Saúde digital nos EUA enfrenta o desafio de conquistar a confiança dos pacientes

Pesquisa nacional revela receio com a velocidade do avanço da tecnologia. Na medicina, especialistas discutem os limites dos algoritmos, a segurança dos dados dos pacientes e a importância de manter profissionais de saúde envolvidos nas decisões clínicas

Por Paloma de Sá | GNEWSUSA

A inteligência artificial está ampliando sua presença na área da saúde nos Estados Unidos, com ferramentas capazes de analisar exames, identificar padrões em imagens médicas e auxiliar profissionais na avaliação de doenças. Ao mesmo tempo, o avanço acelerado dessa tecnologia levanta questões importantes: até que ponto os pacientes podem confiar em um diagnóstico digital? Quem responde quando um sistema comete um erro? E como garantir que informações médicas pessoais não sejam utilizadas de maneira inadequada?

Uma pesquisa divulgada em 8 de outubro pelo AP-NORC Center for Public Affairs Research ajuda a contextualizar esse debate. Segundo o levantamento, 64% dos adultos americanos consideram que a inteligência artificial está se desenvolvendo rápido demais. Apenas 8% afirmam que o ritmo é lento demais, enquanto aproximadamente um quarto considera a velocidade adequada.

A pesquisa foi realizada entre 24 e 28 de setembro de 2026, com 2.140 adultos nos Estados Unidos. Os resultados mostram preocupação com o ritmo de desenvolvimento da tecnologia, mas não medem especificamente a confiança dos americanos em diagnósticos médicos feitos por inteligência artificial.

Ainda assim, o levantamento coloca em evidência uma questão relevante para o setor de saúde: como incorporar ferramentas digitais cada vez mais sofisticadas sem comprometer a segurança, a privacidade e a qualidade do atendimento?

Como a inteligência artificial já está sendo utilizada na medicina?

A inteligência artificial não é apenas uma possibilidade para o futuro da medicina. Nos Estados Unidos, sistemas baseados nessa tecnologia já são utilizados em diferentes tipos de dispositivos médicos e aplicações clínicas.

De acordo com a Food and Drug Administration (FDA), agência federal responsável pela regulamentação de medicamentos, dispositivos médicos e outros produtos de saúde, mais de 1.600 dispositivos médicos habilitados por inteligência artificial estavam autorizados para comercialização no país em setembro de 2026.

Esses recursos podem auxiliar na interpretação de exames de imagem, na identificação de alterações que merecem investigação e na análise de grandes volumes de informações clínicas. Há também aplicações voltadas à detecção de doenças, ao monitoramento de pacientes e ao apoio a decisões terapêuticas.

Em exames de imagem, por exemplo, um algoritmo pode destacar regiões suspeitas em uma radiografia, tomografia ou mamografia para que o profissional responsável examine os achados com maior atenção. Em outras aplicações, sistemas podem analisar imagens da retina para identificar sinais de doenças oculares ou auxiliar na avaliação de determinados riscos cardiovasculares.

O objetivo dessas ferramentas é oferecer informações adicionais, melhorar determinados processos e, em situações específicas, contribuir para que problemas sejam identificados mais cedo.

Entretanto, a autorização de um dispositivo não significa que qualquer sistema de inteligência artificial seja adequado para qualquer finalidade médica. Cada tecnologia precisa ser avaliada de acordo com seu uso previsto, suas características e os riscos associados.

A inteligência artificial pode dar um diagnóstico errado?

Sim. Mesmo sistemas avançados podem produzir resultados incorretos, interpretar informações de forma inadequada ou deixar de identificar sinais importantes.

O desempenho de uma ferramenta depende de fatores como a qualidade dos dados utilizados em seu desenvolvimento, a população em que foi avaliada, as condições de uso e a complexidade do problema clínico.

Um sistema treinado com determinados grupos de pacientes, por exemplo, pode apresentar desempenho diferente quando aplicado a pessoas com características clínicas distintas. Também pode haver dificuldades quando os exames apresentam baixa qualidade ou quando o caso envolve condições raras, múltiplas doenças ou sintomas pouco específicos.

