INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO TREINAMENTO DE RACIOCÍNIO CLÍNICO EM ESTUDANTES DE MEDICINA: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA

Introdução: A Inteligência Artificial (IA) simula o raciocínio humano na resolução de problemas, apresentando alto potencial de processamento de dados com impactos crescentes no ambiente clínico e educacional médico. Objetivo: Analisar a contribuição da IA no treinamento do raciocínio clínico em estudantes de medicina. Metodologia: Revisão sistemática baseada nas diretrizes PRISMA 2020. A busca, realizada em março de 2026, incluiu ensaios clínicos e estudos observacionais (2016-2026) que avaliaram o impacto da IA no ensino e na aquisição de conhecimentos práticos por graduandos. A qualidade metodológica foi aferida por escalas específicas. Resultados: Foram incluídos nove estudos, totalizando 573 participantes. As evidências indicam que métodos potencializados por IA superam abordagens tradicionais no desempenho acadêmico. Plataformas personalizadas e simulações baseadas em IA favoreceram a retenção de conhecimento e o ganho de habilidades práticas através de feedbacks instantâneos. Contudo, embora modelos como o ChatGPT-4.0 demonstrem precisão em conhecimentos básicos, sua acurácia em casos complexos pode ser inferior às diretrizes clínicas consolidadas. Conclusão: A IA possui potencial considerável para elevar a qualidade da educação médica, devendo ser integrada de forma híbrida e complementar. Ela atua como uma ferramenta que solidifica a base lógica do aluno antes da prática clínica real, sem substituir o julgamento humano e o vínculo médico-paciente. Persistem, no entanto, desafios éticos e a necessidade de supervisão crítica constante.