Poucos temas foram tão debatidos nos últimos anos quanto a IA em clínicas de saúde. Você provavelmente já assistiu a alguma demonstração de uso da inteligência artificial no setor, como por exemplo, o uso de um algoritmo que analisa exames em segundos, não é verdade?
Contudo, muitos gestores do setor ainda têm dúvidas quanto às formas de aplicar a tecnologia na rotina médica e as reais vantagens para o fluxo de trabalho.
Desde fevereiro de 2026, essa discussão passou a ter um contorno normativo. O Conselho Federal de Medicina publicou a Resolução CFM nº 2.454/2026 (em vigos desde agosto de 2026), que define o que pode, o que não pode e o que precisa estar registrado quando a inteligência artificial entra no fluxo assistencial.
Neste artigo vamos detalhar como a sua instituição de saúde pode utilizar a IA de forma estratégica no dia a dia de clínicas, além de elencar o que pode e o que não pode ser feito em relação ao uso da tecnologia.
Principais conclusões do artigo
- A Resolução CFM nº 2.454/2026 posiciona a IA exclusivamente como ferramenta de apoio, mantendo o médico como responsável final por decisões diagnósticas, terapêuticas e prognósticas.
- O uso de IA como suporte relevante à decisão deve ser registrado em prontuário, e o paciente tem direito de ser informado de forma clara sempre que a tecnologia for empregada em seu cuidado.
- A norma proíbe delegar a sistemas de IA a comunicação de diagnósticos, prognósticos e decisões terapêuticas, o que restringe qualquer arquitetura de atendimento totalmente automatizado.
- Instituições que desenvolvem ou operam sistemas próprios devem estruturar governança interna e, quando aplicável, constituir Comissão de IA e Telemedicina sob coordenação médica, vinculada à diretoria técnica.
- A evidência clínica mais robusta hoje aponta ganho combinado de detecção e produtividade em rastreamento por imagem, não substituição de leitura médica.
O que mudou com a Resolução CFM nº 2.454/2026
A Resolução CFM nº 2.454/2026 normatiza o uso de inteligência artificial na medicina em todo o território nacional, além de assegurar ao médico o direito de usar essas ferramentas como apoio. A norma ainda mantém integralmente com o profissional a palavra final sobre diagnóstico, tratamento e prognóstico.
Veja a seguir alguns aspectos que devem ser considerados quanto ao uso da tecnologia em processos internos em clínicas.
Supervisão humana obrigatória
Segundo o CFM, as soluções de IA não podem substituir ou restringir a autoridade final do médico. Isto é, o profissional pode (e deve) acolher ou rejeitar a recomendação do sistema conforme seu julgamento técnico.
Registro em prontuário
O uso da tecnologia como suporte à decisão médica precisa ser registrado. Na prática, antes de adotar qualquer nova ferramenta de IA, o médico deve revisar o modelo de prontuário e a estrutura dos laudos, já que a ausência de documentação é o ponto mais vulnerável em eventuais questionamentos sobre responsabilidade.
Informação ao paciente
Quando a IA for usada como apoio relevante ao cuidado, o paciente deve ser informado. Além disso, é proibido delegar ao sistema a comunicação de diagnósticos, prognósticos ou decisões terapêuticas.
Classificação de risco e governança
A resolução estabelece níveis de risco (baixo, médio, alto ou inaceitável) considerando impacto sobre direitos fundamentais, complexidade do modelo, grau de autonomia e sensibilidade dos dados.
Instituições que desenvolvem ou usam sistemas próprios devem instituir processos internos de governança e, quando aplicável, criar uma Comissão de IA e Telemedicina sob coordenação médica, vinculada à diretoria técnica. A fiscalização cabe aos Conselhos Regionais de Medicina.
Proteção do médico diligente
A norma protege o profissional contra responsabilização indevida por falhas atribuíveis exclusivamente aos sistemas, desde que comprovado o uso diligente e ético da ferramenta. Essa proteção depende de evidência, e evidência depende de registro.
Vale lembrar que o Brasil ainda não tem lei geral de IA em vigor. O PL 2.338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, segue em tramitação na Câmara dos Deputados.
Portanto, as regras para uma clínica hoje envolvem a resolução do CFM, as normas da Anvisa e a Lei Geral de Proteção de Dados.
