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Senso crítico é vital para evitar erros de IA na Medicina

Especialista alerta que domínio do conhecimento prévio é essencial para identificar falhas da tecnologia em tarefas simples e diagnósticos

2 min

04/03/2026 11:00 • Atualizado há 235 dias

Senso crítico é vital para evitar erros de IA na Medicina

O uso da inteligência artificial (IA) na Medicina trouxe agilidade, mas também acendeu um alerta sobre a segurança do paciente. A Dra. Ana Karina Figueiredo, pediatra, endocrinologista pediátrica e professora universitária da Universidade Anhembi Morumbi, em São José dos Campos, destaca que, apesar das facilidades tecnológicas, o senso crítico do profissional permanece como o último e mais importante filtro ético.

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O risco das respostas automatizadas

Para a Dra. Ana Karina, o maior desafio para médicos e acadêmicos na era digital é o domínio do conhecimento prévio. Ela ressalta que a IA pode "alucinar" ou cometer erros em tarefas aparentemente simples. Como exemplo, a médica cita falhas em correções de provas, em que a lógica do aluno está correta, mas a ferramenta não reconhece a resposta por não ser idêntica ao modelo padrão.

A especialista enfatiza que o uso ético da tecnologia exige uma postura ativa do profissional. Na sua visão, nenhuma resposta gerada de forma automatizada deve ser aceita sem uma conferência rigorosa em referências bibliográficas atualizadas e nos últimos guidelines da área.

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Educação e consciência crítica

O debate aponta que o impacto da IA no ensino médico exige uma mudança de postura dos estudantes. Segundo a Dra. Ana Karina, entusiasta de metodologias ativas, a tecnologia deve ajudar o estudante a chegar mais preparado para o atendimento real, mas nunca dispensar o estudo profundo.

Para a especialista, o domínio técnico permite que o médico identifique quando a ferramenta sugere condutas imprecisas. A formação atual deve focar em ensinar o aluno a ter consciência crítica sobre tudo o que é publicado e gerado por algoritmos, garantindo que a tecnologia seja uma aliada da medicina baseada em evidências.

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