Introdução: um ponto de inflexão na educação em saúde
A emergência das tecnologias de inteligência artificial (IA) impõe uma ruptura profunda nos modelos tradicionais de educação em saúde. O sistema global de formação clínica, acadêmica e corporativa — que a reportagem da Forbes estima em US$11,2 bilhões e que foi construído majoritariamente sobre estratégias de memorização e repetição — está sendo desafiado por ferramentas que transformam o acesso, a validação e a aplicação do conhecimento (HASHMI, 2025). Diante desse cenário, torna-se imperativo repensar não apenas o que ensinamos, mas como avaliamos competências, como estruturamos currículos e como preparamos profissionais para um ecossistema onde a IA amplia capacidades, automatiza tarefas e exige competências humanas complexas de coordenação e julgamento.
Por que o modelo baseado em memorização está em crise
Historicamente, a formação em medicina, enfermagem e farmácia valorizou a acumulação de fatos, protocolos e procedimentos padronizados. Esse modelo era adequado quando o desafio principal era o acesso à informação. Com a IA generativa e sistemas de suporte à decisão clínica, o valor da memorização pura diminui: algoritmos conseguem recuperar e sintetizar evidências em tempo real, apontando para diagnósticos, doses e caminhos terapêuticos baseados em dados massivos. A Forbes aponta que a estrutura econômica dessa formação — cursos, provas padronizadas, materiais e programas de treinamento — foi projetada para um mercado que agora é desestabilizado pela IA (HASHMI, 2025).
Consequências práticas incluem:
– Obsolescência rápida do conteúdo curricular;
– Avaliações que medem repetição em vez de julgamento clínico;
– Treinamento incapaz de preparar para interação efetiva com sistemas baseados em IA;
– Desconexão entre competências técnicas e habilidades de comunicação, ética e supervisão.
Orquestração humana: definição e por que é necessária
Orquestração humana refere-se à capacidade de integrar, avaliar, priorizar e adaptar insumos (incluindo recomendações de IA) em decisões centradas no paciente. É um conjunto de competências nas quais o profissional atua como coordenador de máquinas, dados e pessoas, preservando responsabilidade clínica, empatia e raciocínio moral. Em vez de competir com a IA na memorização, o foco se desloca para:
– Interpretação crítica de outputs de IA;
– Tomada de decisão multidisciplinar;
– Comunicação com pacientes sobre incertezas e riscos;
– Supervisão e validação de sistemas automatizados.
Esse paradigma reconhece a IA como amplificadora de capacidades e posiciona o profissional de saúde como maestro que integra tecnologia, evidência e contexto humano.
Impactos por área: medicina, enfermagem, farmácia e setor pagador
Medicina: Clínicos que antes dependiam de protocolos memorizados agora precisam manejar sistemas de suporte à decisão clínica, avaliar recomendações automatizadas e atuar em ambientes de cuidado colaborativo. O treinamento deve desenvolver pensamento crítico em condições de incerteza e competência para validar outputs de modelos.
Enfermagem: Enfermeiros terão papel ampliado na coordenação de dispositivos conectados, monitoramento contínuo e educação de pacientes apoiada por IA. A formação deve priorizar julgamento clínico, triagem de alertas e mediação entre paciente e tecnologia.
Farmácia: Farmacêuticos precisam integrar dados farmacogenômicos, informações de interações medicamentosas geradas por IA e aconselhamento personalizado. A ênfase muda para gestão de riscos, comunicação de segurança e orquestração de regimes terapêuticos.
Setor pagador: Treinamentos de pagadores e gestores em saúde devem reavaliar critérios de valor, acurácia de modelos preditivos e governança de algoritmos. A interface entre decisões clínicas e reembolso exige novas competências para interpretar métricas geradas por IA e estabelecer políticas baseadas em evidência.
Em todas as áreas, o denominador comum é a necessidade de formar profissionais capazes de trabalhar com IA, não dominados por ela.