Os chamados modelos de linguagem, utilizados em chatbots e assistentes digitais, apresentam outro desafio. Eles podem produzir respostas bem estruturadas e convincentes mesmo quando parte das informações está incorreta ou não corresponde ao caso apresentado.

Isso significa que uma explicação clara, detalhada e aparentemente segura não é garantia de precisão médica.

Na prática, uma ferramenta de inteligência artificial pode ser útil para organizar informações, explicar termos técnicos e apoiar a análise de determinados dados. Entretanto, não deve ser tratada automaticamente como uma autoridade capaz de confirmar ou descartar uma doença.

O uso responsável exige validação clínica, avaliação dos riscos e mecanismos para identificar falhas. Quando uma ferramenta participa de decisões que podem alterar o tratamento de um paciente, a confiabilidade dos resultados torna-se especialmente importante.

O médico será substituído por um algoritmo?

A incorporação da inteligência artificial não significa que a avaliação clínica possa ser reduzida à análise automatizada de exames ou sintomas.

Um diagnóstico médico geralmente envolve mais do que reconhecer padrões. O profissional considera o histórico do paciente, os medicamentos utilizados, as condições preexistentes, os sintomas, o exame físico e os resultados de diferentes testes.

Também precisa avaliar hipóteses alternativas, identificar situações de urgência, explicar as possibilidades ao paciente e considerar suas preferências na tomada de decisões.

A inteligência artificial pode contribuir com parte desse processo, mas suas respostas precisam ser interpretadas dentro do contexto clínico.

Um algoritmo pode indicar uma alteração em uma imagem, por exemplo, mas a decisão sobre a necessidade de exames adicionais, a realização de uma biópsia ou o início de um tratamento depende de uma avaliação mais ampla.

A própria FDA distingue os dispositivos médicos habilitados por inteligência artificial de outras aplicações de software e adota critérios regulatórios conforme a finalidade e o risco de cada produto.

O desafio para os sistemas de saúde americanos é incorporar as vantagens da automação sem transformar uma ferramenta de apoio em substituta indiscriminada do julgamento clínico.

O que acontece quando a inteligência artificial erra?

A responsabilidade por um erro envolvendo inteligência artificial pode ser complexa. Dependendo da situação, podem estar envolvidos o fabricante do dispositivo, a instituição de saúde, os profissionais que utilizam o sistema e as condições em que a tecnologia foi implementada.

Por isso, a avaliação de uma ferramenta não deve se limitar ao desempenho apresentado durante seu desenvolvimento. Também é importante acompanhar seus resultados no ambiente real, verificar se surgem falhas e avaliar se o desempenho se mantém ao longo do tempo.

Os profissionais e as instituições precisam conhecer as limitações do sistema e compreender quando os resultados exigem revisão adicional.

A FDA acompanha dispositivos médicos habilitados por inteligência artificial dentro de seu modelo de regulamentação de produtos médicos. A agência também publica orientações sobre software de apoio à decisão clínica, considerando a finalidade do sistema e os critérios regulatórios aplicáveis.

Isso não significa, porém, que toda ferramenta digital que oferece informações sobre saúde tenha sido avaliada ou autorizada pela FDA. Aplicativos de bem-estar, chatbots de uso geral e dispositivos médicos podem estar sujeitos a regras diferentes.

Para o paciente, uma pergunta importante antes de utilizar uma ferramenta é saber se ela foi desenvolvida e validada para a finalidade médica pretendida, quais são suas limitações e quem deve interpretar os resultados.

Privacidade médica é outro ponto de atenção

Além da precisão dos resultados, o uso da inteligência artificial na saúde envolve a proteção de informações pessoais.

Para receber respostas mais específicas, usuários podem compartilhar sintomas, resultados de exames, histórico de doenças, listas de medicamentos e outros dados que revelam aspectos íntimos de sua vida.

