Lisboa 2030. O cirurgião está presente, de máscara e luvas, mas, durante uma fase da intervenção, não é a sua mão que segura o bisturi. Um braço robótico, guiado por um sistema de Inteligência Artificial (IA) treinado com milhões de horas de vídeo cirúrgico, identifica o tecido, ajusta a trajetória em tempo real e executa a sutura. O médico observa, pronto para intervir, e assina o relatório ao final. Parece um cenário distante. Mas, em laboratório (e isto é importante de ser dito), já não é.
A IA está, de facto, a entrar no bloco operatório. Sistemas robóticos já convertem tomografias pré-operatórias em modelos tridimensionais da articulação, ajudando a otimizar tarefas como a decisão do tamanho do implante e o alinhamento de prótese de joelho ou de anca. Em cirurgias mais complexas, agentes de IA analisam, em tempo real, o vídeo da operação, a força aplicada pelos instrumentos e os sinais vitais do doente, antecipando hemorragias segundos antes de estas serem visíveis a olho humano. Recentemente, uma equipa da Universidade Johns Hopkins demonstrou algo ainda mais surpreendente: um robô, apoiado por uma cascata de algoritmos de IA, realizou de forma autónoma parte de uma cirurgia laparoscópica em tecido vivo, respondendo até a instruções verbais da equipa.
É tentador concluir que o cirurgião-robô está à porta. Mas a realidade, vista de perto, ainda é modesta. A esmagadora maioria dos sistemas em uso clínico é não autónoma: exige sempre um cirurgião ao comando, e o que muda é apenas o grau de assistência. Dados demonstram que a robótica é utilizada por uma fração reduzida de profissionais, e nem todas as especialidades beneficiam por igual. Existem várias evidências que relatam que o robô torna o procedimento mais demorado e mais caro, sem ganho claro para o doente e sistemas de saúde. A chamada “autonomia de nível 5”, em que o sistema planeia, decide e executa sem qualquer supervisão, continua a ser um objetivo de investigação, não uma realidade clínica.
E é aqui que surgem as perguntas difíceis. Por exemplo, se um agente de IA prevê uma hemorragia e o cirurgião ignora o alerta, ou se o segue e isso conduz a uma decisão errada, quem é responsável? Há também o risco da desaprendizagem clínica: se uma geração de cirurgiões é treinada já com a IA a corrigir trajetórias e a sugerir o próximo passo, o que acontece quando o sistema falha ou simplesmente não está disponível? Como se garante que o mecanismo de aprendizagem contemplou todas as variações anatómicas críticas, e que é balanceado no seu processo decisório?
A resposta regulatória tenta, lentamente, acompanhar este ritmo. Na Europa, o Regulamento de IA classifica estes sistemas como de “alto risco”, exigindo validação rigorosa, supervisão humana efetiva e rastreabilidade das decisões. Nos Estados Unidos, a agência reguladora prepara para este ano novas regras sobre o ciclo de vida dos dispositivos com IA, reconhecendo que um algoritmo cirúrgico não pode ser tratado como um produto estático: aprende, atualiza-se e precisa de ser monitorizado como tal. Há até seguradoras a estudar reembolsos diferenciados para hospitais que utilizem sistemas certificados, o que poderá, paradoxalmente, acelerar a adoção antes da evidência clínica estar totalmente consolidada.
A pergunta certa, mais uma vez, não é se o robô vai substituir o cirurgião. É como garantir que a IA reforça aquilo que distingue um bom cirurgião – a perceção, a antecipação, o julgamento sob pressão – sem diluir a responsabilidade de quem, no final, tem as mãos (ou os comandos) sobre o doente. Os avanços mais credíveis a curto prazo não apontam para um bloco operatório vazio, mas para um bloco operatório mais seguro: sistemas que ajudam o cirurgião a ver mais, prever mais e errar menos, sempre sob o seu controlo. Existe um caminho longo e necessário em que a Engenharia e a Medicina trabalharão em conjunto.