Sexta-feira, 17h. Você recebe um processo cível com seis volumes, mais de duas mil páginas de prontuários hospitalares digitalizados com qualidade irregular, exames fora de ordem cronológica e quatro páginas de quesitos complexos das partes. O prazo para entrega do laudo? Vinte dias.
Diante desse cenário, submeter o material a uma Inteligência Artificial (IA) generativa para sintetizar os documentos e organizar a linha do tempo parece o caminho óbvio para poupar horas de trabalho.
A tecnologia promete eficiência, mas introduz riscos que a maioria dos peritos ignora: alucinações factuais, vazamento de dados sensíveis e a perigosa delegação do raciocínio pericial a uma “caixa-preta” matemática. A IA já entrou na perícia médica; a questão agora é como utilizá-la de modo correto.
1. O Perigo da “Falácia da Fluência”: a IA não pensa, ela calcula
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) não compreendem o significado clínico de um prontuário. Em essência, o que eles fazem é estimar a probabilidade estatística da próxima palavra (ou token) com base em massivos volumes de dados de treinamento.
Dessa natureza puramente matemática, nascem dois riscos epistêmicos graves para a prática pericial:
- A Falácia da Fluência: Sistemas generativos escrevem de forma impecável, com vocabulário técnico sofisticado e sintaxe perfeita. Essa fluência impecável gera no leitor uma falsa presunção de acurácia factual. O texto parece correto, mas pode ser cirurgicamente falso.
- Alucinações Estruturais: A IA não comete os erros humanos típicos de cansaço ou desatenção; ela comete erros de geometria computacional. Ela é capaz de inventar prontuários, descrever exames que nunca existiram e fabricar referências bibliográficas plausíveis, mas fantasiosas, sustentando o erro com extrema confiança.
Ponto de Atenção: Isolar a forma linguística da substância clínica é o primeiro hábito cognitivo que o perito moderno precisa desenvolver antes de aceitar qualquer minuta automatizada.
2. A blindagem jurídica: LGPD e o sigilo na nuvem
Ao jogar um prontuário ou histórico clínico em um chat de IA comercial gratuito, você está, juridicamente, transferindo dados pessoais sensíveis para servidores em nuvem, frequentemente sediados fora do país.
De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD – Lei nº 13.709/2018), os dados de saúde são classificados como sensíveis e exigem proteção técnica máxima. No ecossistema de IAs generativas, o risco é estrutural: os dados submetidos podem ser absorvidos pelo modelo para treinar futuras iterações e exfiltrados indiretamente em respostas dadas a outros usuários.
O descumprimento dessas regras viola o sigilo pericial e pode acarretar responsabilização civil, ética e criminal.
3. A resolução CFM nº 2.454/2026 e a “soberania pericial”
Publicada em 11 de fevereiro de 2026, a Resolução CFM nº 2.454/2026 normatiza o uso da IA na medicina brasileira e estabelece um pilar inegociável: a centralidade e a soberania da decisão clínica e pericial humana.
A engenharia de sistemas define um conceito mandatório para a nossa área: o Humano no Loop (Human-in-the-loop). Aplicado à perícia, isso significa que a IA pode apoiar etapas puramente instrumentais (como ordenar cronologicamente os eventos clínicos ou classificar termos complexos), mas a inferência causal forense, o julgamento de nexo e as respostas finais aos quesitos são atos personalíssimos e indelegáveis.
A delegação inadvertida do laudo gera o que a doutrina jurídica chama de neutralização do julgamento, transformando o perito em um mero homologador passivo da máquina. Em caso de erro, a responsabilidade civil e técnica é integralmente do médico que assina, sem qualquer possibilidade de transferir a culpa para o desenvolvedor do software.
Checklist de sobrevivência para o perito na era da IA
Se você pretende utilizar assistentes de IA no seu fluxo de trabalho, siga rigorosamente este roteiro para blindar a sua atuação técnica:
- Anonimização Obrigatória: Remova nomes, RG, CPF, números de prontuário e nomes de hospitais antes de submeter qualquer fragmento de texto a uma plataforma de IA em nuvem.
- Rastreabilidade Factual: Realize uma auditoria linha por linha em cada minuta gerada. Confronte todas as afirmações clínicas com os documentos originais do processo.
- Checagem de Literatura: Verifique manualmente se os artigos científicos citados pela IA realmente existem e se as conclusões dos autores não foram distorcidas ou inventadas.
- Transparência Ativa: Em respeito à boa-fé processual e à segurança jurídica, registre formalmente no laudo se utilizou ferramentas tecnológicas de apoio e detalhe quais tarefas estritamente instrumentais foram delegadas ao sistema.
Referências Bibliográficas
- BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, 2018.
- CONSELHO FEDERAL DE MEDICINA. Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026: normatiza o uso da inteligência artificial na medicina. Brasília: CFM, 2026.
- MARANHÃO, F. Direito e Inteligência Artificial: os riscos da automação do juízo. 2. ed. Belo Horizonte: Fórum, 2024.
- TRUNCKLE, Y. F.; BIZUTTI, G. D. S. C. Professional liability of the medical examiner in the use of generative artificial intelligence. Persp Med Legal Pericia Med, v. 11, 2026.
- WEN, C. L. Medicine and Generative Artificial Intelligence. Revista Brasileira de Medicina do Trabalho, v. 22, n. 1, e2024214, 2024.
