Inteligência Artificial para Gastroenterologistas
Dos Conceitos à Aplicação Clínica
Gláucio Nóbrega
Com Vídeos
Inteligência Ar ti cial para fi Gastroenterologistas
Dos Conceitos à Aplicação Clínica
Inteligência Ar ti cial para fi Gastroenterologistas
Dos Conceitos à Aplicação Clínica
Gláucio Nóbrega
Médico Graduado pela Univer sidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Título de Especialista em Gastroenterologia pela
Federação Brasileira de Gastroenterologia (FBG)
Título de Especialista em Endoscopia Digestiva pela
Sociedade Brasileira de Endoscopia Digestiva (SOBED)
Título de Especialista em Clínica Médica pelo Ministério da Educação/CNRM
Mestre em Medicina pela UFPE da American Gastroenterological Association (AGA) Fellow
Especialista em Inteligência Ar tificial pela
Univer sidade Presbiteriana Mackenzie, SP
Pós- Graduação em Data Science e Inteligência Ar tificial pela
Pontifícia Univer sidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
Certificado em Tecnologia 5G pela Huawei
Membro Efetivo da Comissão de Inteligência Ar tificial do Conselho Federal de Medicina (CFM)
Conselheiro do Conselho Regional de Medicina da Paraíba (CRM-PB)
Gestor Médico do Centro de Inovação e Tecnologia da Unimed João Pessoa
Fundador da Associação Paraibana de Inteligência Ar tificial em Saúde (APBIA S)
Especialista em Economia e Gestão da Saúde pela Faculdade de Saúde Pública da Univer sidade de São Paulo (USP)
T hieme
Rio de Janeiro• Stut tgar t• New York•Delhi
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) (eDOC BRASIL, Belo Horizonte/MG)
N751i
Nóbrega, Gláucio Inteligência artificial para gastroenterologistas: dos conceitos à aplicação clínica/ Gláucio Nóbrega. – 1. ed. – Rio de Janeiro, RJ: Thieme Revinter Publicações, 2026.
il.; 16 × 23 cm.
Inclui bibliografia.
ISBN 978-65-5572-390-8
eISBN 978-65-5572-391-5
1. Gastroenterologia. I. Título.
CDD: 616.33
Elaborado
por
Maurício Amormino Júnior – CRB6/2422
Contato com o autor: Gláucio Nóbrega glaucionobrega@icloud.com
© 2026 Thieme. All rights reserved.
Thieme Revinter Publicações Ltda. Av. Almirante Barroso, 63, sala 509 Rio de Janeiro, RJ CEP 20031-005, Brasil http://www.thieme.com.br
Thieme USA http://www.thieme.com
Design de Capa: © Thieme Créditos Imagem da Capa: WedoLogos®
Impresso no Brasil por Forma Certa Gráfica
Digital Ltda. 5 4 3 2 1
ISBN 978-65-5572-390-8
Também disponível como eBook: eISBN 978-65-5572-391-5
Nota: O conhecimento médico está em constante evolução. À medida que a pesquisa e a experiência clínica ampliam o nosso saber, pode ser necessário alterar os métodos de tratamento e medicação. Os autores e editores deste material consultaram fontes tidas como confiáveis, a fim de fornecer informações completas e de acordo com os padrões aceitos no momento da publicação. No entanto, em vista da possibilidade de erro humano por parte dos autores, dos editores ou da casa editorial que traz à luz este trabalho, ou ainda de alterações no conhecimento médico, nem os autores, nem os editores, nem a casa editorial, nem qualquer outra parte que se tenha envolvido na elaboração deste material garantem que as informações aqui contidas sejam totalmente precisas ou completas; tampouco se responsabilizam por quaisquer erros ou omissões ou pelos resultados obtidos em consequência do uso de tais informações. É aconselhável que os leitores confirmem em outras fontes as informações aqui contidas. Sugere-se, por exemplo, que verifiquem a bula de cada medicamento que pretendam administrar, a fim de certificar-se de que as informações contidas nesta publicação são precisas e de que não houve mudanças na dose recomendada ou nas contraindicações. Esta recomendação é especialmente importante no caso de medicamentos novos ou pouco utilizados. Alguns dos nomes de produtos, patentes e design a que nos referimos neste livro são, na verdade, marcas registradas ou nomes protegidos pela legislação referente à propriedade intelectual, ainda que nem sempre o texto faça menção específica a esse fato. Portanto, a ocorrência de um nome sem a designação de sua propriedade não deve ser interpretada como uma indicação, por parte da editora, de que ele se encontra em domínio público.
Todos os direitos reservados. Nenhuma parte desta publicação poderá ser reproduzida ou transmitida por nenhum meio, impresso, eletrônico ou mecânico, incluindo fotocópia, gravação ou qualquer outro tipo de sistema de armazenamento e transmissão de informação, sem prévia autorização por escrito.
DEDICATÓRIA
ÀCiência, obra conjunta da Humanidade. E a todos os cientistas e pesquisadores que, geração após geração, ampliaram as fronteiras do conhecimento, abrindo os caminhos para que a inteligência artificial se tornasse, hoje, uma nova tecnologia a serviço da medicina e da vida.
AGRADECIMENTOS
ADeus, por me permitir chegar até aqui, e a quem rogo que eu seja digno de ser instrumento de Sua vontade na terra.
Aos meus pais, alicerce e princípio de tudo.
À minha amada esposa e aos nossos queridos e amados filhos, pelo amor, carinho e pela força que nos une.
Aos meus mestres da medicina, sobretudo da clínica médica, da gastroenterologia e da endoscopia digestiva e, na última década, da inteligência artificial, pelos sólidos ensinamentos e reflexões, que me impulsionam a seguir em frente, orientado pelo compromisso com o cuidado ético, humano e digno com cada vida que me é confiada.
A cada um dos meus pacientes, pela confiança, atenção e carinho, e por tantos ensinamentos sobre a essência da vida.
APRESENTAÇÃO
AInteligência Artificial (IA) apresenta-se como uma das maiores forças transformadoras da sociedade contemporânea, em todos os seus segmentos. Diversos fatores convergem para esse fenômeno tecnológico do mundo hodierno, como a geração exponencial de dados, o poder computacional crescente, a capacidade de armazenamento em nuvem desse volume gigantesco de informações produzidas e o contínuo aprimoramento dos algoritmos. Em outra vertente, o amplo ecossistema da saúde apresenta-se como o segmento que mais gera dados globalmente, a matéria-prima da IA, sendo também o maior beneficiado, em potencial, considerando-se o ambiente propício do setor da saúde para a aplicação das modernas técnicas de IA.
Já a Gastroenterologia, com seu volume considerável de dados gerados a partir de diversas fontes (prontuários clínicos, imagens, análises laboratoriais, patologia, dados ômicos, telemedicina, informações demográficas e epidemiológicas), apresenta-se como uma das especialidades mais impactadas pelo avanço da IA.
Há, no entanto, uma série de desafios que se apresentam para os profissionais de saúde, mormente para os médicos, dentro desse cenário de avanço tecnológico e do necessário desenvolvimento de novas skills. Um dos maiores obstáculos é, inquestionavelmente, o letramento em IA, com todas as suas ferramentas, e com as novas tecnologias em medicina que surgem a cada dia, além dos conhecimentos fundamentais e imprescindíveis sobre questões éticas, aspectos regulatórios, de segurança, de privacidade e de governança dos dados.
