandes mudanças na forma como praticamos a medicina. A tecnologia vai nos proporcionar diagnósticos mais rápidos e tratamentos personalizados. Ainda não chegamos a esses momentos que representarão uma quebra de paradigma porque até agora nós utilizamos a IA apenas para otimizar processos operacionais que antes eram feitos por nós, médicos.

O que pode ser considerado quebra de paradigma?

A IA poderá fazer novos diagnósticos, classificar subtipos que nunca haviam sido descritos antes, dar origem a novos medicamentos e  abordagens terapêuticas. Já temos, por exemplo, estudos de moléculas que foram projetadas por IA e que acabaram de entrar na fase clínica. Acho que a IA vai revolucionar a medicina do ponto de vista do diagnóstico e  do tratamento

Que outros tipos de estudos  científicos com IA estão sendo realizados na medicina?

Há estudos que utilizam a IA para avaliar, por exemplo, se os linfonodos apresentam extravasamento extranodal ou não. Isso acontece  quando as células cancerosas que estavam dentro de um linfonodo rompem a cápsula que o envolve e se espalham para outras regiões do organismo. Nas pesquisas em curso, a IA faz o diagnóstico com base em exames de imagem. Atualmente  nosso padrão-ouro para esse tipo de diagnóstico é a cirurgia para remoção dos linfonodos, seguida da análise do médico patologista. Com a IA, não precisamos de procedimentos invasivos, e sua precisão foi ainda maior do que  nosso atual padrão-ouro.

As pesquisas apontam práticas clínicas muito interessantes, que otimizam o tempo do diagnóstico e a personalização do tratamento. No entanto, mesmo depois de trilharem toda a jornada científica para sua comprovação, não poderão ser adotadas se não tivermos uma padronização.

Em que etapa de sua jornada científica estão esses estudos envolvendo IA? Há algum mais próximo de ter a aprovação final?

Os estudos que foram publicados até agora estão na fase pré-clínica. São estudos  retrospectivos em sua maioria, ou seja, pesquisas iniciais que levantam hipóteses. Existem alguns protocolos clínicos que utilizam IA na sua metodologia em andamento.

Você acha que a IA pode substituir em alguma medida profissionais da medicina? Existe essa preocupação?

Existe e atualmente considero que essa preocupação é mais legítima do que no passado. Há um ou dois anos, quando a IA estava no início, o discurso era  otimista em relação a esse tema. Acreditava-se que o profissional de saúde só perderia o emprego para a IA se não soubesse trabalhar com ela.

 Agora que estamos em um período de amadurecimento da tecnologia, eu acredito que haverá especialidades, principalmente as da área diagnóstica, que poderão ser substituídas pela IA. Entre elas, as ligadas à imagem, como a radiologia, e outras, como a patologia. A IA também pode ocupar espaço na área terapêutica. O futuro é incerto. Sempre acreditamos que o neurocirurgião era insubstituível, mas agora vemos o Neuralink, um sistema desenvolvido por uma empresa de Elon Musk, que, acompanhado de um robô, faz uma neurocirurgia do começo ao fim.

Não há dúvidas de que a IA avança tanto do ponto de vista de procedimentos, quanto de diagnósticos. Acho que  há risco real de substituição de alguns profissionais, porém outras subespecialidades podem surgir. Saindo do universo da oncologia, temos a China que substituiu o médico por sistemas de IA no atendimento de urgência e emergência de baixa complexidade na prática clínica.

Algum destaque no tratamento oncológico?

Na radioterapia, temos cada vez mais estudos com IA. Eles acontecem alinhados com a radioterapia adaptativa, que vem na esteira da personalização do tratamento. Apesar de já haver protocolos dessa modalidade, a prática manteve-se estagnada. Isso, principalmente, na especialidade de câncer de cabeça e pescoço, com a mesma imagem inicial de planejamento servindo de referência para todo o tratamento. Com a IA ficou mais fácil colocar em prática a radioterapia adaptativa que prevê o ajuste do tratamento, com base em exames de imagens obtidas ao longo das sessões, que podem evidenciar alterações anatômicas. A IA consegue automatizar esse processo, comparando imagens e, em caso de mudanças, propõe uma adaptação do tratamento.

Qual sua opinião sobre o ChatGPT Health, que por enquanto está sendo testado por um grupo restrito de usuários, mas que em breve estará disponível para todo o mercado?

Vejo o  ChatGPT Health mais como uma jogada de marketing do que uma revolução tecnológica. Do ponto de vista técnico, é essencialmente o mesmo ChatGPT já existente, sem banco de dados diferente ou nova tecnologia de software. O diferencial é rodar em servidores isolados, o que resulta em um ambiente mais seguro para dados sensíveis de saúde. Trata-se de uma evolução de algo que já existia. As pessoas já utilizavam o Dr. Google e as redes sociais para ter informações sobre saúde. O paciente que chega ao consultório já tentou resolver seu problema nessas plataformas e se não conseguiu, vai ao médico.

Acredito que o fato de concorrentes como Gemini e Claude terem lançado produtos similares logo em seguida reforça a leitura de que se trata de uma feature comercial dentro de uma tendência maior. A principal preocupação do médico não é a ferramenta em si, mas a falta de letramento das pessoas para utilizá-la de maneira crítica.

E os médicos? Como você avalia o uso da IA por esses  profissionais?

O desafio do uso da IA na medicina é a forma como o médico interage com o modelo.  Dependendo de como a pergunta é formulada, as respostas obtidas serão diferentes. Isso contraria um princípio fundamental da medicina, que é a capacidade de obter o mesmo desfecho confiável independentemente de como se pergunta.

Além disso, há um efeito grave que pode acontecer devido ao uso frequente: o médico checa os resultados nas primeiras vezes, confirma que estão corretos e, progressivamente, vai abandonando essa verificação.  No entanto, não existe qualquer garantia de que a IA não errará em algum momento. Se algo der errado, além de prejudicar o paciente, o médico será o responsável legal das consequências.

Dessa forma, o bom uso da IA na medicina passa pela manutenção de uma postura crítica. Qualquer informação deve estar baseada na literatura científica. Um médico bem treinado para interagir com a IA  vai ter resultados superiores aos do profissional que usa a tecnologia sem o letramento adequado.