IA na medicina: o que muda com a nova Resolução do CFM
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A partir de 26 de agosto de 2026 — dentro de poucos dias — entra em vigor a Resolução CFM nº 2.454/2026, publicada em 27 de fevereiro no Diário Oficial da União após mais de um ano de debate com especialistas. É a primeira normativa nacional a regular, de forma abrangente, o uso de inteligência artificial na prática médica brasileira. E ela chega no momento certo: os conselhos de medicina já debatem o tema em eventos por todo o país, e a própria literatura científica acaba de confirmar o que muitos suspeitavam — o uso rotineiro de IA pode corroer a habilidade técnica de quem a utiliza. Duas frentes, um mesmo alerta: a tecnologia mudou de fase, e exige do médico uma postura mais deliberada do que nunca.
O que muda a partir desta semana
A Resolução CFM 2.454/2026 estabelece pontos que vão direto ao cotidiano de quem atende: a decisão clínica final — diagnóstico, prognóstico, conduta terapêutica — é sempre do médico, que não pode delegar à IA a comunicação desses resultados ao paciente. O paciente, por sua vez, passa a ter o direito de ser informado, de forma clara e acessível, sempre que a IA for usada como apoio relevante em seu atendimento. O médico pode recusar-se a utilizar ferramentas que considere inseguras, sem validação científica ou regulatória, sem sofrer penalização por isso. Hospitais e clínicas que adotam sistemas próprios de IA precisam estruturar governança interna, incluindo uma Comissão de IA e Telemedicina sob coordenação médica. E há proteção explícita ao profissional contra responsabilização indevida por falhas do sistema — desde que ele comprove uso diligente, crítico e ético da ferramenta.
Esse último ponto merece atenção: a proteção não é automática. Ela depende de o médico conseguir demonstrar que exerceu julgamento clínico ativo, e não que simplesmente aceitou o que a máquina sugeriu. Na prática, a resolução formaliza algo que a boa formação técnica já deveria garantir — a capacidade de operar, decidir e responder com autonomia, com ou sem o apoio do algoritmo.
O tema já vinha sendo debatido nos conselhos regionais. Nos últimos dias, o Cremers-RS levou a discussão ao "Summit Talks: Inteligência Artificial na Medicina", na Universidade Feevale, reunindo mais de 100 profissionais. Um dado apresentado no evento resume bem por que a IA administrativa é bem-vinda: hoje, apenas 27% do tempo do médico é dedicado exclusivamente ao paciente. Como resumiu o vice-presidente do conselho, Eduardo Neubarth Trindade, "a inteligência artificial já faz parte da realidade da saúde e precisamos estar preparados para utilizá-la de forma responsável" — e o painel dedicado à nova resolução reforçou que a tecnologia deve devolver tempo à relação médico-paciente, não substituir o raciocínio clínico que sustenta essa relação.
O estudo que acendeu o alerta técnico
Enquanto a regulamentação avança sobre governança e responsabilidade, a ciência trouxe uma evidência mais dura: a IA pode, de fato, tirar a habilidade da mão do médico. Em agosto de 2025, a revista The Lancet Gastroenterology & Hepatology publicou o primeiro estudo a documentar clinicamente esse fenômeno, batizado de deskilling induzido por IA. Endoscopistas de quatro centros médicos foram acompanhados em colonoscopias, alternando entre o uso e o não uso de um algoritmo de detecção de pólipos. Assistidos pela IA, atingiram uma taxa de detecção de adenomas de 25,3% — o ganho de performance esperado da tecnologia.
O problema apareceu quando os mesmos profissionais voltaram a trabalhar sem o algoritmo, depois de meses de exposição rotineira a ele: a taxa de detecção sem IA, que era de 28,4% antes do estudo, caiu para 22,4%. Uma queda relativa de quase 20% na capacidade do próprio médico de enxergar uma lesão pré-cancerígena sozinho, com seus próprios olhos e seu próprio julgamento treinado. O autor do estudo, Dr. Marcin Romańczyk, foi direto: é a primeira evidência de um impacto negativo do uso regular de IA sobre a competência clínica.
O achado não é isolado. Uma pesquisa da American Medical Association com quase 1.700 médicos, divulgada em fevereiro de 2026, mostrou que 81% das instituições de saúde já usam IA em algum grau — e 76% dos médicos dizem que ela melhora sua capacidade de cuidar dos pacientes. Mas 88% relatam pelo menos alguma apreensão quanto à perda de habilidade causada pela tecnologia, e 70% estão preocupados especificamente com a formação de residentes. Um estudo com radiologistas complementa o quadro: profissionais menos experientes identificam apenas 20% dos erros cometidos por sistemas de IA, contra 46% entre os mais experientes — abrindo espaço para o chamado never-skilling, quando a habilidade nunca chega a se formar porque o apoio tecnológico chega cedo demais na curva de aprendizagem.