Nesse sentido, esta obra foi idealizada e construída com a participação de autores de algumas das principais instituições acadêmico-científicas do Brasil, com notória expertise clínica e sólidos conhecimentos em IA. Um livro de interesse para médicos clínicos, gastroenterologistas, cirurgiões do aparelho digestivo, oncologistas, radiologistas, patologistas, residentes, acadêmicos de medicina e também gestores em saúde.
Nos capítulos seguintes, o leitor compreenderá a história e os princípios da IA, seus fundamentos, a importância dos dados em saúde, os potenciais impactos da IA na medicina e na gastroenterologia moderna, bem como as principais evidências científicas e aplicações clínicas e cirúrgicas dessa tecnologia aplicadas à gastroenterologia em todos os seus segmentos. Há capítulos dedicados a temas especiais da IA na Gastroenterologia em áreas como a radiologia, cirurgia robótica, patologia e oncologia. Ademais, há seções que contemplam os modernos aspectos regulatórios e éticos do uso da IA em medicina, sobretudo à luz da recente Resolução do CFM aplicada à IA. A importância e os aspectos operacionais da telemedicina/telessaúde em gastroenterologia são também abordados,
assim como os principais caminhos para atualização científica do médico gastroenterologista, por meio das ferramentas e técnicas de IA. Reflexões importantes são igualmente trazidas sobre o perfil do gastroenterologista do futuro, tendo a IA como copiloto do seu processo decisório clínico, no cotidiano assistencial e administrativo, garantindo que a tecnologia sirva sempre ao propósito humano do cuidado.
Destaca-se na obra o entendimento fundamental de que a IA deve ser compreendida como uma tecnologia de suporte, nunca como substituta do médico ou da relação médico-paciente, muito menos do julgamento clínico profissional. Trata-se, efetivamente, de uma ferramenta de apoio, que atua ao lado do profissional, ampliando sua capacidade analítica, promovendo uma verdadeira inteligência aumentada, sem afastá-lo de sua responsabilidade legal, ética e clínica do processo decisório, que permanece sempre exclusiva do médico, em toda a linha de cuidado do paciente.
Por fim, a presente obra traz um cenário de reflexões, insights e informações científicas voltados para o Gastroenterologista Moderno, com o olhar voltado para o futuro.
Sejam todos muito bem-vindos a esse fascinante mundo da Inteligência Artificial aplicada à Medicina e, aqui, em especial, à Gastroenterologia.
Boa leitura! Gláucio Nóbrega
PREFÁCIO
Écom grande honra e entusiasmo que recebo o convite para prefaciar esta obra pioneira, que marca um momento singular na história da Gastroenterologia Brasileira.
Trata-se do primeiro livro nacional dedicado à aplicação da inteligência artificial em nossa especialidade, reunindo a contribuição de renomados professores de diversas regiões do país, em uma construção coletiva que reflete a força, a diversidade e a maturidade do nosso meio acadêmico.
A relevância do tema não poderia ser mais evidente. A inteligência artificial vem se consolidando como uma das mais transformadoras aquisições da era moderna, impactando de maneira profunda o ensino, a pesquisa e a assistência médica. Na Gastroenterologia, sua aplicação já se faz presente tanto na prática clínica quanto nos avanços da endoscopia e da cirurgia, ampliando a capacidade diagnóstica, refinando a tomada de decisões e abrindo novos horizontes para o cuidado ao paciente. Esta obra se destaca justamente por abordar, de forma abrangente e integrada, esses diferentes campos — clínico, endoscópico e cirúrgico – oferecendo ao leitor uma visão atual, crítica e fundamentada sobre o papel da inteligência artificial na especialidade.
Mais do que um compilado de conhecimento técnico, este livro representa um marco no processo de incorporação consciente e qualificada dessas tecnologias em nosso cotidiano. Entretanto, é fundamental ressaltar que, apesar de todo o seu potencial revolucionário, a inteligência artificial não substitui – e jamais substituirá – a experiência humana, o julgamento clínico e, sobretudo, a relação médico-paciente.
A medicina é, antes de tudo, uma ciência humana, construída sobre empatia, escuta e confiança. As novas ferramentas devem ser compreendidas como aliadas, capazes de potencializar nossas habilidades, mas nunca de suplantar aquilo que nos define como médicos. Assim, esta obra não apenas celebra o avanço tecnológico, mas também convida à reflexão sobre seu uso ético, responsável e centrado no paciente.
Tenho plena convicção de que este livro se tornará uma referência indispensável para profissionais, pesquisadores e estudantes, contribuindo de forma decisiva para o desenvolvimento da Gastroenterologia no Brasil.
Parabenizo todos os autores envolvidos por esta iniciativa brilhante e agradeço, mais uma vez, ao Dr. Gláucio Nóbrega pela honra de participar deste momento histórico.
Prof. Dr. José Galvão-Alves
Membro Titular da Academia Nacional de Medicina
Presidente da Federação Brasileira de Gastroenterologia – Gestão: 2010-2012
Diretor de Ensino da Santa Casa de Misericórdia do Rio de Janeiro
Professor Titular de Clínica Médica da Faculdade de Medicina Souza Marques, RJ
COLABORADORES
ADRIANA VAZ SAFATLE-RIBEIRO
Professora Livre-Docente pelo Departamento de Gastroenterologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Coordenadora do Serviço de Colonoscopia da Disciplina de Coloproctologia do Hospital das Clínicas da FMUSP
Chefe do Serviço de Endoscopia do Instituto do Câncer do Hospital das Clínicas da FMUSP (ICESP – FMUSP)
ANDRÉ ORSINI ARDENGH
Médico pela Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo (FCMSCSP)
Residência em Cirurgia Geral pela
Irmandade da Santa Casa de Misericórdia de São Paulo (ISCMSP)
Residência em Endoscopia Digestiva pelo
Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Preceptor e Fellow de Endoscopia
Hepatobiliopancreática e Oncológica da HCFMUSP/ICESP
ANTÔNIO HENRIQUES DE FRANÇA NETO
Médico pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Especialista em Cirurgia Geral/Ginecologia e Obstetrícia, com área de atuação em Endoscopia
Ginecológica
Doutorado em Saúde Integral pelo IMIP
Coordenador do Curso de Medicina da Unifacisa, PB
Conselheiro Regional (CRM-PB) e Federal de Medicina (CFM)
ANTONIO VALERIO NETTO
Pós-Doutorado pelo Instituto de Ensino e Pesquisa (IEP) do Hospital Sírio-Libanês, SP
Doutor em Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (CMC) da Universidade de São Paulo (USP)
Mestre em Engenharia pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da USP Especialização em Informática em Saúde pela Universidade Federal da São Paulo (Unifesp) Especialista em Ciência de Dados e IA no Instituto de Assistência Médica ao Servidor Público Estadual de São Paulo (IAMSPE-EKAN)
Coordenador de Pós-Graduação em IA e Ciência de Dados em Saúde na Faculdade Sírio-Libanês Digital, SP
Pesquisador em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq
BRENO GUSMÃO
Médico Hematologista
