Durante décadas, organizámos os hospitais acrescentando tarefas às profissões. Sempre que surgiu uma nova necessidade, um novo indicador, uma nova norma ou um novo sistema informático, alguém passou a ter mais um formulário para preencher, mais um campo para validar, mais um registo para fazer e mais um circuito para cumprir. O resultado está à vista: temos alguns dos profissionais mais qualificados e mais diferenciados do sistema de saúde a dedicar uma parte significativa do seu tempo a atividades que pouco ou nada dependem das competências pelas quais passaram anos a formar-se.
Médicos transcrevem informação, procuram resultados dispersos, repetem prescrições, produzem declarações e passam horas a alimentar sistemas informáticos. Enfermeiros acumulam registos, verificações, questionários, tarefas administrativas e rotinas protocolizadas que os afastam do doente. Gestores e administrativos telefonam para descobrir camas, localizar equipamentos, remarcar exames, reconstruir percursos e resolver manualmente problemas que o próprio hospital já deveria conseguir antecipar. Criámos profissionais altamente diferenciados e, demasiadas vezes, organizámos o seu trabalho como se fossem processadores humanos de informação.
A Inteligência Artificial pode mudar isto. Mas só produzirá uma verdadeira revolução se resistirmos à tentação de a utilizar para fazer exatamente a mesma Medicina, um pouco mais depressa.
A grande oportunidade da IA não é automatizar o hospital atual. É permitir-nos desenhar outro hospital.
A pergunta que deveríamos fazer já não é: “Que profissões pode a Inteligência Artificial substituir?” É outra: “Que tarefas justificam verdadeiramente ocupar tempo humano?”
Esta mudança de perspetiva é decisiva. Uma profissão não é uma soma de tarefas. Muitas das tarefas que hoje parecem inseparáveis de determinada profissão resultam apenas da forma como fomos organizando os serviços de saúde. A IA dá-nos a oportunidade de voltar ao essencial: identificar o que cada profissão tem de único e libertá-la do trabalho que pode ser automatizado.
No caso do médico, por exemplo, escrever uma história clínica, procurar informação numa guideline, transcrever resultados, pedir um conjunto padronizado de exames ou preencher uma nota de alta são tarefas importantes. Mas não constituem, por si só, a essência da Medicina. Uma parte crescente desse trabalho poderá ser preparada por sistemas de IA. A competência essencial do médico está noutro lugar: decidir.
Decidir quando a informação é incompleta. Integrar dados contraditórios. Perceber que o doente que está à nossa frente não é exatamente igual ao doente descrito num protocolo ou num ensaio clínico. Escolher entre alternativas com diferentes probabilidades de benefício e de risco. Saber quando tratar — e quando não tratar. Reconhecer a exceção. Estabelecer prioridades. Comunicar incerteza. Partilhar uma decisão difícil com o doente e com a família. E, sobretudo, assumir a responsabilidade pela decisão tomada.
A IA pode calcular probabilidades, consultar em segundos milhares de artigos, integrar resultados laboratoriais, imagens, antecedentes e medicação, identificar interações, produzir diagnósticos diferenciais e sugerir alternativas terapêuticas. Deve fazê-lo. Não faz sentido que um médico desperdice tempo a procurar informação que uma máquina consegue reunir em segundos. Mas existe uma diferença fundamental entre propor uma decisão e ser responsável por ela. É nessa diferença que continuará a estar uma parte essencial da Medicina.
O objetivo não pode ser transformar o médico num operador que confirma automaticamente propostas feitas por uma máquina. Se isso acontecer, não teremos eliminado o automatismo; teremos apenas trocado um automatismo por outro. O médico do futuro fará menos tarefas mecânicas, mas terá de exercer um pensamento clínico ainda mais sofisticado: questionar a informação produzida pela IA, identificar possíveis enviesamentos, reconhecer quando os dados são insuficientes e perceber quando uma associação estatística não corresponde à pessoa concreta que tem diante de si.
Há aqui uma advertência importante. Um estudo apresentado na CHI 2025, baseado em 319 trabalhadores do conhecimento e 936 situações reais de utilização de IA generativa, encontrou uma associação entre maior confiança na IA e menor exercício de pensamento crítico. A facilidade tecnológica pode produzir aquilo a que poderíamos chamar preguiça cognitiva: aceitar uma resposta porque parece plausível, em vez de questionar como foi obtida, que dados a sustentam e se realmente se aplica ao caso. Na Medicina, quanto mais inteligente for a máquina, mais importante terá de ser a inteligência crítica de quem a utiliza.