Onde o uso de IA em clínicas gera resultado mensurável
Existe uma distância grande entre o que a IA na medicina consegue fazer em pesquisa e o que já pode fazer em operação diária. Fizemos uma lista com algumas dessas possibilidades. Confira:
1. Apoio à detecção em diagnóstico por imagem
No estudo MASAI, conduzido no programa sueco de rastreamento com mais de 105 mil mulheres e publicado na The Lancet Digital Health, a leitura de mamografias apoiada por IA aumentou a detecção de câncer em 29% e reduziu em 44% a carga de leitura dos radiologistas, sem elevação da taxa de falso-positivos. Os resultados finais, publicados em The Lancet em 2026, apontaram ainda redução de 12% na taxa de cânceres de intervalo.
Com esse estudo, podemos concluir que o ganho aqui veio de um fluxo em que o algoritmo faz triagem e sinaliza achados, e o radiologista decide. Isto é, não houve substituição de leitura médica, e sim uma redistribuição do esforço de leitura.
2. Priorização de fila e organização do fluxo
Clínicas raramente têm problema de volume total, o mais comum são os problemas de ordem. Modelos que classificam exames por probabilidade de achado crítico permitem reordenar a fila para que casos suspeitos cheguem antes ao especialista, o que encurta o intervalo entre exame e conduta sem contratar mais ninguém.
O mesmo vale para a rotina administrativa. Nesse caso, a IA pode ajudar em tarefas como:
- Prever faltas de pacientes com base no perfil do agendamento;
- Identificar erros no faturamento antes do envio;
- Conferir guias e cruzar informações dos convênios.
3. Documentação clínica e estruturação de dados
A inteligência artificial facilita bastante a rotina ao cuidar de tarefas repetitivas, como transcrever áudios, preencher campos no sistema e padronizar as informações. Além de economizar tempo e evitar trabalho duplicado, isso deixa os dados da clínica organizados e prontos para quando você quiser implementar novos projetos no futuro.
4. Aplicações em medicina do trabalho
No contexto ocupacional, a IA pode ser benéfica em várias frentes, como:
- controle de vencimento de exames;
- consolidação de dados por função e risco;
- cruzamento entre PGR e programação do PCMSO;
- identificação de pendências antes da auditoria do cliente.
Já a avaliação clínica ocupacional permanece sob as exigências da NR-7, que estrutura o PCMSO em torno de exames clínicos conduzidos por médico. Ou seja, nenhuma camada de automação pode substituir este ato médico. Para entender melhor essa fronteira, vale revisar quais são os exames do PCMSO e o que pode ou não ser feito a distância.
Leia também: Segurança e medicina do trabalho: qual o papel da telemedicina?
Como avaliar um fornecedor de IA na saúde
Preparamos abaixo um roteiro de perguntas que pode te ajudar na hora de avaliar um fornecedor de IA para clínicas de saúde:
- Regularização sanitária. O software tem finalidade diagnóstica ou terapêutica? Se sim, é tratado como dispositivo médico. A Anvisa disciplina o tema pela RDC 657/2022, somada à RDC 751/2022, que trata de classificação de risco e regimes de notificação e registro, e à RDC 848/2024, de requisitos essenciais de segurança e desempenho. Peça o número de regularização.
- Validação clínica. Em qual população o modelo foi treinado e validado? Desempenho obtido em base estrangeira não se transfere automaticamente para o perfil epidemiológico e o parque de equipamentos da sua clínica.
- Integração real. A solução conversa com o seu PACS, RIS e sistema de gestão por padrões abertos, como DICOM e HL7? Integração via exportação manual de arquivo é sinal de projeto que não escala.
- Rastreabilidade. O sistema registra qual versão do modelo gerou cada sugestão, em que data e com quais parâmetros? Sem isso, o registro em prontuário exigido pelo CFM fica incompleto.
- Tratamento de dados. Onde os dados ficam hospedados, quem são os suboperadores, qual a política de retenção e o que o contrato diz sobre uso de dados da clínica para treinamento de modelo? Dado de saúde é dado sensível, e a responsabilidade do controlador não é transferível por contrato.
- Ciclo de atualização. Como o fornecedor comunica mudanças de modelo? Alteração silenciosa de comportamento é risco assistencial e risco reputacional.