Mestre em Medicina pela Universidade de Zaragoza, Espanha
Coordenador do Serviço de OncoHematologia da Beneficência Portuguesa de São Paulo, SP
Vice-Diretor Clínico do Hospital Mirante da Beneficência Portuguesa, SP
Col Abor Adores
BRUNA HAUEISEN FIGUEIREDO ZWETKOFF
Médica Graduada pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Membro Titular da Sociedade Brasileira de Endoscopia Digestiva (SOBED)
Especialização em Ecoendoscopia e Endoscopia
Biliopancreática no Hospital Moriah, SP
Mestre pela Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Doutoranda pela Universidade de São Paulo (USP)
BRUNO LEANDRO DE SOUZA
Presidente do Conselho Regional de Medicina da Paraíba (CRM-PB)
Conselheiro Regional (CRM-PB) e Federal de Medicina (CFM)
Administrador em Saúde Doutorando em Neurociências
CAMILLA AKEMI FELIZARDO YAMADA
Oncologista Clínica
Líder da Neuro-Oncologia da Beneficência Portuguesa de São Paulo
Presidente da Sociedade de Neuro-Oncologia da América Latina (SNOLA)
Coordenadora do Comitê Técnico Científico de Neuro-Oncologia da Sociedade Brasileira de Oncologia Clínica (SBOC)
Chair Latin American Cooperative Oncology Group-Neuro (LACOG-Neuro)
Doutora em Ciências da Saúde pela
Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa da São Paulo
Membro do Faculty da ESMO-SNC
CARLOS EDUARDO DOMENE
Professor Livre-Docente de Cirurgia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Ex-Presidente da Sociedade Brasileira de Videocirurgia, Robótica e Digital (SOBRACIL)
Coordenador de Cirurgia Robótica da Rede D’Or
CÁSSIO VIRGÍLIO CAVALCANTE DE OLIVEIRA
Doutor em Ciências em Gastroenterologia pela Universidade de São Paulo (USP)
Professor Doutor do Departamento de Cirurgia da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Presidente do Colégio Brasileiro de Cirurgia de Fígado, Pâncreas e Vias Biliares
Chefe do Serviço de Transplante de Fígado do Hospital da Unimed João Pessoa
Especialista em Cirurgia do Aparelho Digestivo
CHAO LUNG WEN
Médico
Professor Associado da Universidade de São Paulo (USP) – (Livre-Docente)
Chefe da Disciplina de Telemedicina do Departamento de Patologia da Faculdade de Medicina da USP
Líder do Grupo de Pesquisa da USP em Telemedicina, Educação Digital e Saúde Conectada no CNPq/MCTI
Membro da Comissão de Informática em Saúde e Telemedicina do Conselho Federal de Medicina (CFM)
Coordenador da Câmara Temática de Informática em Saúde e Telemedicina do Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo (CREMESP)
Membro da Comissão de Inteligência
Artificial na Medicina do CFM
Idealizador e Coordenador do Projeto Jovem
Doutor (Telessaúde nas Escolas) e do Projeto Homem Virtual
Membro do Grupo de Elaboração dos requisitos de Acreditação de Telemedicina/ Telessaúde da ONA
CIRO GARCIA MONTES
Professor Assistente de Gastroenterologia
Clínica da Faculdade de Ciências
Médicas da Universidade Estadual de Campinas (FCM-Unicamp)
Responsável pelo Serviço de Endoscopia
Digestiva – Gastrocentro, Unicamp
CLAUDIO ORESTES BRITO FILHO
Médico Graduado pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Conselheiro Regional de Medicina (CRM-PB)
Coordenador da RUTE (Rede Universitária de Telemedicina) do Hospital Universitário
Ana Bezerra da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
Coordenador da Disciplina de Tecnologia
Aplicada à Saúde da FAMENE
Coordenador de Comunicação e TI do CRM-PB
Membro da Comissão de Telemedicina e Informática em Saúde do CFM
Mestrado e Doutorado em Ciências e Engenharia de Materiais pela UFCG
DANIELLE ROSSANA DE QUEIROZ MARTINS
BONILHA
Residência Médica em Gastroenterologia e Endoscopia Digestiva na Escola Paulista de Medicina da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)
Doutora em Ciências Médicas pela Unifesp
Endoscopista Assistente (Apoio ao Ensino e à Pesquisa) – Gastrocentro, Unicamp
DÉCIO CHINZON
Professor Assistente Doutor do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Doutor em Medicina pela FMUSP
FAUZE MALUF FILHO
Diretor do Serviço de Endoscopia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Livre-Docente do Departamento de Gastroenterologia da FMUSP
FILADÉLFIO VENCO
Médico Graduado pela Universidade de São Paulo (USP)
Residência em Patologia pela USP
Patologista Sênior
Primeiro Serviço de Telepatologia da América do Sul
FRANCISCO DAS CHAGAS BASTOS NETO
Graduado em Medicina pela Universidade
Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
Médico Anestesiologista pela Casa de Saúde Campinas, SP
Formação em Inteligência Artificial pela StartSe
University
Certificação Profissional em Machine
Learning pelo MIT
Membro da Comissão de Inteligência
Artificial do CFM
Diretor de Inteligência Artificial (CAIO) da Unimed Natal, RN
Cofounder de Startups em Medicina
GIOVANNI GUIDO CERRI
Professor Titular do Departamento de Radiologia e Oncologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Diretor do Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (InRad-HCFMUSP)
Coordenador Geral do Projeto Hospital
Digital e Inovação Tecnológica do Hospital das Clínicas da FMUSP
JEANCARLO FERNANDES CAVALCANTE
3º Vice-Presidente do Conselho Federal de Medicina (CFM)
Mestre e Doutor em Ciências da Saúde Head do Departamento de IA do CFM
JOSÉ CELSO ARDENGH
Chefe do Serviço de Endoscopia Digestiva Hospital Moriah, SP
Professor de Cirurgia e Anatomia da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (USP)
Professor do Departamento de Diagnóstico por Imagem da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)
JOSÉ EYMARD DE MEDEIROS FILHO
Doutor em Gastroenterologia pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Professor Associado IV do Departamento de Medicina Interna do Centro de Ciências
Médicas da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Médico Hepatologista, Coordenador Clínico do Programa de Transplante de Fígado do Estado da Paraíba
JOSÉ OLYMPIO MEIRELLES DOS SANTOS
Especialista em Cirurgia Geral, Cirurgia do Aparelho Digestivo, Cirurgia Laparoscópica e Endoscopia Digestiva
Médico Assistente – Gastrocentro, Unicamp – SP
Presidente da Sociedade Brasileira de Endoscopia Digestiva, Capítulo
São Paulo (SOBED-SP)
Abor Adores
JURANDIR BATISTA DA CRUZ JUNIOR
Médico pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Residência em Endoscopia Digestiva pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Fellow de Endoscopia Hepatobiliopancreática e Oncológica pelo HCFMUSP/ICESP
International Student at Harvard –Molecular and Integrative Physiological Science
Doutorando no Departamento de Patologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
MARCELO BENEDET TOURNIER
Médico formado pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
Residência Médica em Medicina Física e
Reabilitação (AACD)
Mestre em Estatística pela Hult International Business School (EUA)
Mestre em Saúde Coletiva pela UFABC
Data Science Manager na Datavant (Nova Iorque)
Ex-Diretor de Inovação do SESI
Researcher, Institute for Globally Distributed Open Research and Education (IGDORE)
MARCIO ROBERTO FACANALI JUNIOR
