Triagem por IA no pronto-socorro: o que dizem os estudos

A inteligência artificial ainda não está pronta para fazer sozinha a triagem de um pronto-socorro. É a conclusão de uma meta-análise publicada em 2026 na revista BMC Emergency Medicine: os modelos de linguagem acertaram bem quem não era grave, mas deixaram de reconhecer cerca de 39% dos pacientes mais graves. Ao mesmo tempo, a IA entrou nos planos de governo para as filas do SUS, e a BBC News Brasil ouviu especialistas sobre o que isso exige.

O que aconteceu

Pesquisadores da Universidade de Zhejiang, na China, reuniram 11 estudos, com 3.088 casos reais ou simulados de pronto-socorro, avaliados entre 2023 e 2025. Eles compararam a classificação feita por grandes modelos de linguagem com a referência usada nos estudos.

Os números mostram os dois lados. Para identificar os pacientes da categoria de maior gravidade, a sensibilidade combinada foi de 61% e a especificidade, de 97%. Na prática, quando a IA dizia que um caso era grave, quase sempre acertava. Mas, de cada dez pacientes realmente graves, cerca de quatro não foram reconhecidos como tais. Os autores concluem que os modelos atuais não estão prontos para uso autônomo na triagem e podem ter papel como apoio, desde que validados em uso real e prospectivo.

Em 25 de setembro de 2026, a BBC News Brasil mostrou que candidatos de diferentes campos políticos propuseram usar IA no SUS, inclusive para substituir a fila por ordem de chegada por uma triagem orientada pelo risco. A reportagem ouviu pesquisadores. Alexandre Chiavegatto Filho, da Faculdade de Saúde Pública da USP, vê grande potencial, sobretudo para levar apoio a regiões sem especialistas. Wagner Meira Jr., da UFMG, apontou o limite central: "O problema é o falso negativo". Para ele, o falso positivo gera custo; o falso negativo pode deixar sem atendimento justamente quem mais precisava.

A reportagem trouxe ainda dois obstáculos práticos. Mudar a ordem da fila não resolve se a capacidade de atendimento continuar a mesma. E, segundo o Ministério da Saúde, ainda não existe um número nacional consolidado de quem espera atendimento no SUS; uma portaria de 2025 passou a exigir o envio padronizado desses dados à Rede Nacional de Dados em Saúde, em fase de implementação.

Por que importa

A triagem decide quem é atendido antes. Um erro para cima gasta recurso; um erro para baixo pode custar uma vida. Por isso a pergunta certa não é se a IA é boa, mas para que ela serve e quem responde pelo resultado.

A regra brasileira já deu parte da resposta. A Resolução CFM 2.454/2026, em vigor desde agosto, trata a IA como apoio, exige supervisão médica e proíbe delegar ao sistema a comunicação de diagnóstico ou decisão terapêutica. Os estudos e a regra apontam na mesma direção: a máquina organiza, o profissional decide.

Na visão de Bairo

Para Bairo Leandro Gonzalez Martinez, a meta-análise é um argumento a favor do desenho que ele defende, e não contra a tecnologia. Na leitura dele, a IA rende mais quando faz o que faz bem, ouvir com paciência, organizar a história, lembrar o que mudou, e deixa a decisão para quem tem formação e responsabilidade para tomá-la.

É assim que ele pensa o Hospital Triage: o assistente clínico conversa antes da consulta e entrega tudo organizado ao médico ou enfermeiro, que confirma, corrige ou descarta. Diante de um sinal de alarme, a conversa para e a pessoa recebe o caminho do 192. Bairo vê nisso uma forma de ampliar o acesso de quem hoje não sabe a qual porta bater, sem pôr ninguém em risco por um falso negativo. Na Xperienc Global Labs, a mesma lógica vale para a segunda opinião clínica: um olhar a mais para o médico, não um laudo.

E quando a urgência é da alma, ele lembra a porta humana: o CVV atende pelo 188, e as páginas de dor, fé e reconexão mostram quando procurar ajuda profissional.

Onde isso encontra o ecossistema

O Hospital Triage não dá diagnóstico, não mostra classificação de gravidade ao paciente e não decide nada sozinho. A prioridade sugerida chega ao profissional, que a confirma ou corrige. O sistema foi criado com o CLAIN, orquestrador de agentes do ecossistema, e existe como protótipo em ambiente de teste, sem operação comercial. Antes de qualquer uso real, terá de passar pela avaliação de risco que a norma do CFM exige e por validação prospectiva, como pedem os autores da meta-análise.

Fontes

• Cui L, Wang M, Xu Y et al., "Diagnostic accuracy of large language models for emergency department triage: a systematic review and meta-analysis", BMC Emergency Medicine, 2026: pmc.ncbi.nlm.nih.gov
• BBC News Brasil, "IA vai decidir sua vez na fila do SUS? Propostas de candidatos da esquerda à direita não são simples de implementar", 25/9/2026: bbc.com/portuguese
• Conselho Federal de Medicina, "CFM normatiza uso da IA na medicina", fev. 2026: portal.cfm.org.br

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