Inteligência Artificial Na Tomada De Decisão Em Saúde: Entre a Precisão Algorítmica E O Julgamento Clínico
Year: 2026
Type: book-chapter
Abstract: Objetivo: refletir criticamente sobre o uso da inteligência artificial na tomada de decisão em saúde, considerando a tensão entre a precisão algorítmica e o julgamento clínico. Método: trata-se de um estudo de reflexão teórica, de natureza analítico-crítica, sobre o uso da inteligência artificial na tomada de decisão em saúde, fundamentado em referenciais teóricos relacionados à inteligência artificial, à saúde digital e aos processos decisórios em saúde. A reflexão foi construída a partir da problematização de aspectos éticos, técnicos e assistenciais, considerando suas implicações para a prática profissional, a gestão dos serviços e a qualidade do cuidado. Resultados: a reflexão evidenciou que a inteligência artificial tem ampliado as possibilidades da tomada de decisão em saúde ao favorecer maior precisão analítica, apoiar o raciocínio clínico, otimizar processos assistenciais e gerenciais e contribuir para a eficiência dos serviços. Entretanto, identificou-se que a confiabilidade das respostas permanece condicionada à qualidade dos dados, à transparência dos modelos, à mitigação de vieses algorítmicos e à supervisão humana. Nesse contexto, a análise revelou que a precisão algorítmica não substitui o julgamento clínico, mas deve atuar de forma complementar, preservando a experiência profissional, a contextualização das decisões e os princípios éticos que orientam o cuidado em saúde. Considerações finais: a inteligência artificial configura-se, portanto, como uma ferramenta estratégica para qualificar a tomada de decisão em saúde, desde que incorporada de forma crítica, ética e responsável. Descritores: inteligência artificial; tomada de decisões; saúde digital; apoio à decisão clínica. INTRODUÇÃO A transformação digital na saúde constitui um dos fenômenos mais relevantes do século XXI, promovendo mudanças estruturais na forma como os serviços são organizados, geridos e ofertados à sociedade (Quilezi et al., 2025). Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) destaca-se como uma tecnologia estratégica para os sistemas de saúde, impulsionada pelos avanços na extração, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados (Bernasiuk; Sarlet, 2024). Sua incorporação ocorre de forma transversal à assistência, à gestão, ao ensino e à pesquisa, favorecendo a integração de ecossistemas digitais nos quais dados clínicos são convertidos em informações capazes de subsidiar decisões fundamentadas em evidências (Bernasiuk; Sarlet, 2024; Quilezi et al., 2025). Na tomada de decisão em saúde, a IA tem ampliado sua participação em diferentes contextos, contribuindo para o suporte ao diagnóstico, a estratificação de risco, a elaboração de prognósticos e a personalização de estratégias terapêuticas (Khosravi et al., 2024; Zhang, 2023; Bragazzi; Garbarino, 2023; Fadul et al., 2025; Esnaashari et al., 2025). No âmbito gerencial, possibilita otimizar a alocação de recursos, prever demandas por leitos e equipes e automatizar processos administrativos, reduzindo a sobrecarga de trabalho dos profissionais (Khosravi et al., 2024; Fadul et al., 2025; Zhang, 2023; Kwon e Kim, 2026). Além disso, a emergência de modelos generativos e conversacionais, como o ChatGPT, estendeu essas possibilidades ao viabilizar o processamento de dados não estruturados e a produção de conteúdos clinicamente relevantes em tempo real (Doreswamy, 2025; Bragazzi; Garbarino, 2023; Zhang, 2023; Reddy, 2024). Apesar desse potencial, a incorporação da IA na saúde é acompanhada por limitações técnicas, éticas e regulatórias que desafiam sua implementação segura. Entre os principais obstáculos destacam-se os vieses algorítmicos, capazes de reproduzir e ampliar desigualdades presentes nos dados de treinamento, a opacidade dos modelos complexos, que dificulta a interpretação e a responsabilização pelas decisões automatizadas, e as alucinações produzidas por sistemas generativos, comprometendo sua confiabilidade clínica. Somam-se a esses desafios a necessidade de proteção da privacidade dos dados, a garantia da segurança do paciente e a validação local dos sistemas antes de sua incorporação à prática assistencial (Soares; Chiavegatto Filho, 2026). Desse modo, embora a IA alcance elevados níveis de precisão estatística, com acurácia superior a 87% em modelos de apoio ao diagnóstico (Duo; Renó, 2025), as decisões em saúde não podem ser reduzidas ao processamento de dados (Vitorino et al., 2025). O julgamento clínico constitui um processo dinâmico e reflexivo que integra experiência profissional, raciocínio clínico e interpretação das evidências diante de contextos marcados pela incerteza (Duo; Renó, 2025; Vitorino et al., 2025). Além dos aspectos técnicos, esse processo envolve a consideração dos valores e preferências do paciente, das condições socioculturais, dos princípios éticos e da comunicação empática, dimensões que permanecem inerentemente humanas e não são integralmente reproduzidas por algoritmos (Duo; Renó, 2025; Vitorino et al., 2025). Assim, a principal tensão reside na integração entre a precisão algorítmica e o julgamento clínico, preservando a autonomia profissional e a segurança do cuidado. Diante desse