Capacidade médica: a variável que a IA não cria
Priorizar fila melhora a ordem do trabalho, mas não aumenta o número de radiologistas, cardiologistas ou neurologistas disponíveis. É por isso que, na prática, projetos de IA em clínicas rendem mais quando combinados com uma estrutura confiável de acesso a especialistas.
O Telelaudo da Mais Laudo atua exatamente nesse ponto, com a emissão de laudos a distância por médicos especialistas, direcionado para clínicas de imagem, serviços de SST (Saúde e Segurança no Trabalho) e hospitais que precisam sustentar volume e prazo sem ampliar o quadro fixo.
Já a Teleconsulta da Mais Laudo permite que a sua clínica ofereça atendimento com especialistas que não integram seu corpo clínico, ampliando o portfólio de serviços e abrindo uma nova frente de receita a partir da estrutura que já existe. Antes de avançar nessa frente, o checklist de implementação de teleconsulta ajuda a mapear o que precisa estar pronto na operação. Vale a leitura.
Perguntas frequentes sobre IA em clínicas
A resolução prevê a comissão para instituições que desenvolvem ou utilizam sistemas próprios, quando aplicável, sob coordenação médica e vinculada à diretoria técnica. Serviços menores que apenas usam ferramentas de terceiros devem, no mínimo, manter protocolo interno de uso e responsável técnico designado. Recomenda-se validar o formato com o CRM do seu estado.
A norma assegura ao paciente o direito de ser informado de forma clara e acessível quando a IA for usada como apoio relevante. O formato dessa comunicação deve ser definido no protocolo interno da clínica e revisado pela assessoria jurídica, considerando também as bases legais da LGPD para dados sensíveis.
Não é recomendável. Ferramentas de propósito geral não são regularizadas como dispositivo médico e inserir dados identificáveis de paciente nelas expõe a clínica a violação de sigilo e de LGPD. Se houver finalidade clínica, a solução precisa de análise regulatória específica.
Depende da finalidade. Sistemas exclusivamente administrativos e financeiros, sem propósito diagnóstico ou terapêutico, não se enquadram como software como dispositivo médico. Ferramentas que sugerem, apoiam ou realizam triagem com caráter diagnóstico, sim.
Nem sempre. Sistemas que suportam padrões abertos como DICOM e HL7 normalmente permitem integração sem substituição. Vale exigir do fornecedor um teste de integração em ambiente real antes da assinatura do contrato.
A decisão final é sempre do médico, e a resolução protege o profissional contra responsabilização indevida por falha atribuível exclusivamente ao sistema, desde que comprovado o uso diligente, crítico e ético da ferramenta. Essa comprovação depende de registro em prontuário e de rastreabilidade fornecida pela solução.
Fontes
- CONSELHO FEDERAL DE MEDICINA. CFM normatiza uso da IA na medicina — Resolução CFM nº 2.454/2026. Brasília, 27 fev. 2026. Disponível em: https://portal.cfm.org.br/noticias/cfm-normatiza-uso-da-ia-na-medicina/
- BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 — Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (texto compilado). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709compilado.htm
- CÂMARA DOS DEPUTADOS. Projeto de Lei nº 2.338/2023 — ficha de tramitação. Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262
- AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA. Anvisa publica nova versão de manual para regularização de equipamentos médicos — consolida RDC 657/2022 (software como dispositivo médico), RDC 751/2022 e RDC 848/2024. Disponível em: https://www.gov.br/anvisa/pt-br/assuntos/noticias-anvisa/2025/anvisa-publica-nova-versao-de-manual-para-regularizacao-de-equipamentos-medicos
- MINISTÉRIO DO TRABALHO E EMPREGO. Norma Regulamentadora nº 7 (NR-7) — Programa de Controle Médico de Saúde Ocupacional. Disponível em: https://www.gov.br/trabalho-e-emprego/pt-br/acesso-a-informacao/participacao-social/conselhos-e-orgaos-colegiados/comissao-tripartite-partitaria-permanente/normas-regulamentadora/normas-regulamentadoras-vigentes/norma-regulamentadora-no-7-nr-7
- HERNSTRÖM, V. et al. Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI). The Lancet Digital Health, 2025. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(24)00267-X/fulltext
- LÅNG, K. et al. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study. The Lancet, v. 407, 2026. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)02464-X/abstract
- TOPOL, Eric. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books, 2019.
