Da formação universitária aos serviços de saúde, a IA já é parte do presente, e preparar profissionais para usá-la de forma responsável, crítica e humana é um dos principais desafios da educação em saúde.
A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa para se tornar uma ferramenta cotidiana em diferentes áreas, principalmente da saúde. Seja na interpretação de exames, no apoio ao diagnóstico, na gestão de dados ou na personalização de tratamentos, sistemas inteligentes vêm ampliando a capacidade de análise e a eficiência dos serviços. Nesse contexto, surge uma pergunta fundamental: estamos formando e atualizando profissionais para lidar com essa transformação?
Assim como ocorreu com outras revoluções tecnológicas, a incorporação da IA não substitui o conhecimento humano, mas exige novos tipos de competências. Afinal, sua eficácia depende diretamente da capacidade dos profissionais de interpretar resultados, reconhecer limitações e integrar essas informações ao raciocínio clínico.
Na graduação, isso significa repensar currículos que por muito tempo se concentraram apenas nas bases biológicas e clínicas da formação. Hoje, estudantes precisam compreender conceitos como ciência de dados, algoritmos, privacidade, governança digital e uso ético da IA. Mais do que aprender a operar ferramentas, é essencial desenvolver a habilidade de avaliar criticamente tecnologias emergentes e entender como elas se relacionam com protocolos, fluxos assistenciais e responsabilidades profissionais.
Para quem já está no mercado de trabalho, o desafio é igualmente grande. A rotina intensa pode limitar o tempo disponível para capacitação, mas a rápida evolução das tecnologias torna indispensáveis programas de educação continuada em IA aplicada à saúde. Oficinas práticas, cursos de curta duração, trilhas de aprendizado e ambientes de simulação têm se mostrado estratégias eficazes para apoiar a adoção segura dessas inovações. Estudos mostram que profissionais treinados para utilizar sistemas de apoio à decisão clínica apresentam melhor desempenho em tarefas de triagem, maior precisão em condutas e redução de erros relacionados à interpretação de dados.
Ao mesmo tempo, preparar equipes para a IA não é apenas uma questão técnica. Exige discutir ética, equidade e impacto social. Algoritmos podem reproduzir desigualdades presentes nos bancos de dados utilizados para treiná-los, influenciando diagnósticos e priorização de cuidados. Ensinar futuros e atuais profissionais a identificar esses riscos, questionar resultados e atuar como guardiões da qualidade e da segurança, é parte central desse processo.
A integração entre universidades, serviços de saúde e equipes multidisciplinares se mostra essencial para aproximar a formação dos cenários reais onde a IA é aplicada. Preparar profissionais para a inteligência artificial é preparar para um futuro que já começou, em que tecnologia e cuidado caminham lado a lado. Adotar a IA com responsabilidade significa reforçar, e não substituir, o papel humano na saúde. E isso depende de uma formação capaz de unir pensamento crítico, atualização constante e o compromisso ético que sempre orientou o cuidado em saúde.
