Prescrição médica por IA: o que revela o experimento pioneiro de Utah
Prescrição médica por inteligência artificial: eficiência, riscos e regulação em um experimento inédito nos EUA.
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Prescrição médica por IA? O experimento que pode mudar a medicina
Pela primeira vez nos Estados Unidos, o estado de Utah passou a autorizar que sistemas de inteligência artificial realizem a renovação de determinadas prescrições médicas sem a decisão direta de um médico. Trata-se de um marco regulatório relevante: a decisão clínica pode ser tomada integralmente por um algoritmo, ainda que com salvaguardas específicas, discutidas adiante.
A iniciativa ocorre no contexto de um programa piloto lançado em dezembro, em parceria com a startup de tecnologia em saúde Doctronic. O projeto permite que um sistema de IA gerencie prescrições médicas automatizadas para pacientes com doenças crônicas, tradicionalmente uma atividade administrativa que consome tempo significativo da prática clínica.
Mais do que um experimento tecnológico, o programa representa um teste crítico sobre a viabilidade, a segurança e os limites da automação de processos sensíveis na assistência à saúde.
Naturalmente, o modelo reacende debates fundamentais sobre regulação, responsabilidade profissional e segurança do paciente.
IA na prescrição médica: eficiência, acesso e dados para políticas públicas em saúde
Autoridades estaduais e representantes da indústria argumentam que a ampliação do uso de IA na prescrição médica pode reduzir custos operacionais, minimizar interrupções no fornecimento de medicamentos e ampliar o acesso aos cuidados de saúde.
Um aspecto adicional, frequentemente destacado, é a geração de dados em larga escala que podem subsidiar futuras políticas públicas relacionadas à incorporação de inteligência artificial na medicina não apenas em Utah, mas potencialmente em outros estados norte-americanos (e futuramente no Brasil).
Esse ponto merece uma análise cuidadosa.
Por um lado, a automatização completa da prática médica permanece, ao menos por ora, inviável. Embora determinados algoritmos apresentem desempenho comparável ou até superior ao de clínicos gerais em cenários específicos, a tomada de decisão contextualizada por um especialista continua sendo insubstituível.
Por outro lado, a incorporação da IA na medicina é um processo irreversível. Diante disso, o desafio central deixa de ser “se” esses sistemas devem ser utilizados e passa a ser “como” avaliá-los, regulá-los e integrá-los de forma responsável, sempre com foco na redução de danos e na segurança do paciente.
Impacto clínico e desempenho de sistemas de precrição médica por IA
No plano idealizado pelos formuladores do projeto, a automação da renovação de prescrições de rotina poderia aliviar a sobrecarga dos profissionais de saúde e, simultaneamente, reduzir custos para os pacientes, configurando um modelo potencialmente vantajoso para ambos os lados.
Entre os benefícios esperados com a prescrição médica por IA estão a redução da não adesão terapêutica e a maior continuidade do tratamento, especialmente em doenças crônicas.
Dados preliminares apresentados pela empresa indicam desempenho elevado: em uma análise de 500 casos, o sistema gerou o mesmo plano terapêutico adotado por médicos em 99,2% das situações (apenas quatro discordâncias).
Ainda assim, trata-se de uma fase inicial de validação regulatória, na qual múltiplos riscos permanecem em avaliação.
Segurança do paciente, limites e o modelo “human-in-the-loop”
Entre as principais preocupações está o potencial uso inadequado do sistema de prescrição médica por IA, incluindo tentativas de manipulação por indivíduos com transtornos relacionados ao uso de substâncias.
Para mitigar esse risco, a Doctronic restringiu o escopo de atuação da IA a cerca de 190 medicamentos de uso comum. Fármacos considerados de maior risco (como analgésicos opioides, medicamentos para TDAH e drogas injetáveis) estão excluídos do sistema, pelo menos por enquanto.
Outra limitação relevante diz respeito à identificação de sinais clínicos sutis ou interações medicamentosas complexas, que poderiam ser percebidas por um médico, mas não por um algoritmo.
Para lidar com esse ponto, o sistema de prescrição médica por IA foi projetado para operar em um modelo human-in-the-loop: sempre que houver qualquer grau de incerteza clínica, o caso é automaticamente encaminhado para avaliação médica.
Além disso, médicos humanos revisam as primeiras 250 prescrições emitidas para cada classe de medicamento, com o objetivo de validar o desempenho da IA. Mais uma vez, isso configura um modelo human-in-the-loop.
Apenas após esse período inicial as renovações passam a ser realizadas de forma totalmente automatizada para aquela classe específica, mantendo o componente humano como etapa de supervisão.
Responsabilidade profissional e implicações legais da inteligência artificial na medicina
Um dos aspectos mais sensíveis da aplicação de IA na medicina refere-se à responsabilidade em casos de erro ou negligência. Nesse ponto, o projeto de Utah introduz um elemento inovador: a startup contratou uma apólice de seguro específica para negligência médica associada a sistemas de IA.
Na prática, isso equipara o algoritmo ao médico humano em termos de responsabilização legal, um precedente relevante no debate regulatório.
Regulação da IA na saúde: um passo decisivo
É inevitável reconhecer que erros ocorrerão. Em saúde, falhas podem ter consequências graves ou até catastróficas. Historicamente, novas tecnologias médicas só foram amplamente adotadas após extensos processos regulatórios.
A diferença, no caso da IA, é a velocidade exponencial de desenvolvimento e implementação, que frequentemente antecede a construção de marcos regulatórios robustos.
Talvez o principal legado da parceria entre o estado de Utah e a Doctronic não esteja apenas na tecnologia em si, mas no esforço de direcionar a validação, a implementação e a responsabilização desses sistemas de forma regulamentada. A empresa, inclusive, já busca formas de expandir a validação do sistema em âmbito nacional, o que implicaria um processo junto à U.S. Food and Drug Administration (FDA).
O futuro desse modelo ainda é incerto, e conclusões definitivas exigirão tempo, dados e acompanhamento rigoroso. No entanto, experiências como essa tendem a pavimentar o caminho, seja para a adoção responsável de novas soluções, seja para a definição clara de seus limites, sempre com base em evidências, segurança jurídica e proteção ao paciente.
Referências:
Khorram, Y; Reader, R. (2026, janeiro 6). Artificial intelligence begins prescribing medications in Utah. Disponível em: https://www.politico.com/news/2026/01/06/artificial-intelligence-prescribing-medications-utah-00709122
Hall, M. (2026, janeiro 6). NEWS RELEASE: Utah and Doctronic Announce Groundbreaking Partnership for AI Prescription Medication Renewals. Disponível em: https://www.politico.com/news/2026/01/06/artificial-intelligence-prescribing-medications-utah-00709122
