Ferramentas generativas para médicos: de exames automatizados a relatórios clínicos

Ferramentas generativas para médicos: de exames automatizados a relatórios clínicos

Por Cristiano rodrigues - REC Inteligência Artificial | Publicado em 2 de maio de 2025

A medicina do futuro já começou: algoritmos que escrevem laudos, interpretam exames e até ajudam no diagnóstico

Na rotina exaustiva de hospitais e clínicas, médicos enfrentam um duplo desafio: cuidar de pessoas e, ao mesmo tempo, lidar com uma avalanche de dados, prontuários e relatórios técnicos. Um radiologista pode precisar interpretar até 100 exames por dia. Um clínico, redigir dezenas de páginas de laudos, prescrições e solicitações.

Em meio a essa sobrecarga, uma nova aliada tem transformado o cenário da saúde: a inteligência artificial generativa. Mais do que processar dados, esses sistemas agora criam textos, imagens e simulações médicas, agilizando tarefas repetitivas e abrindo espaço para um atendimento mais humano e personalizado.

Do ChatGPT à medicina: como a IA começou a escrever como um médico

A popularização de modelos como ChatGPT, Claude e Gemini criou o alicerce para o uso de IA generativa em diversas áreas. Mas na medicina, os desafios são maiores: precisão, ética e responsabilidade não são opcionais — são vitais.

Foi nesse cenário que surgiram ferramentas específicas como:

• Glass Health: gera planos de diagnóstico e tratamento a partir de sintomas e exames.

• Abridge AI: transforma conversas entre médico e paciente em relatórios clínicos automáticos.

• Hippocratic AI: modelo fundado exclusivamente para atuar em contextos médicos, com base ética, treinado em guidelines médicos internacionais.

• Nuance DAX Copilot (Microsoft): cria relatórios completos com base em ditados médicos em tempo real, integrado ao Microsoft Teams e prontuários eletrônicos.

Essas ferramentas reduzem o tempo gasto em documentação médica em até 70%, segundo a American Medical Association.

Exames automatizados: a IA como “segundo par de olhos”

O campo da radiologia foi um dos primeiros a adotar a IA generativa. Modelos como o PACS AI e o Lunit INSIGHT analisam radiografias, tomografias e ressonâncias, apontando anormalidades com base em milhões de imagens anteriores.

Casos de uso real:

• IA detectando câncer de pulmão em estágios iniciais que passariam despercebidos ao olhar humano.

• Triagem automática de imagens normais, permitindo que radiologistas concentrem atenção nos exames críticos.

• Geração de laudos radiológicos completos, com linguagem técnica compatível com o padrão internacional DICOM.

O resultado? Redução de erros, diagnósticos mais rápidos e maior cobertura de exames em regiões com escassez de especialistas.

Relatórios clínicos com IA: da transcrição à análise preditiva

Imagine um médico conversando com o paciente, sem precisar anotar nada. Tudo é gravado, transcrito e transformado em:

• Resumo clínico estruturado;

• Hipóteses diagnósticas baseadas em protocolos internacionais;

• Sugestões de exames complementares;

• Recomendações farmacológicas e referências bibliográficas.

É o que faz a Abridge AI, já adotada por hospitais como a UPMC (University of Pittsburgh Medical Center). O sistema aprende com o histórico dos pacientes e refina os relatórios com base no estilo do médico, oferecendo sugestões, mas sempre mantendo o profissional no comando.

Outras ferramentas, como o Suki Assistant e o Tali AI, vão além, se integram ao prontuário eletrônico e oferecem comandos de voz em tempo real, tornando o atendimento mais fluido.

Casos de uso reais: do consultório ao centro cirúrgico

1. Clínicas privadas:

• Médicos usam IA generativa para redigir relatórios de retorno, prescrições automatizadas e documentação para convênios, liberando até 2 horas por dia.

2. Hospitais públicos:

• Sistemas como o Med-PaLM (do Google DeepMind) auxiliam no treinamento de residentes, explicando casos clínicos complexos como um tutor.

3. Cirurgia assistida por IA:

• A startup Activ Surgical desenvolveu um sistema que interpreta em tempo real os dados visuais durante cirurgias, auxiliando na tomada de decisão e evitando cortes em regiões sensíveis.

4. Diagnóstico preditivo:

• A Tempus Labs usa IA generativa para simular a evolução de doenças com base em históricos genéticos e exames anteriores, o que tem impacto direto em decisões sobre câncer e doenças crônicas.

Limites éticos e a supervisão humana: a IA não substitui o médico

Embora promissoras, essas ferramentas trazem um alerta: a IA generativa ainda comete erros. Em medicina, um erro de interpretação pode custar vidas.

Por isso, a presença humana continua essencial. Todos os sistemas são projetados para atuar como assistentes, não como substitutos. A regulamentação médica exige que os laudos automatizados sejam sempre validados por um profissional autorizado.

A FDA (EUA) e a EMA (Europa) já possuem normas específicas para validação de softwares médicos com IA, e o Brasil está em fase de construção regulatória via ANVISA e CFM.

IA e burnout médico: uma cura invisível?

Segundo estudo publicado no JAMA, cerca de 63% dos médicos relatam esgotamento profissional crônico. Um dos maiores fatores é a sobrecarga burocrática — prontuários, exames, relatórios.

Com IA generativa automatizando parte dessa carga, muitos profissionais relatam melhora no bem-estar, mais tempo para estudar casos e ouvir pacientes.

A medicina, afinal, sempre foi feita de escuta, empatia e raciocínio clínico. A tecnologia, quando bem aplicada, não substitui o humano — ela o liberta.