A IA já está a transformar os cuidados de saúde, proporcionando eficiência administrativa e redução da carga cognitiva aos prestadores e agilizando as informações de saúde para os pacientes em casa. A presença desta tecnologia poderosa mas imperfeita não pode ser negada. Ao longo dos meus 13 anos de experiência clínica em fisioterapia (PT), observei a IA passar das periferias do nosso trabalho para os limites do nosso raciocínio clínico. Precisamos determinar, como médicos de fisioterapia, não se a inteligência artificial entrará em nossas clínicas, mas como.
Esta mudança pode parecer desconfortável, mas também nos oferece uma oportunidade de adotar a IA de forma responsável, para que aumente os pontos fortes dos médicos de fisioterapia e preencha lacunas conhecidas, em vez de substituir experiências e conhecimentos valiosos. A tecnologia que anteriormente estava reservada para tarefas administrativas pode agora ajudar-nos a produzir provas mais rapidamente, a detectar padrões clínicos mais cedo e a alargar o atendimento ao paciente para além da clínica.
A verdadeira promessa da IA não reside na autonomia do médico ou da máquina, mas na colaboração equilibrada que reforça os pontos fortes de cada um.
Maximizando o atendimento ao paciente
Fornecer o melhor atendimento aos nossos pacientes é nossa maior prioridade como médicos. É nossa responsabilidade aproveitar ao máximo a tecnologia confiável que temos à nossa disposição e permanecer abertos a novos desenvolvimentos.
Há muito sabemos que a falta de adesão do paciente é um dos principais fatores que contribuem para maus resultados para pacientes de fisioterapia. Há muitas razões pelas quais um paciente pode ter dificuldades com isso: incerteza de que está fazendo os exercícios corretamente, dificuldade de encaixar uma rotina de fisioterapia em sua programação diária ou falta de compreensão de como o programa ajudará em sua condição, para citar alguns. O envolvimento dos pacientes com programas domiciliares é um exemplo poderoso de algo que pode ser apoiado de forma significativa pela IA.
A tecnologia de visão computacional pode ser usada para auxiliar os pacientes durante a realização de exercícios em casa. O objetivo desta tecnologia não é apenas dizer a alguém que ele está se movendo de forma errada – há mais do que apenas corrigir a forma. Como terapeutas, queremos incentivar o movimento usando esta tecnologia para ensinar novos exercícios aos pacientes e interagir com os pacientes enquanto eles se movem e obter feedback valioso dos pacientes. Esta tecnologia pode fornecer informações sobre modificações de movimento quando um paciente está com dificuldades ou recomendar progressões para o fisioterapeuta do paciente revisar se achar que um exercício é muito fácil, em vez de fazer o paciente esperar até a próxima consulta. Informações valiosas podem então ser repassadas ao fisioterapeuta, que continua sendo o principal tomador de decisão na jornada de atendimento do paciente.
A utilização de agentes de IA ou chatbots também pode ajudar a alargar os cuidados de PT para além da clínica. Essas ferramentas podem ser criadas para envolver os pacientes em seu programa domiciliar, apoiando-os na construção de habilidades para ajudá-los a encaixar os exercícios em sua programação. Os componentes educacionais do plano de tratamento, como a educação em neurociência da dor, podem ser reiterados por meio de conversas compassivas. Novamente, essas ferramentas não se destinam a substituir o provedor. Com uma implementação cuidadosa, essas ferramentas envolverão os pacientes enquanto coletam informações que podem ser resumidas para que os fisioterapeutas determinem facilmente se são necessárias modificações no plano de tratamento.
O resultado final? É responsável e necessário utilizar cuidadosamente a IA que apoia a adesão e o envolvimento sob a supervisão do PT.
Melhorando a tomada de decisão clínica
A tomada de decisão clínica não é puramente mecânica ou logística, mas interpretativa, contextual e relacional. O potencial da IA surge do aumento da intuição do médico com informações confiáveis e reprodutíveis. Os médicos humanos podem variar amplamente em seus julgamentos e são propensos a preconceitos. A variabilidade inter e intra-avaliador está bem documentada nas avaliações fisioterapêuticas, incluindo palpação articular, análise de movimento e postura e medição da amplitude de movimento.
Por exemplo, um Estudo de 2016 publicado no JOSPT demonstrou viés de ancoragem por parte dos fisioterapeutas que medem a amplitude de movimento passiva do punho quando recebem diferentes informações históricas sobre o paciente antes de realizar a medição. Os algoritmos de IA podem ajudar a reduzir essa variabilidade, fornecendo linhas de base estáveis e destacando inconsistências.