Competências essenciais para a orquestração humana
Para implementar a transição, os currículos devem incluir competências que complementem a capacidade técnica da IA. Entre as principais:
– Alfabetização em IA: compreensão dos princípios básicos, limitações, vieses e métricas de performance de modelos;
– Pensamento crítico e raciocínio clínico: habilidade para questionar recomendações automatizadas e contextualizá-las com a condição do paciente;
– Comunicação clínica avançada: explicar incertezas, consentimento informado em contexto de IA e gestão de expectativas;
– Ética e governança: compreensão de privacidade, responsabilidade, viés algorítmico e consentimento para uso de dados;
– Liderança e coordenação interprofissional: condução de equipes que incluem sistemas automatizados e múltiplos profissionais;
– Aprendizagem contínua e adaptabilidade: atualização constante em face de rápida evolução tecnológica.
Essas competências devem ser traduzidas em objetivos de aprendizagem mensuráveis e avaliações alinhadas ao desempenho real em ambientes de prática.
Reestruturação curricular: metodologias ativas e aprendizagem baseada em problemas
A migração do modelo de memorização para orquestração exige mudança metodológica. Recomendações práticas:
– Aprendizagem baseada em problemas (PBL) e casos reais que integrem uso de ferramentas de IA em simulações clínicas;
– Simulações de alta fidelidade com interação entre profissionais e sistemas de suporte à decisão, permitindo avaliação de julgamento humano;
– Projetos interdisciplinares envolvendo medicina, enfermagem, farmácia e gestores do pagador para desenvolver competências colaborativas;
– Microlearning e módulos modulares atualizáveis para incorporar novas evidências e mudanças em modelos de IA;
– Avaliações formativas contínuas com feedback detalhado sobre decisões, não apenas acerto/erro.
Essas estratégias priorizam transferência de aprendizado para contextos reais de prática e fomentam a resiliência frente à obsolescência rápida do conhecimento factual.
Avaliação e certificação: medir orquestração em vez de memorização
Sistemas de avaliação precisam evoluir para medir desempenho integrado. Abordagens recomendadas:
– Observed Structured Clinical Examinations (OSCEs) adaptados com cenários que incluem inputs de IA e medem a capacidade de integração;
– Avaliações baseadas em portfólios que documentem decisões clínicas, justificativas e resultados ao longo do tempo;
– Simulações com métricas de equipe e coordenação, incluindo gestão de alarmes e priorização;
– Certificações que incorporem componentes de alfabetização em IA e governança de dados;
– Uso de analytics educacionais para monitorar progressão de competência e identificar lacunas individuais.
A mudança para avaliações centradas em desempenho reforça responsabilidades profissionais e reduz ênfase em provas de memorização.
Formação de docentes e capacitação institucional
A transformação exige investimento significativo em capacitação docente. Professores e preceptores precisam de formação em:
– Conceitos de IA aplicados à prática clínica;
– Design instrucional para aprendizagem ativa e simulação;
– Ferramentas de avaliação e feedback objetivo;
– Gestão de mudanças e integração curricular.
Instituições devem criar centros de excelência em educação digital e IA, promover parcerias com tecnologia e garantir suporte técnico e pedagógico contínuo.
Infraestrutura tecnológica e segurança dos dados
Para adotar IA de forma segura e eficaz, hospitais, universidades e pagadores devem investir em:
– Plataformas interoperáveis de dados clínicos e educacionais;
– Governança de dados que assegure privacidade, consentimento e qualidade dos dados usados para treinar modelos;
– Sistemas de auditoria e explicabilidade para modelos de IA;
– Ambientes de sandbox para testar novas ferramentas sem risco ao paciente.
Esses investimentos não são apenas tecnológicos, mas estratégicos: eles sustentam confiança e responsabilidade no uso da IA na educação e na prática clínica.
Regulação, acreditação e responsabilidade profissional
Órgãos reguladores e comissões de acreditação precisam atualizar normas para refletir a orquestração humana. Pontos críticos:
– Critérios de acreditação que exijam competências em IA e avaliações de desempenho integradas;
– Diretrizes claras sobre responsabilidade quando decisões envolvem recomendações de IA;
– Políticas de transparência e auditoria de algoritmos usados em ambientes clínicos e educacionais;
– Estruturas legais para manejo de erros associados ao uso de IA.
Sem atualização regulatória, haverá risco de desalinhamento entre formação, prática clínica e exigências de responsabilidade civil e ética.
