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Álvaro Dias diz que IA amplia diagnósticos, mas não substitui a consulta médica

Publicado 13/01/2026 • 13:28 | Atualizado há 58 minutos

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Tendências e Mentalidades

Álvaro Machado Dias é um neurocientista e futurista de reputação internacional. Ele é professor livre-docente da Universidade Federal de São Paulo, membro do Painel Global de Tecnologia do MIT e fellow da Brain & Behavioral Sciences (Cambridge).

KEY POINTS

  • Sistemas de inteligência artificial integram históricos e diagnósticos em larga escala, agindo na identificação de padrões em exames radiológicos e laboratoriais.
  • Avanço de plataformas para o consumidor final permite análise direta de biometria por algoritmos, alterando o papel central do especialista em diagnósticos iniciais.
  • Redes de saúde focadas em excelência utilizam a tecnologia para elevar a precisão clínica, enquanto ambientes de baixo custo priorizam a redução de despesas.

Ferramentas de inteligência artificial já leem exames, integram históricos e produzem hipóteses clínicas em larga escala, ampliando seu uso no setor de saúde. Para discutir os impactos dessa transformação, o programa o Real Time, do Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC, recebeu Álvaro Machado Dias, comentarista, professor de Neurociências da Unifesp e especialista em inteligência artificial, sobre como a tecnologia afeta a medicina tradicional.

“A IA usada no hospital e no consultório, sobretudo de excelência, já se tornou uma realidade, e o principal papel dela é encontrar padrões”, disse Dias, ao explicar que sistemas inteligentes têm alto desempenho na leitura de exames radiológicos e laboratoriais, além de agilizar processos e reduzir custos operacionais.

O professor afirmou que a novidade recente está no avanço de plataformas voltadas diretamente ao consumidor final, que passam a permitir o envio de exames, dados biométricos e informações de estilo de vida para análise direta por modelos de linguagem. Segundo ele, isso altera o paradigma atual, no qual o especialista ainda é central mesmo para os primeiros insights clínicos.

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“Num país como o Brasil, onde nem todo mundo tem acesso fácil a planos de saúde, as pessoas vão usar dados simples, como batimento cardíaco e temperatura, para discutir exaustivamente com a IA”, afirmou. Ele avaliou que a comodidade e o custo tendem a impulsionar esse comportamento, transformando a interação com algoritmos em uma busca cotidiana por bem-estar.

Ao abordar os riscos, Dias destacou que erros das IAs — chamados de alucinações — ainda existem, embora as métricas mostrem queda consistente desses problemas. “Não acho que, no médio prazo, o grande risco seja a alucinação”, disse, ponderando que a principal limitação está no uso de dados estáticos, incapazes de captar dimensões visuais, psicológicas e fenomenológicas da consulta médica.

O especialista explicou que a prática clínica envolve elementos que extrapolam exames e textos. Segundo ele, um médico sensível consegue interpretar sinais contextuais e comportamentais que não aparecem nos dados, algo que os sistemas atuais ainda não conseguem fazer de forma robusta e multimodal.

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“A consulta tem um componente ritualístico tão importante quanto o informacional”, afirmou Dias, ao comentar que a escuta, o tempo dedicado ao paciente e o exame físico contribuem para a adesão ao tratamento e à própria saúde, mesmo quando não são decisivos para o diagnóstico final.

Na comparação entre erros humanos e algorítmicos, o professor disse que médicos tendem ao fechamento precoce de narrativas, enquanto a IA sofre com reducionismo e dificuldade de construir histórias clínicas completas. Para ele, o maior equívoco é tratar essas abordagens como excludentes, quando, na prática, são complementares.

Ao encerrar, Dias avaliou que o uso da IA em hospitais depende mais da estratégia institucional do que da tecnologia em si. Segundo ele, redes focadas em excelência utilizam a inteligência artificial para aumentar a eficácia diagnóstica, enquanto ambientes de baixo custo priorizam eficiência e redução de despesas, definindo, assim, o impacto real da ferramenta na prática médica.

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