Devemos esforçar-nos por alcançar sinergia entre a IA e os médicos humanos, o que significa que as melhores capacidades de cada um se complementam, tornando-se ainda maiores do que a soma das suas partes. Para conseguir isso, qualquer ferramenta criada para apoiar o trabalho clínico também deve envolver contribuições clínicas especializadas no desenvolvimento, desde o processo de brainstorming até a implementação, uso diário e iteração regular. Se os médicos praticantes perceberem a IA como opaca, intrusiva ou inconsistente com seus objetivos, eles irão desligá-la ou substituí-la reflexivamente. A solução é um equilíbrio dinâmico onde os médicos não rejeitem nem considerem a IA, mas se envolvam com ela como um parceiro pensante.
Novas pesquisas podem levar décadas para se tornarem padronizadas no atendimento clínico. A IA pode ajudar esses novos padrões a se tornarem comuns, resumindo evidências e trazendo rapidamente pesquisas importantes aos médicos. No entanto, muitas destas ferramentas ainda não conseguem avaliar de forma consistente a qualidade das fontes ou o desenho do estudo. A responsabilidade pela determinação da qualidade e fiabilidade destas fontes ainda cabe exclusivamente aos médicos.
Lembre-se: a qualidade da decisão melhora quando informações confiáveis e reprodutíveis atendem à interpretação clínica especializada.
Atender os pacientes onde eles estão
O New York Times citou recentemente um estudo do grupo de pesquisa sobre políticas de saúde KFF que descobriu que “no ano passado, cerca de um em cada seis adultos – e cerca de um quarto dos adultos com menos de 30 anos – usaram chatbots para encontrar informações de saúde pelo menos uma vez por mês”.
Hoje, o mundo dos conselhos para pessoas com dor é muito barulhento, com inúmeras vozes online oferecendo recomendações que podem acabar piorando os sintomas. Atualmente, estas recomendações online são mais ruidosas do que alguns dos conselhos mais otimistas e baseados em evidências sobre a dor e o movimento, o que pode levar a que os modelos de IA mostrem informações menos fiáveis para pessoas que anseiam por alívio. UM Estudo 2025 examinaram o desempenho de vários LLMs amplamente utilizados e encontraram alta variabilidade e precisão inconsistente em comparação com diretrizes de prática clínica publicadas para dor radicular lombossacra.
Como não é segredo que os pacientes já usam LLMs como o ChatGPT para aprender sobre suas condições, convido-os a trazer o que descobrirem para nossas sessões. Isto representa uma oportunidade valiosa para explicar como combinei seu histórico, resultados de exames, exames de imagem quando apropriado e seus objetivos com as melhores evidências disponíveis para construir o plano. Este método permite que nós, como especialistas, treinemos os pacientes para uma autoeducação mais segura e corrijamos informações erradas em tempo real.
Em última análise, a IA deve ser vista como uma ponte e não como uma barreira. Esses momentos de ensino constroem a alfabetização em saúde e apoiam os cuidados com base em diretrizes e contexto.
Um futuro otimista com design inteligente
A promessa da IA na clínica PT é redirecionar a energia cognitiva dos médicos para o tipo de pensamento que é exclusivamente humano: interpretar dados com uma lente que inclui a história clínica, as crenças dos pacientes e a experiência adquirida ao longo de anos de tratamento de pacientes.
Sinto-me energizado pelo potencial da IA quando utilizada de forma responsável para colmatar a lacuna entre a evidência e a prática, para ajudar os médicos mais novos na construção de um raciocínio clínico sólido e para fornecer sinais precoces quando uma mudança de plano pode ser necessária. Na melhor das hipóteses, a IA pode elevar o nosso potencial como médicos a novos patamares, desde que coloquemos barreiras, medimos o que é importante e mantenhamos a nossa identidade como especialistas em movimento que combinam ciência, habilidade e relacionamentos.
Foto: Irina_Strelnikova, Getty Images
Dra. é doutor em fisioterapia e chefe de aconselhamento clínico em Saúde da dobradiça. Seu trabalho inclui apoiar membros, educar fisioterapeutas sobre práticas baseadas em evidências, aconselhar líderes de produtos e contribuir para iniciativas comerciais. Ela atua como representante do fisioterapeuta na equipe de liderança clínica da Hinge Health. Morrow é especialista em ortopedia clínica certificada e membro da Academia Americana de Fisioterapia Manual Ortopédica. Ela também é professora clínica da Residência em Fisioterapia Ortopédica Kaiser Permanente no Norte da Califórnia, orientando fisioterapeutas recém-licenciados. Sua experiência anterior inclui atendimento ambulatorial em clínicas hospitalares, clínicas de empregadores presenciais e trabalho com atletas profissionais. Sua missão profissional é capacitar as pessoas para melhor compreender a dor, melhorar a função e melhorar a qualidade de vida.
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