CFM coloca no médico a responsabilidade sobre uso e decisão da IA

Até os primeiros dias de setembro, começa a vigorar no Brasil a resolução que organiza pela primeira vez os limites éticos e operacionais da inteligência artificial na prática médica.
O Conselho Federal de Medicina (CFM) publicou em 27 de fevereiro de 2026 a Resolução nº 2.454, datada de 11 de fevereiro e com entrada em vigor após 180 dias. A norma autoriza o uso de IA como apoio à decisão clínica, à gestão hospitalar, à pesquisa e à educação médica continuada.
E proíbe delegar para o sistema da IA a comunicação de diagnóstico, prognóstico e prescrição sem mediação humana. Isso quer dizer que a inteligência artificial pode entrar no consultório, mas não pode sentar na cadeira do médico.
A resolução obriga quem ganha dinheiro com a inteligência artificial a responder a perguntas como quem validou, quem auditou, quem registrou no prontuário, quem informou o paciente e quem assina quando alguma coisa dá errado.
O Código de Ética Médica e a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) seguem valendo. Toda legislação brasileira vale sobre a IA. A Anvisa continua regulando software como dispositivo médico quando ele exerce função clínica automatizada, como diagnóstico, triagem, recomendação terapêutica, processamento de imagem.
O que o CFM faz é costurar essas peças e colocar o médico como autor final. Com a norma ainda em "vacatio legis", ela já funciona como parâmetro prospectivo de compliance entre healthtechs, startups, hospitais e operadoras.
O eixo prático está em três obrigações:

1. registro no prontuário sempre que a IA for apoio relevante à decisão;
2. comunicação ao paciente quando a IA tiver papel relevante no cuidado;
3. hospitais, clínicas, startups e healthtechs que adotarem sistemas próprios de inteligência artificial precisam criar uma Comissão de IA e Telemedicina.

