O papel da inteligência artificial na redução de erros médicos
- Inova na Real
- há 20 minutos
- 3 min de leitura
Menos achismo, mais precisão
Quando se fala em erro médico, o debate costuma oscilar entre a responsabilização individual e a crítica genérica ao sistema de saúde. Nenhuma dessas abordagens, isoladamente, explica o problema. Na prática, o erro surge antes da decisão clínica final, em fluxos mal estruturados, excesso de informação não organizada, falhas de comunicação e decisões tomadas sob pressão, fadiga e incerteza. No Brasil, esse cenário não é pontual. Ele é estrutural, recorrente e mensurável.
Em 2023, a Organização Nacional de Acreditação divulgou dados consolidados, alinhados a estimativas da Organização Mundial da Saúde, indicando que cerca de 55 mil mortes por ano no país estão associadas a eventos adversos evitáveis na assistência à saúde. Isso equivale a aproximadamente seis óbitos por hora decorrentes de falhas no cuidado. Esses números não se restringem a procedimentos de alta complexidade. Incluem erros de medicação, atrasos diagnósticos, falhas de procedimento e problemas básicos de identificação e comunicação.
Estudos nacionais também apontam que mais de 1,3 milhão de brasileiros sofrem anualmente algum tipo de dano relacionado a erros médicos, o que revela um impacto contínuo e disseminado em todo o sistema de saúde.
O volume de falhas notificadas reforça esse quadro. Entre agosto de 2023 e julho de 2024, foram registrados quase 300 mil eventos relacionados a erros na assistência à saúde no Brasil, com base em dados oficiais de notificação.
Ao mesmo tempo, cresce a resposta jurídica. Em 2025, o Conselho Federal de Farmácia divulgou dados do Conselho Nacional de Justiça mostrando que os processos judiciais por erro médico aumentaram mais de 500% em apenas um ano. Esse movimento sinaliza um sistema sob pressão assistencial, institucional e econômica.
É nesse contexto que a inteligência artificial deixa de ser apenas uma tendência tecnológica e passa a ser discutida como parte da infraestrutura de segurança do cuidado. O principal papel da IA na redução de erros médicos não é substituir o profissional de saúde, mas reduzir a variabilidade das decisões clínicas, apoiar o raciocínio com base em evidências e diminuir a dependência exclusiva da intuição em ambientes de alta pressão. Revisões científicas recentes mostram que sistemas de suporte à decisão clínica baseados em inteligência artificial contribuem para melhorar a acurácia diagnóstica, apoiar escolhas terapêuticas e reduzir eventos adversos quando integrados de forma adequada à prática assistencial.
Um dos campos mais sensíveis dessa transformação é o dos erros de medicação, historicamente entre as principais causas de danos evitáveis. Sistemas de IA aplicados à farmacovigilância conseguem cruzar informações clínicas em tempo real, identificar interações medicamentosas perigosas, inconsistências de dose e incompatibilidades com o perfil do paciente. O avanço mais relevante não está na quantidade de alertas gerados, mas na capacidade de priorizar riscos relevantes e reduzir a fadiga de alerta, um problema amplamente documentado na rotina hospitalar.
Outro impacto direto ocorre na priorização clínica. Em áreas como radiologia, emergência e terapia intensiva, a inteligência artificial tem sido utilizada para organizar filas, destacar exames suspeitos e antecipar sinais de deterioração clínica. Nesses casos, o ganho não está em substituir o diagnóstico humano, mas em ganhar tempo, reduzir atrasos críticos e apoiar decisões em contextos nos quais minutos fazem diferença.
Nada disso funciona sem método e governança. A literatura científica é consistente ao apontar que a adoção de inteligência artificial sem validação adequada pode ampliar problemas existentes. Modelos treinados com bases de dados limitadas, ausência de critérios claros de auditoria e confiança excessiva na tecnologia representam riscos reais. Por isso, a incorporação da IA em saúde está cada vez mais associada à regulação. No Brasil, a Anvisa já trata software como dispositivo médico, exigindo critérios de segurança, desempenho e rastreabilidade. Essa abordagem reforça que a inteligência artificial clínica não é acessória, mas parte do cuidado.
O desafio, portanto, é menos tecnológico e mais estrutural e cultural. Se o país já mede falhas assistenciais, reconhece o impacto humano dos erros médicos e convive com crescente judicialização, a questão central passa a ser onde a inteligência artificial pode atuar para reduzir o espaço entre protocolos e a prática real. Não como promessa de automação total, mas como ferramenta de apoio à conciliação medicamentosa, à auditoria de prontuários, à detecção precoce de riscos e à padronização de decisões críticas.
Menos achismo e mais precisão não é um slogan. É uma mudança de lógica. Em um sistema que ainda perde milhares de vidas todos os anos por falhas evitáveis, a inteligência artificial representa a possibilidade concreta de transformar dados em decisões melhores, processos mais seguros e cuidado mais consistente, sem substituir o humano, mas sustentando-o com método, evidência e responsabilidade.
REFERÊNCIAS:
Comentários