08/06/2026
Se os radiologistas não foram substituídos, imagina os psiquiatras e outros clínicos…
“Em 2016, Geoffrey Hinton, o padrinho da inteligência artificial, deu um conselho às universidades: parem de formar radiologistas.
Dez anos depois, faltam radiologistas no mundo inteiro.
Hinton não é qualquer um. Ganhou o Nobel em 2024 e é uma das pessoas que construíram a IA moderna. A previsão dele era direta. Em até cinco anos, a IA leria exames de imagem melhor que qualquer médico, e por isso formar novos radiologistas seria jogar dinheiro fora.
A tecnologia até cumpriu a parte dela. Os programas de IA ficaram muito bons em reconhecer o que aparece numa imagem. Mesmo assim, a profissão não encolheu. A procura cresceu, as vagas de formação cresceram, e hoje o problema dos hospitais é a falta desse profissional.
O que a previsão errou não foi a tecnologia. Foi confundir uma tarefa com uma profissão.
Ler a imagem é só uma fatia do trabalho do radiologista. O resto é conversar com o paciente, decidir o que fazer diante de um caso fora do padrão, cruzar o exame com a história do paciente e assinar embaixo, assumindo a responsabilidade. A IA absorveu a fatia mais fácil de automatizar. O trabalho inteiro continuou de pé.
E aqui está o ponto que mais interessa para quem decide num hospital.
Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla, resumiu bem: quando você automatiza 99% de um processo, o 1% que sobra para a pessoa não vale menos. Vale mais. Esse 1% vira o gargalo de tudo. É a checagem final, é quem responde quando algo dá errado.
Foi por isso que automatizar a leitura de imagem não derrubou o valor do radiologista. Pelo contrário: tende a aumentar.
A lição não é ignorar a IA. É parar de comprar a promessa de substituição.
A IA substitui tarefas, não cargos. O trabalho de quem gere um hospital não é cortar pessoas porque viu uma demonstração impressionante. É enxergar quais tarefas a máquina absorve e como isso redesenha o papel de cada equipe.
Na última década, quem acertou não foi quem demitiu radiologistas. Foi quem entendeu o que a máquina faz bem, e o que continua sendo trabalho humano.”
Marco Torelly - SHS Health Tech
