Médico brasileiro já usa mais IA para diagnosticar do que para preencher papelada, mostra pesquisa

A relação da medicina brasileira com a inteligência artificial já passou da fase experimental. É o que aponta a pesquisa MV Insights, produzida pela MV, uma das maiores empresas de software de gestão hospitalar do país, com 196 profissionais ligados à saúde, entre médicos, estudantes de medicina e outros profissionais do setor. Do total, 112 eram médicos, e é essa base que sustenta a maior parte das análises do estudo.

O dado mais direto: 66,1% dos médicos participantes usam IA regularmente ou ocasionalmente na prática clínica, 74 dos 112 respondentes dessa categoria. É um número que contraria a ideia de que a categoria seria resistente à tecnologia por princípio.

Ao contrário do que se poderia esperar, que a IA entraria pela via mais "segura" das tarefas administrativas, o uso mais citado entre os médicos é justamente o mais sensível: apoio a diagnósticos, com 42% de menção entre o total de respondentes, subindo para 56,6% entre quem já usa IA ativamente.

Isso inclui interpretação de exames, sugestões de CID e correlação de sintomas.

Na sequência aparecem transcrição de consultas e evolução clínica (17%) e geração de receitas, relatórios e documentos assistenciais (10,7%).

Chatbots para pacientes e triagem ficam em último lugar, com menos de 4% cada, sinal de que a IA está sendo adotada primeiro como ferramenta de raciocínio clínico do próprio médico, não como interface para o paciente.

Confiança se constrói com uso, não o contrário

A confiança média geral dos participantes na IA é de 3,25 numa escala de 1 a 5,  moderada. Mas esse número esconde uma diferença relevante: entre médicos que usam IA regularmente, a confiança sobe para 3,44, cerca de 26% acima da confiança medida entre quem nunca utilizou a tecnologia.

A pesquisa também cruzou frequência de uso de ferramentas digitais em geral com adoção de IA, e o padrão é claro: entre os médicos que usam tecnologia digital "sempre" no dia a dia, 81% já usam IA; entre os que "nunca" usam ferramentas digitais, a adoção de IA cai para 23%.

Maturidade digital prévia é, segundo o próprio estudo, o maior preditor de adoção, mais do que especialidade médica ou geração.

O obstáculo real é o preço, não a cultura

Quando perguntados sobre o que dificulta a adoção, os médicos apontaram, em primeiro lugar, o custo de implantação (30,4%), seguido por dificuldade de integração com sistemas já existentes (22,3%), falta de treinamento (19,6%) e falta de evidências científicas (17%). Falta de apoio institucional e falta de tempo aparecem por último, com menos de 7% cada.

Há uma diferença marcante entre rede pública e privada nesse ponto: médicos de hospitais públicos citam custo como barreira principal (31,6%, contra 14,3% no privado), enquanto médicos da rede privada priorizam treinamento (23,8%, contra 15,8% no público) e evidência clínica (19% contra 10,5%). Ou seja: quem está no público quer preço menor; quem está no privado quer prova de que funciona.

Quem paga mais não é quem se imagina

O dado mais contraintuitivo do estudo está na disposição de pagar por soluções de IA. Não são os médicos mais jovens, presumidamente mais "nativos digitais", que lideram a intenção de investir, e sim os de carreira intermediária, entre 6 e 20 anos de formados: 85,7% desse grupo pagaria algo por uma solução de IA, com ticket médio estimado em R$ 111 por mês, acima dos R$ 65 dos médicos com até 5 anos de formados e dos R$ 62 dos veteranos com mais de 21 anos.

A leitura do próprio estudo é que maturidade clínica somada a estabilidade financeira pesa mais do que familiaridade digital pura na hora de decidir abrir a carteira. No recorte geral, 31,3% dos médicos não pagariam nada por uma solução de IA, mas mais da metade dos que pagariam algo ficaria na faixa entre R$ 51 e R$ 100 mensais.

O que os médicos dizem, nas próprias palavras

Entre as respostas abertas coletadas anonimamente, uma cardiologista de Minas Gerais, com mais de 11 anos de carreira, resumiu o que considera inevitável: "em breve seremos instados a adotar a IA como copiloto, e será uma má prática não utilizar dessas ferramentas".

Já uma médica de clínica médica num hospital público de São Paulo foi além: "a transformação da medicina pela IA será definida pela otimização da escala e precisão; a tecnologia deixará de ser um acessório para se tornar o sistema operacional da saúde".

O contexto que a pesquisa não menciona: a regulação chegou

O levantamento foi conduzido no segundo semestre de 2025 e início de 2026, pouco antes de entrar em vigor a primeira regulação nacional sobre uso de IA na medicina, a Resolução CFM nº 2.454/2026.

A norma exige justamente o tipo de governança que a pesquisa mostra ainda estar em construção nas instituições: subordinação da IA ao julgamento clínico, supervisão humana obrigatória e avaliação de risco antes da adoção institucional.

Como já mostrou a EXAME, a exigência de governança formal deve pesar mais sobre instituições menores e fora dos grandes centros, o que conversa diretamente com o dado da pesquisa MV de que o custo, não a cultura, é o maior entrave à adoção.

Uma ressalva necessária sobre os números

Vale registrar os limites do próprio estudo, que a MV admite explicitamente: a amostra de 196 respondentes (112 classificados como médicos) não tem pretensão de representatividade estatística da classe médica brasileira, e inclui estudantes de medicina, profissionais de saúde não-médicos e gestores de TI hospitalar na composição geral.

A distribuição geográfica cobriu 15 estados, mas com forte concentração em São Paulo (28,6% da amostra) e sudeste em geral. Isso não invalida os padrões qualitativos que o estudo revela, como a ligação entre maturidade digital e adoção de IA, ou o papel do custo como barreira, mas pede cautela antes de generalizar os percentuais exatos para o conjunto da medicina brasileira.

A MV vende soluções de gestão hospitalar com IA, o que dá à pesquisa um interesse comercial direto no tema.