Mestre e Doutorando pelo Departamento de Gastroenterologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Colaborador do Serviço de Colonoscopia da Disciplina de Coloproctologia do Hospital das Clínicas da FMUSP
MARTA DURAN FERNANDEZ
Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Salvador (UNIFACS)
Mestre em Data Science pela Universidade
Estadual de Campinas (Unicamp)
Título de Especialista em Redes de Computadores pela Universidade de São Paulo (USP)
Pesquisadora Líder de Projetos de Inteligência
Artificial coordenados pela FAPESP
Professora Colaboradora da Faculdade de Ciências Médica da Unicamp
Professora Colaboradora da Faculdade de Medicina da Universidade Católica de Brasília
MIRIAM CHINZON
Clínica Médica - Hospital Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Gastroenterologista - Hospital Federal de Bonsucesso (HFB - RJ)
Endoscopia Digestiva - Hospital das Clínicas – HCFMUSP (SP)
PAULA BECHARA POLETTI
Diretora do Serviço de Gastroenterologia do Hospital do Servidor Público Estadual de São Paulo
Coordenadora do Serviço de Endoscopia
Digestiva do Hospital do Coração de São Paulo –Unidade Paraíso
Sócia Titular da Sociedade Brasileira de Endoscopia Digestiva (SOBED)
PAULA VOLPE
Doutora em Cirurgia pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Presidente da Sociedade Brasileira de Videocirurgia, Robótica e Digital (SOBRACIL)
PAULO FERREIRA MEGA
Médico pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUCCAMP)
Residência em Cirurgia Geral pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)
Residência em Endoscopia pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Fellow de Endoscopia Bariátrica e Metabólica pelo HCFMUSP
Fellow de Ecoendoscopia e Hepatobiliopancreática e Oncológica pelo HCFMUSP/ICESP
RANDIELLY MENDONÇA DA COSTA
Residência Médica em Gastroenterologia na Faculdade de Ciências Médicas da Universidade
Estadual de Campinas (FCM-Unicamp)
Médica Residente em Endoscopia Digestiva –Gastrocentro, Unicamp – SP
Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas pela FCM-Unicamp
RICARDO ZUGAIB ABDALLA
Professor Livre-Docente do Departamento de Gastroenterologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP)
Diretor do Laboratório de Ensino Pesquisa e Inovação em Cirurgia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (LEPIC-HCFMUSP)
Membro do Comitê da Cirurgia Robótica do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP-HCFMUSP)
VITOR HERNANDES LOPES
Médico pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)
Residência em Cirurgia Geral e Cirurgia do Trauma pela PUC-SP
Residência em Cirurgia do Aparelho
Digestivo pela Irmandade da Santa Casa de Misericórdia de São Paulo (ISCMSP)
Residência em Endoscopia pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Fellow de Ecoendoscopia e Hepatobiliopancreática e Oncológica pelo HCFMUSP/ICESP
YGOR ROCHA FERNANDES
Médico pela Faculdade de Medicina de Marília (FAMEMA)
Residência em Cirurgia Geral pela Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP)
Residência em Endoscopia Digestiva pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP)
Preceptor e Fellow de Endoscopia
Hepatobiliopancreática e Oncológica pelo HCFMUSP/ICESP
SUMÁRIO
Gláucio Nóbrega ▪ Marta Duran Fernandez
Chinzon ▪ Gláucio Nóbrega ▪ Décio Chinzon
Ciro Garcia Montes ▪ José Olympio Meirelles dos Santos ▪ Danielle Rossana de Queiroz Martins Bonilha Randielly Mendonça da Costa ▪ Gláucio Nóbrega
6 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO INTESTINO DELGADO –DO DIAGNÓSTICO ÀS ANÁLISES PREDITIVAS ............................................................
Paula Bechara Poletti ▪ André Orsini Ardengh
7 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA ÀS PATOLOGIAS COLORRETAIS .........................
Adriana Vaz Safatle-Ribeiro ▪ Marcio Roberto Facanali Junior ▪ Gláucio Nóbrega
8 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA HEPATOLOGIA – EVIDÊNCIAS E IMPLEMENTAÇÃO NA PRÁTICA MÉDICA .....................................................................................................
Cássio Virgílio Cavalcante de Oliveira ▪ José Eymard de Medeiros Filho
9 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA ÀS
Jurandir Batista da Cruz Junior ▪ André Orsini Ardengh ▪ Paulo Ferreira Mega Vitor Hernandes Lopes ▪ Ygor Rocha Fernandes ▪ Fauze Maluf Filho
10 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA CIRURGIA ROBÓTICA: APLICAÇÕES,
Carlos Eduardo Domene ▪ Paula Volpe 11 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À IMAGINOLOGIA DO APARELHO
Ricardo Zugaib Abdalla ▪ Giovanni Guido Cerri
Breno Gusmão ▪ Camilla Akemi Felizardo Yamada
Filadélfio Venco ▪ Bruna Haueisen Figueiredo Zwetkoff
Chao Lung Wen
15 ÉTICA, REGULAÇÃO E SEGURANÇA EM APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA .......................................................................................
Gláucio Nóbrega ▪ Bruno Leandro de Souza ▪ Antônio Henriques de França Neto Francisco das Chagas Bastos Neto ▪ Jeancarlo Fernandes Cavalcante
16 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ATUALIZAÇÃO CIENTÍFICA EM MEDICINA –ESTRATÉGIAS PARA O GASTROENTEROLOGISTA .....................................................
Gláucio Nóbrega ▪ José Celso Ardengh ▪ Cláudio Orestes Brito Filho
PARTE IV ▪ GASTROENTEROLOGIA DO FUTURO
17 PERSPECTIVAS E TENDÊNCIAS EMERGENTES EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – O
GASTROENTEROLOGISTA COM INTELIGÊNCIA AUMENTADA ...................................
Gláucio Nóbrega ▪ Marcelo Benedet Tournier
ÍNDICE REMISSIVO .................................................................................................
SUMÁRIO DE VÍDEOS
Vídeo
Vídeo 7-1. diminuta lesão de ascendente demarcada ao redor pela inteligência artificial e caracterizada como neoplásica. realizadas magnificação e cromoscopias com linked color imaging (lCi) e blue light imaging (bli). exame anatomopatológico confirmou o diagnóstico de adenoma de baixo grau.
Vídeo 7-2. lesão plano-elevada de ascendente à luz branca demarcada pela inteligência artificial, com realce através da cromoscopia com linked color imaging (lCi) e caracterizada como hiperplásica, após cromoscopia com blue light imaging (bli). A lesão foi ressecada com alça a frio e o exame anatomopatológico revelou o diagnóstico de adenoma séssil serrilhado.
Vídeo 7-3. diminuta lesão de ceco diagnosticada à luz branca pela inteligência artificial. realizadas magnificação e cromoscopias com linked color imaging (lCi) e blue light imaging (bli): foi caracterizada como neoplásica. exame anatomopatológico confirmou o diagnóstico de adenoma de baixo grau.
Vídeo 7-4. lesão de transverso detectada à luz branca pela inteligência artificial. realizadas cromoscopias com linked color imaging (lCi) e blue light imaging (bli): foi caracterizada como neoplásica. À magnificação, apresenta discreta depressão central, com padrões de cripta iiil de Kudo em toda sua volta e iiis de Kudo na região central. exame anatomopatológico revelou adenoma de alto grau.
