A IA no prontuário médico não é adotada da mesma forma por todas as equipes, mesmo quando uma única instituição disponibiliza a tecnologia em larga escala. Um estudo publicado em 26 de outubro na revista npj Digital Medicine acompanhou 2.901 profissionais de atendimento ambulatorial e encontrou diferenças marcantes entre especialidades, locais de trabalho e categorias profissionais.
O sistema analisado é um escriba de inteligência artificial: ele capta a conversa da consulta e prepara um rascunho de documentação clínica para revisão. A pesquisa mostra como a ferramenta foi usada, mas não prova que ela melhorou diagnósticos, segurança do paciente, produtividade ou bem-estar profissional. No Brasil, o uso também precisa atender às normas do Conselho Federal de Medicina (CFM) e às regras de proteção de dados.
IA no prontuário médico teve adesão de 16% a 69%
A pesquisa primária reuniu dados do prontuário eletrônico e do fornecedor do sistema entre dezembro de 2024 e maio de 2025, em uma rede acadêmica integrada dos Estados Unidos. Adoção significou ter usado a ferramenta ao menos uma vez no período; utilização mensal foi a proporção de consultas elegíveis em que o escriba apareceu.
A proporção de profissionais que experimentou o recurso chegou a 69% na pediatria geral comunitária e a 67% na clínica médica comunitária. Na neurologia acadêmica, foi de 53%. Os menores percentuais apareceram na cirurgia geral acadêmica, com 16%, na ginecologia e obstetrícia, com 18%, e na psiquiatria, com 19%.
Entre médicos assistentes e profissionais de prática avançada da rede comunitária, a mediana de uso por consulta alcançou aproximadamente 80% a 90% em alguns grupos até maio de 2025. Ainda assim, a trajetória não foi uniforme: houve adoção lenta e contínua, início seguido de abandono, uso transitório e entrada tardia.
Esses padrões ajudam a evitar uma leitura simplista. Um percentual alto entre quem continuou usando não significa que todos os profissionais aderiram, e uma tentativa isolada não equivale à incorporação do recurso na rotina. O próprio Saúde News já mostrou um problema semelhante em um piloto de IA no pronto-socorro, no qual a abertura da ferramenta caiu ao longo de quatro semanas.
O que o estudo não mediu
O trabalho é observacional e retrospectivo, foi realizado em um único sistema de saúde e analisou somente seis meses. Não houve distribuição aleatória de profissionais, comparação de resultados clínicos nem avaliação independente da qualidade de cada nota. As diferenças podem refletir fluxo de atendimento, duração da consulta, população, integração ao prontuário, treinamento, confiança e facilidade de revisão — fatores que a análise não consegue separar completamente.
Também não é possível transportar os percentuais diretamente para hospitais e consultórios brasileiros. Organização do trabalho, legislação, idioma, infraestrutura e documentação clínica são diferentes. O achado central é mais restrito: a implantação de uma mesma tecnologia pode produzir comportamentos muito distintos entre serviços e especialidades.
Uma segunda pesquisa reforça por que medir quantidade de uso é insuficiente. Em 391.061 consultas ambulatoriais analisadas por pesquisadores da Universidade da Califórnia em São Francisco, a disponibilidade do escriba foi associada a mais instruções documentadas para pacientes. Porém, os textos gerados com IA eram mais longos e apresentavam maior complexidade linguística do que os escritos pelos profissionais; a edição humana não eliminou essa diferença. O estudo também é observacional e não demonstrou se os pacientes compreenderam melhor ou pior as orientações.
O que as regras brasileiras exigem
A Resolução CFM nº 2.454/2026, em vigor desde agosto, inclui ferramentas de IA que auxiliam a redação de documentos clínicos. A norma determina supervisão humana, avaliação de risco, auditoria e monitoramento. O paciente deve receber explicação clara sobre o uso da tecnologia, e a decisão final permanece com o médico.
Isso significa que o rascunho não deve ser tratado como prontuário pronto. Antes de assinar, o profissional precisa conferir omissões, informações atribuídas à pessoa errada, termos ambíguos, medicamentos, alergias, condutas e a clareza das orientações. A instituição, por sua vez, precisa acompanhar desempenho, correções, desistências, falhas e incidentes em cada contexto de uso, em vez de avaliar apenas o número de notas produzidas.
O enquadramento regulatório depende da finalidade declarada e do efeito da ferramenta no cuidado. Uma tecnologia administrativa e um sistema que apoia decisão clínica podem receber exigências diferentes; essa distinção também apareceu na reportagem sobre a consulta da FDA para dispositivos médicos com IA generativa.
A Lei Geral de Proteção de Dados classifica informações de saúde como dados pessoais sensíveis. Finalidade, necessidade, transparência, segurança e prestação de contas devem orientar o tratamento. A base legal não é sempre o consentimento e depende do caso concreto, mas gravar, enviar, armazenar ou compartilhar conteúdo de uma consulta exige mapear quem recebe os dados, para qual finalidade, por quanto tempo e com quais salvaguardas.
O que serviços de saúde podem aprender com a adoção desigual
O novo estudo não escolhe um produto nem oferece uma taxa ideal de utilização. Ele indica que uma implantação responsável precisa avaliar especialidade por especialidade: em quais consultas o recurso ajuda, quando atrapalha, quanto tempo a revisão exige, quais erros aparecem e por que alguns profissionais abandonam a ferramenta.
Eficiência documental é apenas um dos desfechos. Legibilidade para o paciente, precisão clínica, privacidade, equidade, segurança e impacto sobre a relação profissional-paciente também precisam ser acompanhados. A IA pode preparar um rascunho; a qualidade e a responsabilidade pelo registro continuam humanas.
Imagem editorial ilustrativa sobre documentação clínica assistida por IA. Pessoas, tela e ambiente são fictícios e não representam pacientes, profissionais, instituição, produto ou resultado dos estudos.
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