Por que isso pesa mais em quem opera
Para quem atua em videolaparoscopia, endourologia, broncoscopia, colonoscopia, endoscopia, ultrassonografia ou procedimentos endovasculares, esse alerta tem peso adicional. A literatura médica demonstra, há décadas, que a competência cirúrgica não é conhecimento teórico — é a capacidade cognitiva e técnica de executar um procedimento em nível aceitável (Patil et al., 2003), construída em etapas, com dificuldade crescente, começando pelo domínio básico das ferramentas e do efeito fulcro característico dos procedimentos minimamente invasivos (Nácul et al., 2015; Nisky et al., 2012).
Essa competência amadurece através de um processo bem descrito na literatura: no início, o profissional intelectualiza cada movimento, pensa em cada etapa, tem desempenho baixo. Com repetição estruturada e acompanhamento de desempenho, as habilidades motoras se consolidam até atingir o estágio de automação — quando o procedimento deixa de exigir atenção consciente e libera a mente do médico para o que realmente importa: identificar uma complicação e decidir, em tempo real, o que fazer com ela (Reznick & MacRae, 2006).
É exatamente esse estágio de automação que a IA, usada sem critério, ameaça esvaziar. Se o algoritmo detecta o pólipo, aponta a lesão, sugere a trajetória do cateter ou guia o corte, o profissional pode nunca internalizar completamente a percepção sensorial e motora que sustenta a decisão autônoma — e, pior, pode perder a que já tinha. Em um procedimento minimamente invasivo, onde não há tempo para "recarregar" uma habilidade no meio de um sangramento inesperado, essa lacuna custa caro. E é justamente esse tipo de lacuna que a nova resolução do CFM cobra do médico saber demonstrar que não tem — com uso diligente, crítico, comprovável.
Onde entra o treinamento com simulação realística
Vale fazer uma distinção importante aqui, porque à primeira vista pode parecer contraditório defender treinamento em simulador — outra tecnologia — como resposta a um problema causado por tecnologia. Não é. A diferença está em quem toma a decisão. Na IA clínica que gerou o alerta de deskilling, o algoritmo aponta o pólipo, sugere a trajetória, indica a lesão — e o médico, com o tempo, passa a seguir a sugestão em vez de formar o próprio julgamento.
No simulador com efeito háptico, é exatamente o oposto: o computador não decide nada por ninguém. Ele reproduz, com validação clínica, a resistência real dos tecidos e devolve ao médico, em tempo real, a consequência física de cada movimento seu. Quem enxerga a estrutura, escolhe o ângulo, sente a resposta do tecido, erra, corrige e repete até automatizar o gesto é o próprio profissional — com as próprias mãos, a própria leitura da situação e a própria decisão. É prática consciente, não delegação.
No Instituto Simutec, é essa lógica que sustenta nosso método: uma simulação realística e clinicamente validada, construída para que o médico — e não o software — desenvolva e mantenha a competência técnica em etapas, da aquisição das habilidades básicas até a automação do procedimento. Trabalhamos essa formação nas sete áreas em que atuamos: Videolaparoscopia, Ultrassonografia, Endoscopia, Endourologia, Colonoscopia, Broncoscopia e Endovascular. Se você atua com procedimentos minimamente invasivos, veja nosso curso de Videolaparoscopia.
Em um momento em que a própria comunidade médica reconhece, na ciência e na regulamentação, o risco de perder habilidade por excesso de dependência tecnológica, manter — ou retomar — uma rotina estruturada de treinamento deixa de ser diferencial e passa a ser proteção da própria competência clínica.
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Referências
Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026. Normatiza o uso da inteligência artificial na prática médica.
Cremers-RS. Cremers debate impactos, possibilidades e limites da inteligência artificial na Medicina em evento (Summit Talks, Universidade Feevale), agosto de 2026.
Romańczyk, M. et al. Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. The Lancet Gastroenterology & Hepatology, 2025.
American Medical Association. 2026 Physician AI Adoption Survey (dados de fevereiro de 2026).
Patil NG, Cheng SW, Wong J. Surgical competence. World Journal of Surgery, 2003; 27:943-947.
Nácul, M.P., Cavazzola, L.T., Melo, M.C. Current status of residency training in laparoscopic surgery in Brazil: A critical review. ABCD Arq Bras Cir Dig., 2015; 28(1): 81-85.
Reznick, R.K. & MacRae, H. Teaching surgical skills — Changes in the wind. The New England Journal of Medicine, 2006; 355(25): 2664-69.
Nisky, I., Huang, F., Milstein, A., Pugh, C.M., Mussa-Ivaldi, F.A., Karniel, A. Perception of stiffness in laparoscopy – the fulcrum effect. Studies in Health Technology and Informatics, 2012; 173: 313-9.
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