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Inteligência Ar ti cial para fi Gastroenterologistas
Dos Conceitos à Aplicação Clínica
Parte I Fundamentos e Bases Científicas da Inteligência Artificial na Medicina
IMPACTO ATUAL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA
MEDICINA E NA GASTROENTEROLOGIA MODERNA
Gláucio nóbrega
INTRODUÇÃO
A Inteligência Artificial (IA) tem-se consolidado como uma das mais impactantes e transformadoras forças da sociedade hodierna.
Conceitualmente, a International Organization for Standardization (ISO) descreve a IA como sistemas computacionais capazes de executar tarefas tipicamente associadas à inteligência humana, como aprender, raciocinar, perceber, entender padrões e compreender linguagem natural, a partir da análise de grandes volumes de dados.1
Segundo Andrew Ng, cientista da computação norte-americano, professor da Universidade de Stanford e uma das principais referências globais em inteligência artificial, a IA apresenta-se como a “nova eletricidade” – (“AI is the new electricity”), comparando o seu potencial impacto, ao longo de século XXI, com a transformação no processo industrial promovida pela eletricidade no século passado.2
Inicialmente restrita a ambientes acadêmicos e laboratoriais, a IA exerce hoje um papel estratégico e fundamental em praticamente todos os setores da sociedade contemporânea – educação, pesquisa e desenvolvimento, indústria, comércio, transporte e logística, agronegócio, sistema financeiro, segurança pública e privada, marketing, entretenimento e mídia, turismo e meio ambiente – com impacto particularmente profundo no amplo ecossistema da saúde, promovendo mudanças significativas no cotidiano das populações, nos processos produtivos e na prestação de serviços de todos esses segmentos elencados.3-7 Um marco contundente e um reconhecimento inequívoco dos avanços e do potencial transformador da IA no mundo atual, foi assinalado no ano de 2024, quando o Prêmio Nobel de Física foi concedido aos pesquisadores John J. Hopfield (norte-americano) e Geoffrey E. Hinton (britânico-canadense), por contribuições fundamentais relacionadas com as tecnologias que formam as bases das técnicas de Machine Learning (ML) (aprendizado de máquina) e Deep Learning (DL) (aprendizado profundo), hoje amplamente aplicadas em IA.8,9
BASES FUNDAMENTAIS PARA OS AVANÇOS DA IA NO MUNDO CONTEMPORÂNEO
Quatro pilares essenciais convergem para explicar essa explosão do uso da IA atualmente.
Primeiro: a geração gigantesca de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados), impulsionada pela digitalização em praticamente todos os setores da economia, gerando um volume imenso de informações, sem precedentes, os quais são o combustível essencial para treinar e alimentar modelos inteligentes de IA (dados), que vão de tarefas simples a problemas complexos.6,10
Segundo: o contínuo aumento do poder computacional das máquinas atuais, e o amadurecimento de arquiteturas de alto desempenho, possibilitando treinar e executar modelos em grande escala, de forma mais eficiente, superando as limitações que marcaram as fases iniciais da IA.11-14
Terceiro: a disponibilidade de infraestrutura de armazenamento e processamento dos dados em nuvem, tornando viável a agregação e uso desses enormes volumes de informações em escala global, oferecendo elasticidade, escalabilidade e acesso simplificado a recursos antes restritos a grandes centros de pesquisa.12,13
Quarto: os avançados algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais profundas e arquiteturas modernas como transformers, que ampliaram drasticamente as capacidades e aplicações da IA em diversas áreas, do reconhecimento de linguagem natural à previsão inteligente, traduzindo dados e poder computacional em resultados práticos e impactantes para a sociedade atual.6,10-15
Com este quarteto, qual seja, a combinação do volume de dados, a capacidade de processamento, a infraestrutura crescente, robusta e descentralizada, bem como a evolução algorítmica, explica-se, finalmente, o impacto transformador da IA no mundo atual.
DADOS EM SAÚDE E IA
Os dados têm crescido de forma exponencial globalmente, fenômeno associado à chamada “era do Big Data”. Conforme estudos da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD) e estimativas internacionais, aproximadamente 90% de todos os dados então existentes no mundo teriam sido criados nos dois anos anteriores, refletindo a velocidade crescente dessa geração de informações.16,17 Em outra vertente, projeções globais indicam que o volume de dados mantém uma taxa média de crescimento anual composta em torno de 23%.18
Em 2017, em icônica reportagem de capa, a revista britânica “The Economist” assim definiu os dados: “The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” (“O recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas sim os dados – em tradução livre”), expressando o valor estratégico que os dados representam quando refinados e analisados por tecnologias avançadas.19
O papel do amplo ecossistema do setor da saúde, dentro desse fluxo gigantesco de geração de novas informações, é particularmente notável. É o maior gerador de novos dados: prontuários eletrônicos, exames laboratoriais, imagens médicas, vídeos de procedimentos e dados genômicos. É um volume de informações inédito, e em crescimento contínuo, exponencial.10,11,20 Projeções da International Data Corporation (IDC) indicam que o volume de dados gerados por atividades relacionadas com a saúde deve crescer a uma taxa anual composta de aproximadamente 36% até 2025, intensificando ainda mais a importância de técnicas baseadas em IA para extrair insights clínicos e operacionais relevantes para a melhoria da assistência e gestão de sistemas de saúde.17,18
Impacto Transformador da IA no Amplo Ecossistema da Saúde
Ao longo da história, grandes inovações em saúde pública e na Medicina demonstraram potencial singular de impactar populações em escala global, alterando de forma profunda a expectativa e a qualidade de vida.21,22
Avanços como saneamento básico, desenvolvimento das vacinas, descoberta dos antibióticos (p. ex.: penicilina), além da introdução de novas tecnologias médicas, contri-
buíram historicamente para queda na mortalidade por doenças infecciosas e aumentos expressivos na longevidade humana.21-23
Esse padrão histórico evidencia que inovações em saúde não produzem impactos restritos apenas a indivíduos isolados, mas geram transformações populacionais amplas e sustentáveis em todo o mundo.
Nesse contexto, as inovações tecnológicas contemporâneas, especialmente aquelas baseadas em IA, seguem essa mesma lógica de alcance global, com potencial de impactar populações em escala mundial ao ampliar a capacidade de diagnóstico precoce, personalizar tratamentos, otimizar sistemas de saúde e apoiar estratégias de saúde pública e privada em larga escala.11,24,25
Em outra vertente, a prática médica contemporânea exige que o profissional de saúde integre múltiplas fontes de informações – necessariamente atualizadas – em ambiente marcado por pressão assistencial e pela necessidade de decisões rápidas. Essa dinâmica expõe as limitações naturais da cognição humana diante da crescente complexidade do conhecimento médico, ampliada pelo ritmo acelerado de produção científica e tecnológica.11,26,27
Nesse contexto, a IA apresenta-se como ferramenta com potencial para apoio à decisão clínica, capaz de organizar o grande volume de informações disponíveis, identificar padrões e auxiliar na estratificação de risco e no diagnóstico.11,28-30 Cabe destacar que esse papel complementar da IA configura um modelo de inteligência aumentada, no qual o médico permanece como agente central do cuidado.12,30,31
À propósito do tema sobre médicos com ou sem o uso da IA, atribui-se ao cardiologista e pesquisador norte-americano Professor Eric Topol a célebre frase: “Machines will not replace physicians, but physicians using AI will soon replace those not using it.” (Máquinas não substituirão os médicos, mas os médicos que usam IA em breve substituirão aqueles que não a utilizam – em tradução livre).32
GASTROENTEROLOGIA NA ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – UMA ESPECIALIDADE ORIENTADA POR DADOS, IMAGENS E VÍDEOS
A Gastroenterologia ocupa uma posição privilegiada nesse cenário da IA aplicada à Medicina, considerando-se que é fortemente orientada não só por informações clínicas (prontuários), mas também, de forma especial, pelo grande volume de dados gerados a partir de imagens, vídeos e exames anatomopatológicos, tornando-se um ambiente propício para o desenvolvimento de técnicas de Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), modelos multimodais e abordagens integradas de análise preditiva, como demonstram consistentemente os artigos de Mehta et al. (2025), Kröner et al. (2021), Chen et al. (2025), e Shrestha (2025).30,33-35 Em seguida, de forma detalhada, assinalam-se, de acordo com a literatura recente, as principais indicações e aplicações da IA na Gastroenterologia, organizadas por segmentos do aparelho digestivo.20,35-37
ORGÃOS DO APARELHO DIGESTIVO E ANEXOS
Esôfago:
• Detecção de lesões neoplásicas/pré-neoplásicas no esôfago (incluindo esôfago de Barrett/displasia) por análise de imagem endoscópica, CADe (Computer-Aided Detection) e CADx (Computer-Aided Diagnosis), respectivamente, para detecção e caracterização das lesões em tempo real.
