Em tempo de inteligência artifical as repercussões segue tradução de texto publicado na Lancet a respeito do trabalho médico, mas que é util também para outras atividades, até por citar exemplos da aviação e outros.
Original: Preserving clinical skills in the age of AI assistance
()https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)02075-6/fulltext)
October 2025 The Lancet 406(10513):1719 DOI:10.1016/S0140-6736(25)02075-6
Tyler M Berzin (Harvard Medical School) & Eric J Topol (tradução CHAT GPT)
Medicina digital
Preservando as competências clínicas na era da assistência por IA
Atenção: a figura original não foi colada abaixo. Interessados devem acessar o link do artigo original)
Como os clínicos podem preservar competências clínicas essenciais em uma era de assistência algorítmica? À medida que a inteligência arficial (IA) assume um papel crescente na práca clínica, aumenta a preocupação de que a transferência de tarefas clínicas e do raciocínio para sistemas automazados leve à perda de habilidades (deskilling), à adoção de erros ou vieses da IA (misskilling) ou à incapacidade de alcançar competência adequada (never-skilling; figura).
Evidências desse po de erosão de habilidades já foram observadas na interpretação automazada de eletrocardiogramas ou de imagens radiológicas. Entretanto, um estudo observacional publicado no início deste ano reforça essa preocupação, sugerindo que colonoscopistas experientes perderam parte de sua proficiência na detecção de pólipos colorretais quando o suporte roneiro por IA foi desavado.
Em quatro centros de endoscopia da Polônia, 19 gastroenterologistas e cirurgiões que ulizaram um sistema de IA para detecção de pólipos durante três meses apresentaram redução nas taxas de detecção de adenomas quando posteriormente realizaram colonoscopias sem IA. Como grupo, seu desempenho na detecção de pólipos após o uso da IA caiu abaixo do desempenho basal que apresentavam antes de ulizá-la. Alguns endoscopistas experimentaram quedas dramácas, enquanto outros manveram seu desempenho. Essa constatação sugere que a perda de habilidades não é inevitável e que devemos buscar abordagens para migar a desqualificação profissional dos médicos à medida que a IA se incorpora ao cuidado roneiro.
Podemos aprender com outros setores que há muito enfrentam o desafio de equilibrar automação e retenção de competências. Na aviação, os sistemas de piloto automáco trouxeram ganhos de segurança, mas também suscitaram preocupações sobre a erosão das habilidades de pilotagem manual. Os órgãos reguladores responderam exigindo horas regulares de voo manual e sessões em simuladores que reproduzem falhas de sistemas. Operadores de usinas nucleares treinam cenários crícos em intervalos regulares para garanr que, caso a automação falhe, as competências essenciais permaneçam intactas.
O potencial de perda de habilidades relacionada à IA vai muito além da endoscopia gastrointesnal. Especialidades cirúrgicas e intervencionistas exigem vigilância constante e prondão para responder a eventos inesperados. Dermatologia, patologia e radiologia demandam análise visual minuciosa e reconhecimento de padrões. Além
dos procedimentos ou da interpretação de imagens, o raciocínio clínico para diagnósco, tomada de decisão e manejo de pacientes requer pensamento críco, que pode ser corroído pelas interações com a IA.
Os atendimentos aos pacientes frequentemente ocorrem sob pressão de tempo, deixando pouco espaço para análises e raciocínios mais aprofundados. Não surpreende, portanto, que os médicos acolham a promessa de que a IA comparlhe parte dessa carga. Porém, quando a IA se torna profundamente incorporada à práca clínica, novos riscos surgem. A vigilância pode diminuir, as habilidades podem se deteriorar e, quanto mais os médicos dependerem da IA, menos confiança poderão ter em seu próprio julgamento não assisdo.
Essas preocupações são parcularmente relevantes durante a formação médica, quando estudantes e residentes podem depender da IA antes de desenvolver plenamente competências fundamentais (never-skilling), ficando sem uma base sólida à qual recorrer caso a tecnologia falhe e limitando as experiências formavas que permitem o pleno desenvolvimento da intuição e do julgamento clínico.
Proteger as competências médicas e o pensamento críco em um ambiente habilitado por IA não terá uma solução única e simples. A trajetória da perda de habilidades, da dependência excessiva ou da perda de vigilância variará conforme os algoritmos, as especialidades e os contextos, assim como variam as possíveis soluções.
Uma medida de proteção poderia ser incorporar, deliberadamente, períodos curtos de “IA desligada” (AI-off) ou “atraso da IA” (AI-delay) nos fluxos de trabalho clínicos, para recalibrar a vigilância e captar medidas objevas do desempenho sem auxílio tecnológico. Durante treinamentos ou sessões de manutenção de competências, as interpretações geradas pela IA poderiam ser exibidas apenas após o profissional registrar suas próprias conclusões.
Outra abordagem consiste em estabelecer limites mais claros: a IA assumiria tarefas baseadas em regras, de alto volume e baixa ambiguidade, liberando os médicos para se concentrarem mais em decisões contextuais, ambíguas e de alto risco. Por exemplo, em radiologia, um algoritmo de IA poderia excluir com segurança radiografias de tórax normais, permindo que os radiologistas se concentrassem em achados sus ou complexos. Esses limites ajudariam a reduzir tanto o viés de automação (confiar excessivamente em resultados incorretos da IA) quanto a negligência por automação (ignorar resultados corretos), que podem surgir quando as tarefas são supostamente comparlhadas.
Seja qual for a estratégia adotada, o fundamento deve ser a capacidade connua dos clínicos de avaliar a confiabilidade de qualquer ferramenta de IA.
O estudo sobre perda de habilidades associada à IA na colonoscopia não constui uma condenação da IA. Evidências provenientes de mais de 40 ensaios clínicos
randomizados sobre detecção de pólipos por IA mostram que ela ajuda os médicos a idenficar mais lesões pré-cancerosas do cólon. Devemos acolher esse progresso, mas permanecer atentos à forma como o comportamento dos médicos e o cuidado clínico mudarão à medida que a IA se incorporar à práca.
A adoção da IA está se acelerando, mas os fluxos de trabalho e os hábitos ainda podem ser moldados. As escolhas que fazemos agora sobre como projetar, integrar e treinar o uso da IA determinarão se esses sistemas elevarão nossa profissão ou se corroerão silenciosamente as competências que a definem.
Figura: Efeitos potenciais da IA sobre as competências clínicas ao longo do tempo
A figura original
Eixo Y: Desempenho das competências clínicas
Eixo X: Tempo
• Introdução da IA
• Proficiência
• Médicos treinados antes da IA
• Médicos treinados após a IA
• Práca aprimorada por IA
• Perda de habilidades (deskilling)
• Nunca adquirir habilidades (never-skilling)
Legenda da figura: Efeitos potenciais da IA sobre as competências clínicas ao longo do tempo
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