cenário, torna-se necessário refletir sobre as implicações da IA para a tomada de decisão em saúde, considerando não apenas seus ganhos de eficiência, mas também seus impactos sobre a autonomia dos profissionais, a qualidade da assistência, a responsabilidade ética e a governança das tecnologias digitais. Embora a literatura demonstre avanços expressivos no desenvolvimento e na aplicação dessas ferramentas, permanecem lacunas relacionadas à compreensão crítica de seus limites e das condições necessárias para uma integração responsável, transparente e centrada no paciente. Nessa perspectiva, este estudo parte da problemática da crescente incorporação da IA aos processos decisórios em saúde e da necessidade de compreender seus limites frente à complexidade do julgamento clínico. Assim, objetivou-se refletir criticamente sobre o uso da inteligência artificial na tomada de decisão em saúde, analisando suas contribuições para os processos decisórios, suas aplicações nos diferentes contextos da saúde, suas repercussões na prática profissional e nos serviços de saúde, bem como os desafios éticos, regulatórios e de governança relacionados à sua implementação e utilização, mormente no que se refere ao equilíbrio entre a precisão algorítmica e o julgamento clínico. MÉTODO Trata-se de um estudo de reflexão teórica, de natureza analítico-crítica, elaborado para discutir o uso da IA na tomada de decisão em saúde. A reflexão fundamentou-se na análise e problematização de conceitos, implicações técnico-assistenciais e perspectivas relacionadas à inserção dessas tecnologias nos processos decisórios, considerando sua crescente relevância no contexto da transformação digital dos sistemas de saúde. O percurso metodológico iniciou-se com a delimitação do objeto de reflexão, considerando a expansão da IA em diferentes cenários da atenção à saúde e seus potenciais efeitos sobre a prática clínica e gerencial. A definição do tema foi orientada pela identificação de questões contemporâneas relacionadas à confiabilidade das respostas geradas por sistemas inteligentes, à transparência dos processos algorítmicos, à segurança do paciente, à proteção de dados e às repercussões dessas tecnologias para profissionais, gestores e usuários. A estrutura argumentativa foi organizada a partir de eixos temáticos estratégicos para a compreensão do fenômeno investigado, abrangendo dimensões conceituais, éticas e clínicas. Para subsidiar a reflexão, foram utilizados referenciais teóricos e conceituais dos campos da inteligência artificial, saúde digital, bioética, ciência de dados e tomada de decisão clínica. A seleção desses referenciais baseou-se em sua relevância científica, consistência conceitual e contribuição para o aprofundamento crítico das discussões propostas. Por se tratar de um artigo de reflexão, não foi adotado protocolo de revisão da literatura nem estabelecidos critérios formais de inclusão e exclusão de estudos. O objetivo não foi realizar uma síntese exaustiva da produção científica, mas articular contribuições teóricas e conceituais que sustentassem uma análise crítica, contextualizada e interdisciplinar sobre a atuação da IA na tomada de decisão em saúde, suas aplicações em contextos assistenciais e gerenciais, os impactos sobre o desempenho profissional e organizacional e os aspectos relacionados à governança, segurança e ética em sua implementação e utilização. A análise foi realizada por meio de uma abordagem interpretativa e argumentativa, buscando estabelecer conexões entre os referenciais selecionados e as transformações observadas no campo da saúde contemporânea. Nesse processo, foram consideradas diferentes perspectivas presentes na literatura especializada e suas implicações para a prática clínica, a gestão dos serviços de saúde, a governança tecnológica e a qualidade do cuidado. O processo reflexivo teve como finalidade analisar a compreensão sobre o papel da IA na tomada de decisão em saúde, evidenciando sua aplicação em áreas relacionadas às contribuições da IA para os processos decisórios; às aplicações estratégicas e aos diferentes usos da IA nos contextos assistencial, gerencial, educacional e de pesquisa; às repercussões da IA na prática profissional e nos serviços de saúde, principalmente quanto à qualificação dos processos de trabalho, eficiência organizacional e apoio às atividades assistenciais; e aos desafios éticos, regulatórios e de governança da IA em saúde, envolvendo aspectos como privacidade e proteção de dados, informações incorretas ou fabricadas (alucinações), vieses algorítmicos, transparência, explicabilidade dos modelos, autonomia profissional e responsabilização das decisões apoiadas por sistemas inteligentes. Dessa forma, buscou-se fomentar uma discussão crítica e fundamentada sobre os limites, potencialidades e implicações d
Source: Seven Editora eBooks
Authors: Ana Glace Magalhães de Macedo, Ciro Gadelha Queiroga, Denise Girão Limaverde Lima, Glauciano de Oliveira Ferreira, Luis Felipe Monteiro de Sousa Macedo, Mainna Souza Cavalcante, Marcela Maria Sousa Colares, Marciana Holanda Lima, Tereza Kilza Saraiva do Amaral Oliveira da Silva, Valesca Paes de Albuquerque Vieira, Veronica Melo Benevides Queiroga
Language: Portuguese
Subfield: Health Informatics
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7203443348