Junto, também está criada uma classificação de risco em quatro níveis (baixo, médio, alto e inaceitável), que vai separar o software de gestão médica do software de análise clínica.
O que o CFM fez foi colocar a responsabilidade formal para um humano quando uma máquina entra na decisão clínica dentro do hospital. Na medicina, o "human in the loop" (humano no ciclo) já é uma determinação e não uma boa vontade corporativa.
A médica Andreia Nunes percebeu em 2019 que o futuro breve chegaria para a categoria. E decidiu fazer uma nova graduação em ciência de dados e uma pós em IA aplicada. Hoje, tem uma startup voltada a formar médicos híbridos e é facilitadora de um programa no Google.
"O problema é a IA chegar com o médico despreparado para entender e ler o que ela produz", afirma ela, que é CEO da Beyond Health BR. "Falta letramento digital em IA para o médico brasileiro antes do entendimento das normas do CFM", diz Andreia.
Na sua empresa, Andreia e seus sócios mapeiam o ecossistema da IA na medicina e classificam as startups e empresas em nove segmentos, do diagnóstico e apoio à decisão, gestão hospitalar, monitoramento remoto, terapêuticas digitais, pesquisa e desenvolvimento farmacêutico, cirurgia 4.0, educação, fintechs de saúde e infraestrutura de dados. "Há startups extremamente segmentadas, que podem ser substituídas por uma IA global, ao mesmo tempo que há startups de medicina de precisão", conta ela.
Do lado do paciente, a tecnologia chegou antes da regulação. Um relatório da OpenAI estima que mais de 5% das mensagens globais do ChatGPT tratam de saúde, com mais de 40 milhões de pessoas recorrendo diariamente ao sistema com dúvidas clínicas.
A dona do ChatGPT informa que sete em cada dez dessas conversas acontecem fora do horário de funcionamento de clínicas e consultórios. A própria OpenAI, ao lançar o ChatGPT Health, escolheu uma fórmula que dialoga diretamente com o espírito do CFM: a ferramenta é apresentada como apoio para o paciente se informar, com suporte e não substituição ao profissional de saúde.
O consultório do médico brasileiro já recebe dois tipos de pacientes ao mesmo tempo: o que sente o sintoma e o que já passou a hipótese diagnóstica pela máquina, com um sofrimento pré-interpretado.
É nesse espaço intermediário que aparecem produtos brasileiros como Dra M.ia, a Moma.i. e a Hospcom, uma empresa tradicional de tecnologia hospitalar que migrou para a era da IA.
A Dra M.ia entra pela porta do médico, com agentes de IA especializados por área clínica, alimentados por base acadêmica, para apoiar a decisão durante a consulta. "Fazemos do atendimento ao diagnóstico", conta João Galdino, sócio da Hospcom na Dra M.ia. Uma das ideias é diminuir o tempo de diagnóstico de dias para minutos.
A Moma.i entra pela porta do paciente. Quer ser um hub de saúde que acompanha o usuário entre as consultas, com planos individuais, familiares e empresariais, e ambição de antecipar problemas em vez de só reagir a eles.
A Hospcom entra pela porta do equipamento. Vinda da infraestrutura hospitalar, aposta em conectar a IA aos aparelhos do hospital por padrões internacionais de interoperabilidade para ler múltiplos sinais do paciente em tempo real.
"Trabalhamos na união dos dados que fazem monitor cardíaco, prontuário eletrônico e laboratório conversarem entre si", afirma Gabriel Alencar Coelho, CEO da Hospcom, que integra esses dados, quando consentidos, à plataforma da Dra M.ia, reduzindo a compreensão numa troca de plantão ou da tomada de decisão pela equipe médica, por exemplo.
Os três falam em filtros "à prova de alucinação", uma promessa de que o sistema não inventa diagnóstico nem cita estudo que não existe. A Resolução 2.454 transforma cada uma dessas promessas em pergunta auditável, como se há validação científica publicada, se há rastreabilidade do que o sistema decidiu e por quê, se o uso foi registrado no prontuário, se o paciente foi informado, se o médico entende onde a ferramenta acerta e onde erra.
Logo depois do letramento médico em IA, a próxima corrida será pela anonimização. "O OpenHealth (saúde aberta), não é uma bala de prata. É uma infraestrutura invisível para proteger dados, reduzir exposição de prontuário, laudo e informação clínica, e permitir uso de casos clínicos em pesquisa e tecnologia sem circulação desnecessária de identidade", diz Gianfranco Zucoloto, engenheiro de soluções na Hospcom/Dra M.ia.
A norma do CFM caminha em paralelo aos projetos de lei que o Congresso debate como marco brasileiro de inteligência artificial, o PL 2338/2023, aprovado no Senado em dezembro de 2024, e o PL 2688/2025, em tramitação na Câmara. Quando algum deles virar lei federal, terá hierarquia superior à norma do conselho profissional. Por ora, o CFM ocupa o vácuo regulatório com a velocidade que falta ao Legislativo.
No back-office da disputa, há empresas que já operam o lado adulto da IA em saúde. A Arvo, de Fabrício Valadão, informa processar R$ 190 bilhões em despesa assistencial de operadoras, com IA voltada a fraude, erro e desperdício em contas médicas.
A Tivita, de Claudio Franco, diz atender mais de mil consultórios e ter automatizado mais de um milhão de tarefas, como agenda, cobrança, fluxo administrativo. Antes de curar o paciente, a IA brasileira vai curar o desperdício e o tempo perdido do sistema.
Um case concreto dessa virada envolve faturamento hospitalar. No Hospital Cura d'Ars, da Rede São Camilo, em Fortaleza, a Coliga AI montou um sistema que cruza notas clínicas com lançamentos em conta para identificar materiais usados em aspiração de vias aéreas que não estavam sendo cobrados.
O motor combina XGBoost para classificação, ChatGPT como validador semântico de segunda camada e automação no envio ao faturamento. Segundo a companhia, a recuperação média é de R$ 7.000/mês, cerca de R$ 84 mil por ano, com assertividade declarada perto de 95%.