• Detecção de câncer esofágico precoce a partir de imagens endoscópicas.
Estômago:
• Detecção de câncer gástrico precoce por análise de imagem endoscópica.
• Estimativa/avaliação de profundidade de invasão da neoplasia gástrica com base nas imagens endoscópicas.
• Diagnóstico/predição de infecção por Helicobacter pylori usando modelos aplicados a dados/imagens endoscópicas.
• Identificação/avaliação de gastrite por IA aplicada a achados/dados endoscópicos.
Intestino delgado, cólon e reto:
• Detecção de pólipos colorretais em tempo real durante a colonoscopia (CADe).
• Classificação/caracterização de pólipos colorretais em tempo real (CADx) e suporte ao “diagnóstico óptico/optical biopsy”.
• Detecção/avaliação de malignidade em pólipos colorretais a partir de imagens endoscópicas.
• Aplicações em doença inflamatória intestinal (DII) para avaliação/monitoramento (incluindo avaliação endoscópica assistida).
• Aplicações em síndrome do intestino irritável (SII) para apoio ao manejo com base em modelos e dados do paciente.
• Avaliação do intestino delgado por cápsula endoscópica (CE): detecção assistida de achados e redução do tempo de leitura.
Fígado, pâncreas e vias biliares:
• Apoio diagnóstico em doenças pancreáticas, incluindo câncer de pâncreas, IPMN (Intrapancreatic Papillary Mucinous Neoplasm) e pancreatite autoimune.
• Apoio diagnóstico em doenças biliares (incluindo cânceres do trato biliar, estenose biliar e colangite esclerosante primária).
• Apoio procedimental em ERCP (Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography) para canulação biliar.
• Apoio à avaliação/diagnóstico diferencial de massas hepáticas (incluindo contexto de CHC – carcinoma hepatocelular) com base em dados/imagem.
• Avaliação/estratificação em MASLD (Metabolic Dysfunction–Associated Steatotic Liver Disease) com uso de modelos aplicados a dados clínicos e/ou imagem.
• Aplicações em hepatites virais para avaliação/estratificação/predição com dados clínico-laboratoriais.
• Aplicações em transplante hepático para predição de desfechos e suporte à decisão.
Trato gastrointestinal (TGI):
• Apoio diagnóstico em GIST (gastrointestinal stromal tumor) com base em dados/imagem.
• Estratificação de risco e prognóstico em sangramento gastrointestinal (alto e baixo) com modelos de aprendizado de máquina.
Operacionais:
• Suporte a quality assurance em endoscopia (monitoramento de indicadores de qualidade e desempenho relacionados com o uso pretendido do sistema, p. ex.: ADR –Adenoma Detection Rate – na colonoscopia).
• Automação/otimização de fluxo de trabalho em gastroenterologia (p. ex.: documentação/relatórios e apoio a decisão clínica com base em dados clínicos).
• Expansão de acesso via telemedicina apoiada por IA em gastroenterologia (triagem/ monitoramento/assistência remota).
• Manejo oncológico digestivo apoiado por IA para organizar informação e apoiar decisões complexas.
Na Figura 1-1 dispomos as aplicações da IA em Gastroenterologia e Hepatologia.
A IA desempenha, inequivocamente, um papel central e crescente na saúde. No entanto, esse avanço acelerado dessas novas tecnologias disponíveis tem, igualmente, o potencial de gerar, entre os profissionais, uma combinação não só de grande entusiasmo, mas também de apreensão e ansiedade, considerando-se, além de todo esse arcabouço tecnológico disponível no mundo moderno, o volume gigantesco de dados e informações científicas geradas e disponibilizadas pela Medicina diariamente e, consequentemente, para sua atualização profissional.
Adicionalmente, há uma série de outros desafios também a serem considerados, como o próprio letramento e a educação continuada em IA, de forma segura e responsável para o uso na prática médica, evitando, concomitantemente, a perda de suas competências técnicas e clínicas, e que assegurem, efetivamente, benefícios clínicos reais e sustentáveis. Ademais, que a integração dessas tecnologias ao processo decisório médico observe os processos de segurança do paciente e, sobretudo, a preservação da centralidade do profissional de saúde nas linhas do cuidado.20,35,37-39
AI applications in gastroenterology and hepatology
Upper gastrointestinal disease
•Detection by endoscopy
Esophageal neoplasia
Liver diseases
•Detection by ultrasonography, CT, MRI
Gastric cancer atrophic gastritis
H. pylori
Qualit y control
• Risk analysis
Upper GI bleeding
GIST
Diagnosis by EUS, CT
Colorectal polyps
•Automatic polyp detection system
(C ADe, C ADx) used during endoscopy
Detection and classification of polyps
Detection of malignancy in polyps
IBD
Detection by colonoscopy
Severity scoring by colonoscopy
IBS
Prognosis prediction by data analysis
Data analysis
Trigger foods, gut microbiota °
Duodenal and small intestinal lesions
•Detection by endoscopy or capsule endoscopy
Adenoma, bleeding, blood content, vascular lesion, erosion, ulcer, etc.
Liver cancer, metastasis, hemangioma, cyst
•Risk analysis and outcome prediction
MASLD, viral hepatitis, liver transplantation
Biliary diseases
•Detection by CT, MRI
Cholangiocarcinoma
Gallbladder cancer
•Detection by cholangioscope
Malignant biliar y stricture
•Risk analysis and outcome
Cholangiocarcinoma
Primar y sclerosing cholangitis
Biliary cannulation during ERCP
Pancreatic diseases
•Detection by CT and/or EUS
Pancreatic cancer
•Diagnosis by EUS
Intraductal papillar y mucinous
neoplasm
Autoimmune pancreatitis
•Risk analysis
Pancreatic cancer
Fig. 1-1. Aplicações da iA na Gastroenterologia e Hepatologia. (Fonte: shrestha uK. emerging role of artificial intelligence in gastroenterology and hepatology. World J Gastroenterol. 2025;31(39):111495 –com permissão.)
LIMITAÇÕES, ASPECTOS ÉTICOS E DESAFIOS REGULATÓRIOS
Efetivamente, inúmeros desafios ainda persistem para implantação plena da IA em contextos assistenciais e administrativos, tanto em instituições públicas quanto privadas, em clínicas e hospitais.