Com a enfermagem deverá acontecer algo semelhante. Também aqui importa rejeitar uma visão redutora. O enfermeiro não é — nem deve transformar-se — num executor humano de protocolos.
Tudo aquilo que seja repetitivo, previsível, protocolizável e verificável deve progressivamente ser apoiado ou executado automaticamente: recolha e integração de determinados parâmetros, preenchimento de campos, alertas, verificação de rotinas, preparação de documentação, organização de tarefas e parte da vigilância tecnológica. Automatizar estas tarefas não significa automatizar o julgamento de enfermagem; significa libertá-lo.
Nenhuma máquina substitui aquilo que constitui uma parte central da enfermagem: cuidar, observar continuamente, tocar, comunicar, ensinar, reconhecer alterações subtis no estado de um doente e perceber que “alguma coisa não está bem” antes de existir um número que o demonstre. Um enfermeiro experiente pode reconhecer uma mudança clínica que ainda não chegou aos monitores. Nenhum algoritmo substitui completamente essa experiência. Nenhum sistema de alertas substitui a presença. Nenhuma máquina mede verdadeiramente o medo de um doente ou a ansiedade de uma família.
Quanto menos tempo o enfermeiro passar diante de um computador, maior poderá ser o tempo passado junto do doente. A verdadeira modernização da enfermagem não é colocar mais tecnologia entre o enfermeiro e o doente. É utilizar tecnologia suficiente para retirar obstáculos entre ambos.
Este princípio deve estender-se a todo o sistema. O farmacêutico hospitalar deverá dedicar cada vez menos tempo ao processamento mecânico de circuitos e mais à segurança, adequação, conciliação e otimização da terapêutica. Os técnicos de diagnóstico e terapêutica poderão ser apoiados pela IA na aquisição e processamento de grandes volumes de informação, concentrando a sua diferenciação na qualidade técnica, nos casos complexos, nas exceções e na interpretação especializada. Os assistentes operacionais poderão ser libertados de parte das tarefas logísticas através da automatização e da robótica. E gestores e administradores deveriam gastar menos tempo a recolher manualmente informação que o hospital já possui e mais tempo a interpretá-la, definir prioridades e melhorar processos.
Há, aliás, uma área onde a IA deveria avançar ainda mais depressa: a logística hospitalar.
Gerir camas, prever altas, antecipar admissões, organizar agendas, coordenar exames, otimizar blocos operatórios, prever consumos, localizar equipamentos, distribuir equipas ou identificar antecipadamente estrangulamentos são, em grande medida, problemas de dados, previsão e otimização. Não faz sentido continuarmos a tentar resolver problemas do século XXI através de dezenas de telefonemas, folhas de Excel, emails e reuniões para descobrir informação que os sistemas poderiam conhecer em tempo real.
Alguns hospitais começaram esta transformação há vários anos. O Johns Hopkins Hospital criou, em 2016, um centro de comando para a gestão integrada da capacidade e do fluxo de doentes, combinando informação em tempo real com análise preditiva para antecipar a ocupação, a procura de camas e outros constrangimentos operacionais. A lógica é semelhante à de uma torre de controlo: deixar de descobrir um problema quando ele já aconteceu e começar a antecipá-lo. Um hospital moderno deveria conseguir saber, com razoável antecedência, onde surgirá necessidade de camas, que exames poderão atrasar uma alta e onde se estão a formar pontos de congestionamento.
Na documentação clínica, a mudança está a ser ainda mais rápida. Na Kaiser Permanente, sistemas de inteligência artificial ambiente que, com consentimento do doente, acompanham a consulta e preparam automaticamente o registo clínico foram utilizados em mais de 2,5 milhões de consultas em pouco mais de um ano, poupando aos médicos cerca de 16 mil horas de documentação. O significado mais importante desse número não está apenas nas horas poupadas. Está no que fazemos com essas horas: permitir ao médico voltar a olhar para o doente. Ouvir. Observar. Pensar. Decidir.
Talvez esta seja uma das grandes ironias da transformação digital da saúde. Introduzimos computadores para melhorar a Medicina e acabámos, demasiadas vezes, por colocar o computador entre o médico e o doente. A tecnologia mais avançada poderá ser precisamente aquela que deixa de ser visível.
