A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA FORMAÇÃO MÉDICA: UMA REVISÃO DOS IMPACTOS NA APRENDIZAGEM, COMPARANDO A EFICÁCIA COM OS MÉTODOS TRADICIONAIS

Resumo

INTRODUÇÃO: A Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores de conhecimento, incluindo a educação médica, na qual se mostra como potencial ferramenta de otimização dos processos de aprendizagem. Com o fornecimento de feedbacks, simulações e assistência geral, a IA pode impactar na aquisição de conhecimento tanto teórico quanto prático. Contudo, há incertezas quanto a sua eficácia em comparação aos métodos tradicionais, além de questionamentos sobre confiabilidade e riscos éticos. OBJETIVO: Compreender os impactos do uso da inteligência artificial na educação médica quando comparados aos métodos tradicionais. METODOLOGIA: A revisão sistemática de literatura seguiu o protocolo PRISMA e teve como pergunta norteadora “Quais os impactos do uso da inteligência artificial na formação médica quando comparado aos métodos tradicionais?”. As buscas foram realizadas nas bases PUBMED, Scielo e LILACS, utilizando descritores como "Artificial Intelligence" e "Medical Education", combinados com o operador booleano AND e filtros de artigos completos disponíveis gratuitamente, publicados em inglês e português entre 2020 e 2025. Foram priorizados trabalhos de revisão sistemática e trabalhos originais que abordassem os impactos da Inteligência artificial na formação médica e comparecem aos métodos tradicionais. Excluíram-se revisões narrativas, artigos duplicados ou sem acesso ao texto completo. Dos 36 artigos identificados, 17 foram excluídos após triagem e 19 foram selecionados para análise. RESULTADOS E DISCUSSÃO: A análise sistemática realizada depreendeu que a Inteligência Artificial generativa (GAI) não apresentou diferença significativa na aquisição de conhecimento teórico em relação aos métodos tradicionais, exceto em cursos práticos ou com aprendizagem prolongada. No entanto, a GAI mostrou melhor desempenho no desenvolvimento de habilidades práticas (DME≈0,63), sobretudo em treinamento cirúrgico e entrevistas médicas, além de maior satisfação dos estudantes. Ademais, Modelos de Linguagem Grandes, como o ChatGPT, destacaram-se em questões objetivas (≈76%), mas revelaram limitações no raciocínio crítico, referências e resolução de problemas. Vale ressaltar que as evidências são restritas por amostras pequenas, estudos heterogêneos e preocupações com viés, confiabilidade, transparência, além de lacunas éticas e legais na aplicação da IA na educação médica. CONCLUSÃO: Conclui-se que a inteligência artificial demonstrou maior eficácia no desenvolvimento de habilidades práticas do que os métodos tradicionais de ensino, contudo apresenta atividade limitada quanto ao ensino e aprendizagem de conhecimento teórico, principalmente em razão de limitações no uso de referências teóricas e raso raciocínio clínico. Ademais, torna-se imprescindível a realização de estudos na área a fim de compreender os impactos da IA a longo prazo e a melhor maneira para equilibrar o uso de metodologias tradicionais e das novas tecnologias de inteligência.