No cenário contemporâneo, o gastroenterologista tende a se tornar cada vez mais um profissional cuja prática seja orientada a dados (data-driven decision), com a IA como copiloto em seu processo decisório clínico.20 Essa integração médico-tecnologia (IA) pressupõe definições claras de responsabilidades, incluindo: letramento em IA, aspectos legais, éticos e regulatórios, métricas de desempenho, governança dos dados, critérios de validação e protocolos de treinamento.20,35-37 A literatura recomenda, ainda, validação externa dessas ferramentas, com auditoria pós-implantação e monitoramento contínuo de indicadores de qualidade antes, durante e após a adoção.20,37
O risco de vieses cognitivos na interação humano -IA é bem documentado. A European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) descreve estes aspectos, reafirmando que o endoscopista deve manter sempre seu papel ativo e crítico, não delegando a responsabilidade diagnóstica.36
Em termos de segurança, dois riscos específicos merecem destaque: o automation bias (aceitação acrítica de sugestões algorítmicas) e o potencial processo de deskilling, no qual o uso prolongado do suporte automatizado pode reduzir a proficiência do operador, exigindo, ambos, estratégias de treinamento e revalidação.35,36
Um desafio recorrente na literatura refere-se à transparência e explicabilidade da IA — a “caixa-preta” da tecnologia — que viabiliza auditoria, avaliação de vieses e a possibilidade de explicar ao paciente sobre como o sistema influencia a tomada de decisões clínicas.35
Outro procedimento fundamental diz respeito à governança dos dados, por meio da exigência da documentação das versões, rastreabilidade, validação por cenário e supervisão humana contínua, sobretudo ao se considerar que vídeos e imagens endoscópicas são dados sensíveis, demandando regras claras para armazenamento, acesso, compartilhamento e uso secundário (p. ex., para treino ou melhoria do modelo).35,36
Por fim, no campo regulatório, o cenário é de evolução constante e com marcos legais já bem definidos, com alguns ainda em processo de construção, mas todos convergindo para segurança no desenvolvimento das ferramentas, proteção dos cidadãos e fortalecimento dos critérios de transparência e monitoramento contínuo.35
Na União Europeia, o EU AI Act estabelece uma abordagem regulatória baseada em risco e classifica os sistemas de IA utilizados em contextos de saúde como de alto risco, impondo requisitos rigorosos de sua gestão, qualidade e governança dos dados, documentação técnica, transparência e vigilância pós-comercialização.40
No Brasil, embora o marco regulatório específico da IA ainda esteja em discussão no âmbito legislativo, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) já regula o tratamento de dados pessoais sensíveis, impondo princípios de finalidade, necessidade, segurança e responsabilização. Tais princípios são particularmente relevantes para dados clínicos, imagens/ vídeos e para uso desses dados no treinamento de modelos de IA.41
No âmbito ético-profissional, a recém publicada Resolução do CFM nº 2.454/2026, normatiza o uso da IA na Medicina, reafirmando a centralidade e a autonomia do médico, a obrigatoriedade de supervisão humana, o respeito aos princípios éticos, legais e à relação médico-paciente e a responsabilidade técnica exclusiva do profissional médico, estabelecendo a IA como ferramenta de apoio à decisão clínica.
Assegura também, a referida Resolução, os direitos fundamentais do paciente e a proteção e confidencialidade do uso dos seus dados, bem como institui diretrizes de governança, classificação de risco dos sistemas e conformidade com a LGPD. A Resolução objetiva, claramente, equilibrar inovação tecnológica, segurança, ética e responsabilidade com o uso responsável da IA na prática médica.42
CONSIDERAÇÕES FINAIS E CONCLUSÕES
O volume de dados (matéria prima da IA), gerado pela gastroenterologia e áreas afins, torna esta especialidade o ambiente ideal para o desenvolvimento e a implementação de novas tecnologias de IA.
O horizonte para prática profissional do gastroenterologista moderno aponta para um profissional com “inteligência aumentada”, orientado a dados (data-driven), tornando-se, verdadeiramente, um gestor do conhecimento e da tecnologia.
O gastroenterologista do futuro integrará todo seu conhecimento acadêmico-científico e sua expertise profissional, sua empatia e sua compreensão holística do paciente a essas novas tecnologias de uso crescente no mundo contemporâneo. Suas decisões clínicas serão fundamentadas em ferramentas tecnológicas de suporte ao seu processo decisório, que funcionarão em segundo plano, como seu copiloto, ao longo de toda a cadeia do cuidado do paciente, otimizando fluxos de trabalho e aproximando-o cada vez mais do seu paciente. Nesta abordagem, a IA atuará na integração de grandes volumes de dados, oferecendo a possibilidade de diagnósticos de precisão e terapias customizadas, propiciando a prática de uma medicina proativa, preditiva e personalizada.
Paralelamente, o gastroenterologista do amanhã terá que lidar com novos e importantes desafios para sua trajetória profissional, nesse mundo tecnológico que bate à porta dos consultórios e hospitais, a exemplo do aprendizado continuado em IA, da vigilância ética, dos desafios legais, técnicos e regulatórios, das novas ferramentas tecnológicas, além da governança dos dados, da privacidade e segurança das informações. Tudo isso mantendo a responsabilidade final pela decisão clínica e garantindo que a tecnologia sirva ao propósito humano do cuidado.
A capacidade de navegar e interpretar esse novo ecossistema digital, mantendo o julgamento crítico e a centralidade do paciente como princípios orientadores, moldará as soft skills desses novos profissionais.
Nos próximos capítulos, exploraremos detalhadamente como cada uma dessas tecnologias se aplica às diversas áreas que compõem o aparelho digestivo, com suas peculiaridades específicas. Abordaremos as aplicações concretas, seus resultados clínicos e os seus desafios, permitindo que a inovação se traduza em benefício real e mensurável para médicos, pacientes e sistemas de saúde, públicos e privados.
DECLARAÇÃO DE USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Ferramentas de inteligência artificial foram utilizadas exclusivamente como apoio redacional, incluindo organização textual, aprimoramento de clareza do texto e revisão linguística. O planejamento da escrita, a seleção e revisão dos artigos utilizados como referências, bem como a análise, interpretação e revisão crítica do conteúdo científico, foram realizados integralmente pelo autor. A revisão linguística final com auxílio dessas ferramentas foi realizada em 17 de fevereiro de 2026.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. ISO. What is Artificial Intelligence (AI)? International Organization for Standardization (ISO) Website. Disponível em: https://www.iso.org/artificial-intelligence/what-is-ai (Acessado em 14 Fev 2026).
2. Ng A. Andrew Ng: Why AI is the new electricity. Discussão na Stanford Graduate School of Business; 2017 Mar 11 [citado em 2025 Jun 12]. Disponível em: https://www.gsb.stanford.edu/ insights/andrew-ng-why-ai-new-electricity.
3. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Artificial intelligence in society [Internet]. Paris: OECD Publishing; 2019 [citado 2026 Fev 15]. Disponível em: https:// www.oecd.org/going-digital/ai/
4. World Economic Forum. AI global alliance: shaping the future of artificial intelligence [Internet]. Geneva: World Economic Forum; 2023 [citado 2026 Fev 15]. Disponível em: https:// initiatives.weforum.org/ai-global-alliance/home.
