Os médicos triplicaram o uso de IA — e triplicaram a lista do que não lhe deixam fazer

Os médicos e enfermeiros que integraram a IA na prática diária são os mais resistentes à expansão do seu papel. Um inquérito a 355 médicos e enfermeiros dos EUA, encomendado pela Wolters Kluwer e realizado em março de 2026, revelou que o uso diário de IA pelos clínicos triplicou em relação ao ano anterior. Na mesma amostra: 74% temem que a tecnologia erosione as competências clínicas que está a substituir, 74% desconfiam dos seus resultados devido a alucinações, e 72% estão preocupados com o facto de os modelos de negócio orientados por anunciantes poderem distorcer as recomendações médicas. As pessoas que mais utilizam a IA são as que traçam a fronteira com mais firmeza.

Na prática, essa fronteira tem a seguinte forma: a imagiologia clínica e os diagnósticos estão do lado aceitável. A documentação, as recomendações de tratamento, a comunicação com o paciente e tudo o que envolve julgamento clínico ficam do outro lado. Os clínicos passaram anos a ver a IA melhorar na leitura de exames e na sinalização de anomalias — melhorias que são mensuráveis, publicadas e revistas por pares. O mesmo quadro de evidências não existe para as aplicações mais amplas que os programadores estão agora a introduzir nos hospitais. Os médicos não estão a rejeitar a IA. Estão a aplicar-lhe o mesmo escrutínio que aplicam a qualquer intervenção clínica.

A lacuna de governação é mensurável e não está a fechar rapidamente. A percentagem de clínicos que afirma ter conhecimento das políticas de governação de IA na sua instituição subiu de 21% em 2025 para 27% no ano passado. Trata-se de um ganho de seis pontos percentuais num número que deveria estar perto dos 100. Quando as instituições implementam sistemas de IA para uso clínico sem quadros de governação correspondentes, os clínicos preenchem a lacuna por si próprios — razão pela qual a resistência individual é maior nas áreas onde a supervisão institucional é mais fraca.

A preocupação com as alucinações não é teórica. Modelos de linguagem de grande escala utilizados em contextos clínicos produziram informações aparentemente plausíveis mas factualmente incorretas sobre interações medicamentosas, dosagens e diagnósticos. A preocupação com o viés orientado por anunciantes reflete algo mais estrutural: a maioria das ferramentas clínicas de IA são construídas por empresas cujas receitas dependem do envolvimento e da venda adicional, e não dos resultados dos doentes. Os clínicos que trabalham dentro desses sistemas reconhecem o desalinhamento de incentivos, mesmo quando os fornecedores não o publicitam.

O que o inquérito descreve não é tecnofobia. É uma profissão que aplica padrões de evidência de forma consistente. A IA na radiologia passou porque gerou um conjunto de evidências revistas por pares e foi submetida a ensaios clínicos. As ferramentas actualmente implementadas para documentação, triagem e interação com o doente não passaram por esse processo a uma escala comparável. O Financial Times, ao noticiar hoje o inquérito, enquadra isto como resistência. Mas é mais precisamente um pedido para que se aplique a mesma bitola de evidência que qualquer outra intervenção médica tem de cumprir.

O Stanford HAI AI Index de 2026 regista um padrão semelhante na sua secção de medicina: a adoção está a avançar mais rapidamente do que a validação, e os locais onde a IA clínica está mais implantada raramente são os mesmos onde a literatura de resultados está estabelecida. O que os dados da Wolters Kluwer acrescentam é a perspetiva dos profissionais — que as pessoas mais próximas da tecnologia são as que articulam mais claramente onde a evidência termina.

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