Também a organização da enfermagem está a ser redesenhada. A Mayo Clinic desenvolveu modelos de enfermagem virtual em que determinadas tarefas são transferidas do enfermeiro presencial para enfermeiros virtuais, enquanto a integração tecnológica e a automatização do processo clínico reduzem tarefas administrativas, procurando libertar o enfermeiro junto ao doente para a prestação direta de cuidados. A experiência internacional mostra, contudo, que esta transformação só funciona quando redesenha efetivamente o trabalho. Tecnologia simplesmente acrescentada a equipas já insuficientes pode criar mais trabalho, em vez de menos. Digitalizar uma má organização não a transforma numa boa organização.
Talvez o exemplo mais radical esteja a surgir na China. Em abril de 2025, a Universidade de Tsinghua inaugurou o Tsinghua AI Agent Hospital, concebido não como um hospital tradicional ao qual se acrescentam aplicações de IA, mas como um modelo em que agentes inteligentes são integrados desde a origem na arquitetura dos percursos assistenciais
O vídeo de hospitais altamente automatizados que circula nas redes sociais — com quiosques, avaliação digital, automatização de circuitos e interação com sistemas inteligentes — pode conter algum deslumbramento tecnológico. Mas levanta a pergunta certa: se fosse possível desenhar hoje um hospital a partir de uma folha em branco, sabendo aquilo que a Inteligência Artificial já consegue fazer, organizaríamos o trabalho exatamente como o fazemos atualmente?
Seguramente que não.
Talvez não tivéssemos tantos médicos ocupados com tarefas administrativas. Talvez não tivéssemos enfermeiros a introduzir repetidamente informação que já existe noutros sistemas. Talvez não tivéssemos tantas pessoas a telefonar umas às outras para encontrar uma cama. E talvez não aceitássemos sistemas em que informação essencial permanece fragmentada por múltiplas aplicações que não comunicam entre si.
A transformação, contudo, não pode significar entregar à máquina a responsabilidade clínica. Automatizar protocolos não significa automatizar responsabilidade. A Organização Mundial da Saúde defende que, em saúde, os seres humanos devem manter o controlo das decisões médicas. E o Regulamento Europeu da Inteligência Artificial vai no mesmo sentido: nos sistemas de alto risco, exige supervisão humana efetiva e determina que o profissional possa compreender, questionar, ignorar ou mesmo contrariar a recomendação produzida pela IA. Não se trata apenas de uma exigência jurídica ou regulamentar. É uma necessidade clínica e ética.
A decisão que afeta uma pessoa não pode transformar-se simplesmente no resultado opaco de um cálculo que ninguém compreende e ninguém assume. A IA deverá apresentar alternativas, detetar riscos, recordar recomendações e reconhecer padrões. O profissional terá de perceber quando deve seguir a recomendação, quando deve questioná-la e quando deve afastar-se dela.
A fórmula do futuro não deverá ser “IA em vez de profissionais”. Será IA para tudo aquilo em que o ser humano acrescenta pouco valor; profissionais para tudo aquilo em que o ser humano faz a diferença.
Isso implica uma reorganização profunda do trabalho. Deixar à máquina aquilo que é repetitivo, pesquisável, calculável, previsível, protocolizável e administrativamente automatizável. Reservar às pessoas aquilo que exige julgamento, responsabilidade, destreza, criatividade, empatia, confiança, relação e capacidade de reconhecer a exceção.
Durante demasiado tempo discutimos a falta de profissionais de saúde perguntando sobretudo quantos médicos, enfermeiros ou técnicos precisamos contratar. Essa continua a ser uma questão importante. Mas a Inteligência Artificial obriga-nos a acrescentar uma pergunta anterior: quanto do tempo dos profissionais que já temos estamos a desperdiçar em tarefas que uma máquina poderia realizar?
Talvez a maior contribuição da IA para a Medicina não venha a ser descobrir um novo diagnóstico nem recomendar um novo medicamento. Talvez seja devolver-nos aquilo que a burocracia e uma digitalização mal concebida nos foram progressivamente retirando: médicos com tempo para pensar e decidir; enfermeiros com tempo para cuidar; farmacêuticos com tempo para otimizar a terapêutica; técnicos com tempo para exercer a sua diferenciação; e todos os profissionais com mais tempo para estar verdadeiramente com os doentes.
Se conseguirmos isso, teremos feito algo aparentemente paradoxal: usar mais Inteligência Artificial para tornar a Medicina mais humana.
Diretor do Departamento de Medicina da ULSSM
Professor de Medicina da Faculdade de Medicina de Lisboa
