Entenda o novo estetoscópio digital – Inteligência Artificial na Medicina

A inteligência artificial (IA), especialmente os large language models (LLMs), segue o mesmo princípio: transformar dados em previsões – o que muda é a escala!

Olá leitor, me chamo João Pedro Mazuco Rodriguez e sou Cientista da Computação e Engenheiro da Computação e Chefe de IA no DoctorAsssitant.ai. Minha experiência está em imagens médicas, visão computacional e processamento de linguagem natural.  

Convido vocês a essa leitura inicial, e essencial, para que possamos nos encontrar nos próximos posts!

Da Estatística à Compreensão: Como as IAs “Pensam”

Assim como um médico analisa sintomas para chegar a um diagnóstico provável, um modelo de IA correlaciona dados de entrada (imagens, textos, sons) com saídas possíveis (diagnósticos, respostas, relatórios, transcrições).

Durante o treinamento, ele “aprende” essas relações estatísticas a partir de milhares — às vezes bilhões — de exemplos rotulados. No caso de imagens histopatológicas, por exemplo, o modelo ajusta seus parâmetros para associar padrões microscópicos com diagnósticos corretos.

Esse processo é, essencialmente, matemática aplicada à medicina. Os LLMs, como o GPT-5, funcionam de forma análoga: em vez de prever uma doença, eles preveem a próxima palavra mais provável dentro de um contexto. Essa simplicidade aparente dá origem à complexidade emergente que hoje vemos nas IAs generativas.

Conforme o número de parâmetros cresce (chegando a centenas de bilhões) e o volume de dados aumenta, esses modelos passam a gerar textos que se aproximam do raciocínio humano — embora continuem sendo, em essência, modelos estatísticos [1].

Por que Médicos Devem Entender o Mecanismo

Compreender como essas tecnologias funcionam é essencial para reduzir receios e ampliar seu uso de forma responsável. LLMs não “pensam”; eles identificam padrões. Portanto:

• Podem errar — especialmente diante de situações raras ou dados não vistos, como doenças emergentes ou novas terapias.

   

• Podem refletir vieses humanos, já que aprendem com dados criados por pessoas.

   

• Não possuem julgamento clínico. Não interpretam contexto ético, emocional ou social.
  

Saber disso ajuda a colocar a IA no lugar certo: não como substituta, mas como parceira de decisão clínica. 

O Papel da IA na Prática Clínica

Ferramentas de IA já auxiliam médicos em múltiplas frentes: desde o preenchimento automatizado de relatórios (como o escriba da Doctor Assistant) até o apoio diagnóstico em radiologia e patologia. Esses sistemas reduzem tarefas repetitivas, aceleram fluxos e permitem que o tempo médico seja redirecionado ao que mais importa — o paciente.

Um modelo que acerta 90% das vezes pode não substituir o especialista, mas pode poupá-lo de digitar centenas de linhas por dia ou revisar relatórios redundantes. A função do médico passa a ser validar, corrigir e supervisionar a máquina, não competir com ela.

De Aliado Desconfiado a Parceiro Estratégico

O medo de substituição vem, muitas vezes, da falta de compreensão. Assim como o estetoscópio ampliou a capacidade de ausculta, a IA amplia a capacidade de análise. E, como qualquer ferramenta, exige domínio técnico e senso crítico.

Modelos como os LLMs são poderosos, mas não são conscientes. Não sentem curiosidade, empatia nem responsabilidade. São instrumentos — e instrumentos extraordinários, quando guiados por quem entende ciência, ética e contexto humano.

O que vamos ver nos próximos posts do blog?

Esta série de textos pretende aproximar médicos da inteligência artificial — explicando, debatendo e desmistificando seus mecanismos e implicações éticas.

O objetivo é simples: que cada profissional da saúde se sinta confortável e confiante para usar a IA como assistente de conhecimento, não como ameaça de substituição.

Vamos nessa? O Futuro é agora!

Referências:

[1] Kitamura F.C. et al. Texts Are More than Notes, They Are Data: A Glimpse into How Machines Understand Text. Radiology.