Essas informações exigem cuidados especiais, sobretudo quando são inseridas em plataformas digitais cujas regras de armazenamento, utilização e compartilhamento não são suficientemente claras para o usuário.

Nos Estados Unidos, a HIPAA, lei federal de privacidade e segurança das informações de saúde, estabelece obrigações para entidades abrangidas pela legislação, como determinados prestadores de serviços médicos, planos de saúde e seus parceiros comerciais.

Entretanto, nem todo aplicativo ou chatbot de inteligência artificial está sujeito à HIPAA. A proteção aplicável depende do tipo de serviço, da organização responsável e das circunstâncias em que os dados são coletados e utilizados. Outras leis federais e estaduais também podem ser relevantes.

Antes de inserir informações médicas em uma plataforma, o usuário deve verificar sua política de privacidade, entender como os dados podem ser armazenados ou reutilizados e evitar compartilhar informações identificáveis quando isso não for necessário.

Sempre que possível, é preferível utilizar os canais seguros disponibilizados pelo próprio profissional ou sistema de saúde para enviar exames, documentos e mensagens clínicas.

A proteção de dados não é apenas uma questão tecnológica. Ela também envolve transparência, consentimento quando exigido, segurança da informação e clareza sobre quem pode acessar os registros.

Como usar ferramentas digitais de saúde com mais segurança?

A inteligência artificial pode ser útil para esclarecer dúvidas e ajudar o paciente a compreender informações médicas. O cuidado está em reconhecer a diferença entre receber uma explicação e obter um diagnóstico confiável.

Algumas medidas podem reduzir riscos:

Use a tecnologia como apoio informativo: ferramentas digitais podem ajudar a compreender termos médicos e preparar perguntas para uma consulta.
Não interrompa tratamentos por conta própria: uma resposta gerada por IA não substitui a orientação do profissional que acompanha o caso.
Não adie atendimento diante de sintomas graves: falta de ar, dor persistente no peito, perda súbita de força ou outros sinais de emergência exigem avaliação imediata.
Confira informações importantes: orientações sobre medicamentos, doses, interações e tratamentos devem ser verificadas com um profissional habilitado.
Proteja seus dados: evite inserir nomes completos, números de identificação, documentos médicos ou outros dados pessoais em plataformas sem compreender suas regras de privacidade.
Pergunte sobre o uso da IA no atendimento: pacientes podem buscar informações sobre quais ferramentas são utilizadas, para que servem e como os resultados são revisados.

O objetivo não é rejeitar a tecnologia, mas utilizá-la de forma compatível com os riscos envolvidos. Uma ferramenta que auxilia na organização de perguntas para uma consulta apresenta um perfil de risco diferente de um sistema que recomenda um tratamento ou interpreta um exame para orientar uma decisão urgente.

A confiança dependerá de transparência e segurança

A preocupação dos americanos com a velocidade do avanço da inteligência artificial não demonstra, isoladamente, rejeição à tecnologia na medicina. O levantamento AP-NORC não perguntou especificamente se os entrevistados confiariam em diagnósticos digitais.

Ainda assim, o debate sobre a utilização da IA na saúde coloca questões que vão além da inovação. Pacientes precisam saber quando a tecnologia está sendo utilizada, quais são seus limites e como as informações produzidas serão incorporadas ao atendimento.

Para as instituições de saúde, isso significa investir em validação, supervisão clínica, segurança dos dados e acompanhamento dos resultados. Para os pacientes, significa compreender que uma resposta automatizada pode ser informativa, mas não deve ser confundida com uma avaliação médica completa.

A inteligência artificial tem potencial para contribuir com a medicina, desde a análise de exames até a organização de informações clínicas. O benefício real, entretanto, depende da qualidade das ferramentas, da finalidade para a qual foram desenvolvidas e da maneira como são utilizadas.

Em um cenário de rápida transformação tecnológica, a confiança não deve ser construída apenas com promessas de inovação. Ela depende de evidências, transparência e mecanismos que protejam o paciente quando a tecnologia falha.

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