CFM lança sistema de IA para ampliar fiscalização do ato médico

Publicado em

9 de junho de 2026

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Da Redação

O Conselho Federal de Medicina (CFM) lançou, nesta terça-feira (9), o sistema de inteligência artificial (IA) para fiscalização de atos médicos pelos Conselhos Regionais de Medicina (CRMs) em todo o país.

A expectativa do colegiado federal é que o novo módulo de inteligência artificial da Plataforma Nacional de Fiscalização aumente em 30% o volume de fiscalizações anuais, nos próximos dois anos, em todo o território nacional de forma mais efetiva, com a supervisão das atividades médicas e ampliação da capacidade de identificação, monitoramento e análise de situações que exigem atuação dos órgãos de fiscalização.

Em entrevista coletiva, em Brasília, o presidente do CFM, José Hiran da Silva Gallo, defendeu que a tecnologia irá instrumentalizar os médicos fiscais com subsídios para a tomada de decisões e para dar celeridade às soluções necessárias. Para Gallo, o investimento fortalece a governança, reduz a burocracia e aprimora a defesa da saúde pública.

“Estamos colocando a tecnologia a serviço da fiscalização para aumentar a eficiência, ampliar o alcance das ações e oferecer respostas mais rápidas às demandas da sociedade. É uma ferramenta de grande importância, mas que jamais irá substituir o médico”, garantiu o presidente da instituição.

O terceiro vice-presidente e diretor responsável pelo Departamento de Inteligência Artificial do Conselho Federal de Medicina, Jeancarlo Cavalcante, detalhou que os avanços nos últimos anos com a migração dos dados para a nuvem e a transição para um sistema ambiente digital que proporciona mais transparência permite o acompanhamento das fiscalizações pelos responsáveis técnicos e gestores dos estabelecimentos de saúde.

Nesta nova fase, Jeancarlo Cavalcante relata, ainda, que a solução de fiscalização automatizada a partir do uso de IA representa uma mudança pioneira no mundo.

“O fato de termos mais de 600 mil médicos e usarmos uma plataforma de inteligência artificial para a fiscalização, nos torna pioneiros no mundo no quesito de colegiatura médica e de fiscalização.

O responsável pelo lançamento relatou que o objetivo do aprimoramento é proteger a sociedade, mesmo quando a fiscalização é percebida como uma atitude antipática para quem a recebe.

“Quando fiscalizamos o exercício da medicina, protegemos a sociedade de maus profissionais e de falsos médicos. O diferencial dessa nova plataforma é proteger não apenas a sociedade, não apenas o paciente do mau atendimento, da insegurança, mas também os médicos, das condições inadequadas de saúde e da falta de segurança para exercer o seu trabalho médico”

Tecnologia

A plataforma integra dados processados do CFM e dos CRMs, como históricos de vistorias, cadastros profissionais, como o Cadastro Nacional de Médicos, e informações públicas de estabelecimentos de saúde, com o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES).

O CFM aponta que essa plataforma também vai interagir e cruzar informações da base de dados da Receita Federal e fará o rastreio de conteúdos disponibilizados em redes sociais e em outros ambientes digitais.

O diretor Jeancarlo Cavalcante ressalta que o diferencial da ferramenta é relacionar e monitorar denúncias sobre precariedade estrutural em hospitais e notificar publicações suspeitas de exercício ilegal da medicina.

“Essa plataforma buscará nas redes sociais o exercício do falso médico, o risco iminente à saúde da população brasileira. Aquilo que está nas redes sociais poderá, agora, ser buscado e homologado por um [profissional] humano do setor de fiscalização [do CFM].”

Como consequência, o diretor do CFM destaca que a versão 4.0 da Plataforma Nacional de Fiscalização deixa para trás o modelo tradicional de fiscalização, antes baseado em denúncias da sociedade e que passa a se antecipar aos problemas.

“Agora, também trabalharemos com dados e com predição, ou seja, com aquilo que poderá acontecer e levar a risco à saúde da população brasileira e ao exercício da profissão médica. Nós poderemos, sim, em algumas situações, antecipar o dano e fiscalizarmos, em tempo real, antes que isto aconteça”, disse Jeancarlo Cavalcante.

A autarquia garante que todo o tratamento das informações observa os princípios da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo segurança e privacidade dos dados.

Fonte: EBC Saúde

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Saúde

SUS e Einstein desenvolvem IA para identificação de doenças de pele

Publicados

18 horas atrás

4 de novembro de 2026

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Da Redação

Uma parceria entre o Ministério da Saúde e o Einstein Hospital Israelita desenvolveu um sistema com inteligência artificial para apoiar profissionais de saúde pública na triagem e identificação de doenças de pele.

A iniciativa, chamada CUTIS-AI, utiliza como base imagens da lesão da pele do paciente e dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos que refletem a realidade brasileira.

Entre as doenças que podem ser identificadas estão esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea, além de lesões decorrentes de acidentes loxoscélicos (picada de aranha marrom).

O aplicativo que viabiliza o uso da IA, que ainda está em estudo, foi desenvolvido a partir de entrevistas com profissionais de saúde da atenção básica. O app pode ser utilizado mesmo em locais em que não há conexão com a internet. A taxa de acerto do aplicativo já é de cerca de 80%.

A proposta do CUTIS-AI, no entanto, é utilizar a inteligência artificial como ferramenta de apoio, sem substituir a avaliação clínica realizada pelos profissionais de saúde.

“O CUTIS-AI foi criado para ampliar a capacidade de identificação dessas doenças, que ainda podem representar um desafio para os profissionais de saúde, especialmente em regiões com menor disponibilidade de especialistas. Ao reunir imagens das lesões, estamos construindo uma base de dados robusta, que contribuirá para o desenvolvimento de uma tecnologia útil na ponta, principalmente para a Atenção Primária à Saúde”, destacou a cientista de dados do Einstein Hospital Israelita, Isabelle Carvalho.

O estudo com o aplicativo já analisou cerca de 1,4 mil pacientes e conta com mais de 4 mil imagens de lesões. A diversidade de pacientes ajuda a treinar a inteligência artificial com exemplos variados, tornando o modelo mais preparado para identificar as características das lesões.

“Quando falamos em inteligência artificial aplicada à saúde, a qualidade e a diversidade dos dados são fundamentais. Uma tecnologia desenvolvida a partir de uma população específica pode não apresentar o mesmo desempenho quando aplicada a outros grupos. Por isso, construir uma base brasileira, com diferentes fototipos de pele, regiões, condições de vida e perfis epidemiológicos é essencial” ressaltou o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, Fabiano Geraldo Pimenta Junior.

Fonte: EBC Saúde

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