HUMANIZAÇÃO E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA “COMUNICAÇÃO E SAÚDE” EM CURSOS DE MEDICINA BRASILEIROS APÓS A PANDEMIA DE COVID-19 (2023-2025)

Resumo

Considerada um marco na história da humanidade, a pandemia de Covid-19 acelerou a digitalização de serviços e do ensino em saúde no Brasil, condicionando a formação médica a absorver demandas técnicas e científicas e, evidenciando a necessidade de investimentos na humanização do cuidado. De 2023 a 2025, sistemas de inteligência artificial (IA) generativa, chatbots clínicos e plataformas de telemedicina se popularizaram e reconfiguraram a prática de comunicação, seja na sala de aula ou em ambulatórios de saúde. É nessa conjuntura complexa, em que tecnologia e humanismo se entrelaçam de maneira crítica, que esta pesquisa se insere. O cerne da investigação é examinar se e como os cursos de Medicina no Brasil vêm articulando a interface "Comunicação e saúde" dentro do novo panorama digital acelerado pela pandemia.  Sobre o ensino, a pesquisa busca compreender como essas ferramentas são utilizadas para instruir habilidades de comunicação, por meio de simulações com pacientes virtuais, análise de interações gravadas ou se fornecem feedback automatizado sobre a clareza e a empatia na anamnese. A respeito da prática clínica, o estudo investiga se e como essas tecnologias são empregadas para mediar e aprimorar a relação entre profissionais e pacientes, a exemplo da utilização de chatbots para triagem, softwares de apoio à decisão clínica e análise automatizada de prontuários. A pesquisa parte de um questionamento central: diante da integração acelerada dessas tecnologias, quais são os efeitos notórios (percebidos por estudantes, docentes e preceptores) no desenvolvimento das competências relacionais dos futuros médicos? A hipótese subjacente é que a IA pode ser uma ferramenta que potencialize o aprendizado da comunicação humanizada, mas também introduza novos desafios e ruídos. O estudo mapeará essas percepções, identificando oportunidades e riscos potenciais. As bases teóricas são Lorezini (2017), Lee (2023), Nicolelis (2024) e Camargo (2023). A Pesquisa é de método misto (quali-quanti). A análise qualitativa considerará discursos e a quantitativa, dados que coletaremos sobre cursos de medicina. Entre os resultados previstos, estão contribuir com o ensino de Comunicação e Saúde na medicina e nas Ciências da Saúde e com o ensino da Comunicação social especializada (Saúde), entre outros resultados, como um artigo científico. A relevância deste trabalho, até o momento, consiste no potencial de vir a orientar a reformulação das Diretrizes Curriculares Nacionais para os cursos de Medicina, na medida em que puder oferecer uma perspectiva para a integração ética, crítica e eficaz da IA na formação médica. Assim, contribuir para a formação de um profissional que seja cada vez mais, tecnicamente competente e digitalmente fluente, mas também empático e equitativo.