Desafios e riscos: vieses, desigualdades e confiança
A adoção acelerada da IA pode amplificar riscos existentes:
– Vieses de dados que reproduzem desigualdades em recomendações clínicas;
– Acesso desigual a tecnologias entre instituições e regiões, aprofundando disparidades na formação;
– Dependência excessiva que pode erosionar habilidades clínicas básicas;
– Erosão da confiança do paciente se a transparência sobre uso de IA for insuficiente.
Mitigar esses riscos exige governança robusta, avaliação contínua de impacto e políticas de equidade no acesso à tecnologia e à formação.
Exemplos práticos e casos de uso
Embora a transição seja complexa, já existem iniciativas promissoras:
– Programas que incorporam assistentes virtuais em simulações clínicas para treinar tomada de decisão;
– Plataformas de microlearning que atualizam módulos de prescrição farmacológica com evidências em tempo real;
– Projetos de teleeducação que permitem preceptoria remota associada a análise de performance por IA;
– Pilotos em hospitais que usam dashboards inteligentes para monitorar qualidade de decisões e alimentar ciclos de feedback educacional.
Esses casos demonstram que a integração de IA à educação pode ser operacionalizada com planejamento, investimento e foco em competências humanas.
Roteiro prático para implementação institucional
Proponho um roteiro em cinco etapas para instituições que desejam implementar a orquestração humana na educação em saúde:
1. Diagnóstico: mapear currículos, avaliações e infraestrutura tecnológica; identificar lacunas em competências relacionadas à IA.
2. Planejamento estratégico: definir objetivos de aprendizagem, métricas de sucesso e cronograma; envolver stakeholders clínicos, educacionais e do pagador.
3. Capacitação docente: criar programas de formação continuada em IA, design instrucional e avaliação por desempenho.
4. Pilotos e avaliação: implementar projetos-piloto com simulações integradas, coletar dados e ajustar processos.
5. Escala e governança: ampliar práticas bem-sucedidas, estabelecer políticas de governança de dados e atualizar requisitos de acreditação.
Esse roteiro enfatiza iteração, evidência e alinhamento com políticas institucionais e regulatórias.
Considerações econômicas: reavaliando os US$11,2 bilhões
A estimativa de US$11,2 bilhões associada ao modelo tradicional de educação em saúde reflete investimentos em cursos, materiais, provas e infraestrutura. A transição para orquestração humana exigirá realocação de recursos: menos gasto em materiais estáticos e mais investimento em tecnologia, formação docente, simulação e governança de dados. A longo prazo, esse novo modelo pode gerar eficiência, redução de erros e melhor alinhamento entre educação e práticas de cuidado de saúde que valorizem qualidade e segurança.
Conclusão: da adaptação à liderança
A IA não é apenas uma ferramenta; é um agente transformador que exige reorientação profunda da educação em saúde. A passagem da memorização para a orquestração humana não elimina a necessidade de conhecimento técnico, mas reposiciona o profissional de saúde como coordenador de tecnologia, evidência e contexto humano. Instituições que liderarem essa transformação — atualizando currículos, avaliando competências relevantes, capacitando docentes e criando governança robusta — estarão melhor preparadas para formar profissionais capazes de oferecer cuidados seguros, éticos e centrados no paciente em uma era digital. A análise da Forbes destaca tanto o risco quanto a oportunidade: cabe à comunidade acadêmica, regulatória e dos pagadores converter essa disrupção em um avanço sustentável para a educação em saúde (HASHMI, 2025).
Referências (ABNT)
HASHMI, Sahar. Why AI Is Triggering A $11.2 Billion Healthcare Education Crisis From Memorization To Orchestration. Forbes, 30 set. 2025. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/saharhashmi/2025/09/30/why-ai–is-triggering-a-112-billion-healthcare-education-crisis-from-memorization-to-orchestration/. Acesso em: 01 out. 2025.
Fonte: Forbes. Reportagem de Sahar Hashmi, Contributor, Sahar Hashmi, Contributor. https://www.forbes.com/sites/saharhashmi/. Why AI Is Triggering A $11.2 Billion Healthcare Education Crisis From Memorization To Orchestration. 2025-10-01T03:57:10Z. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/saharhashmi/2025/09/30/why-ai–is-triggering-a-112-billion-healthcare-education-crisis-from-memorization-to-orchestration/. Acesso em: 2025-10-01T03:57:10Z.