5. Bughin J, Seong J, Manyika J, Chui M, Joshi R. Notes from the AI frontier: modeling the impact of AI on the world economy [Internet]. McKinsey Global Institute; 2018 [citado 2026 Fev 15]. Disponível em: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/ notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy
6. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI). AI Index Report 2025. Stanford (CA): Stanford University; 2025. Available from: https://hai.stanford.edu/ ai-index/2025-ai-index-report
7. World Economic Forum. Transforming consumer industries in the age of AI. Geneva: World Economic Forum; 2025 Feb. Disponível em: https://reports.weforum.org/docs/WEF_ Transforming_Consumer_Industries_in_the_Age_of_AI_2025.pdf
8. Gibney E, Castelvecchi D. Physics Nobel scooped by machine-learning pioneers. Nature. 2024;634:523-4.
9. NobelPrize.org. The Nobel Prize in Physics 2024: John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. Nobel Prize Outreach; 2024 [cited 2026 Feb 14]. Disponível em: https://www.nobelprize.org/prizes/ physics/2024/summary/.
10. Genta RM, Sonnenberg A. Big data in gastroenterology research. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2014;11(7):386-90.
11. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44-56.
12. McKinsey & Company. The cloud imperative: How AI is transforming cloud computing [Internet]. McKinsey Global Institute; 2023 [citado 2026 Fev 15]. Disponível em: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/ the-cloud-imperative-how-ai-is-transforming-cloud-computing.
13. Silva VJ. Inteligência artificial, computação em nuvem e Big Data: sistema tecnológico digital. Rev Bras Inov. 2020;19(1):1-20.
14. AI Now Institute. Computational power and AI [Internet]. New York: AI Now Institute; 2023 [citado 2026 Fev 15]. Disponível em: https://ainowinstitute.org/publication/ computational-power-and-ai.
15. Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, Uszkoreit J, Jones L, Gomez AN, Kaiser Ł, Polosukhin I. Attention is all you need. In: Advances in Neural Information Processing Systems. 2017;30:5998-6008. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1706.03762.
16. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Data-driven innovation: big data for growth and well-being [Internet]. Paris: OECD Publishing; 2015 [citado 2025 Out 4]. p. 20-1. Disponível em: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/ reports/2015/10/data-driven-innovation_g1g503d8/9789264229358-en.pdf
17. International Data Corporation (IDC); EMC Corporation. The Digital Universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East [Internet]. Framingham (MA): IDC; 2012 [citado 2026 Fev 20]. Disponível em: https://www.emc.com/collateral/analyst-reports/ idc-the-digital-universe-in-2020.pdf
18. Reinsel D, Gantz J, Rydning J. The digitization of the world: From edge to core [Internet]. Framingham (MA): International Data Corporation (IDC); 2018 [citado 2026 Fev 20]. Disponível em: https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataagewhitepaper.pdf
19. The world’s most valuable resource is no longer oil, but data. The Economist; 2017 May 6 [citado 2023 Mar 26]. Disponível em: https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/ the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data.
20. Mehta Y, Mehta S, Bhayani V, Parikh S, Mehta R. Gastroenterology in the age of artificial intelligence: Bridging technology and clinical practice. World J Gastroenterol. 2025;31(36):110549.
21. Omran AR. The epidemiologic transition: a theory of the epidemiology of population change. Milbank Mem Fund Q. 1971;49(4):509-38. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/5155251/ (cited 2026 Fev 20).
22. World Health Organization (WHO). World health statistics [Internet]. Geneva: WHO; 2024 [citado 2026 Fev 20]. Disponível em: https://www.who.int/data/gho/publications/ world-health-statistics
23. Roser M, Ritchie H, Spooner F. Life expectancy [Internet]. Our World in Data; 2021 [citado 2026 Fev 21]. Disponível em: https://ourworldindata.org/life-expectancy
24. Wahl B, Cossy-Gantner A, Germann S, Schwalbe NR. Artificial intelligence (AI) and global health: how can AI contribute to health in resource-poor settings? BMJ Glob Health. 2018;3(4):e000798.
25. The Lancet Digital Health. Artificial intelligence for health: opportunities and challenges. Lancet Digit Health. 2019;1(1):e1-e2.
26. Miller DD, Brown EW. Artificial intelligence in medical practice: The question to the answer? Am J Med. 2018;131(2):129-33.
27. Stead WW. Clinical implications and challenges of artificial intelligence and deep learning. JAMA. 2018;320(11):1107-8.
28. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, Wang Y, Dong Q, Shen H, Wang Y. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. BMJ Health Care Inform. 2017;2(4):e000101.
29. Rajpurkar P, Chen E, Banerjee O, Topol EJ. AI in health care: the hope, the hype, the promise, the peril. Nat Med. 2022;28(4):714-20.
30. Shortliffe EH, Sepúlveda MJ. Clinical decision support in the era of artificial intelligence. JAMA. 2018;320(21):2199-200.
31. American Medical Association (AMA). Augmented intelligence in health care [Internet]. Chicago (IL): American Medical Association; 2019 [citado 2026 fev 16]. Disponível em: https://www. ama-assn.org/amaone/augmented-intelligence-health-care.
32. Topol E. Topol charts AI path to more accuracy in medicine. NIH Record. 2021 Sep 3. Disponível em: https://nihrecord.nih.gov/2021/09/03/topol-charts-ai-path-more-accuracy-medicine.
33. Kröner PT, Engels MML, Glicksberg BS, Johnson KW, Mzaik O, van Hooft JE, Wallace MB, ElSerag HB, Krittanawong C. Artificial intelligence in gastroenterology: A state-of-the-art review. World J Gastroenterol. 2021;27(40):6794-824.
34. Chen ZL, Wang C, Wang F. Revolutionizing gastroenterology and hepatology with artificial intelligence: From precision diagnosis to equitable healthcare through interdisciplinary practice. World J Gastroenterol. 2025;31(24):108021.
35. Shrestha UK. Emerging role of artificial intelligence in gastroenterology and hepatology. World J Gastroenterol. 2025;31(39):111495.
36. Mori Y, Kopylov U, Sinonquel P, Ebigbo A, Dekker E, De Groof AJ, et al; European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE). Curriculum for safe and effective use of artificial intelligence in endoscopy: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) position statement. Endoscopy. 2026;58:202-10.
37. Gangwani MK, Priyanka F, Irfan O, Hasan F, Gilani J, Sadiq MW, et al. The role of artificial intelligence in gastroenterology: current perspectives and future directions—narrative review. Transl Gastroenterol Hepatol. 2026;11:28.
38. Uche-Anya E, Anyane-Yeboa A, Berzin TM, Ghassemi M, May FP. Artificial intelligence in gastroenterology and hepatology: how to advance clinical practice while ensuring health equity. Gut. 2022;71(12):2367-77.
39. Christou CD, Tsoulfas G. Challenges involved in the application of artificial intelligence in gastroenterology: the race is on! World J Gastroenterol. 2023;29(48):6789-801.
40. European Union. Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union. 2024.
41. Brasil. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Diário Oficial da União. 2018.
42. Conselho Federal de Medicina (CFM). Resolução CFM nº 2.454, de 27 de fevereiro de 2026. Dispõe sobre o uso da inteligência artificial na medicina. Diário Oficial da União [Internet]. 2026 fev 27 [citado em 2026 abr 2]. Disponível em: https://sistemas.cfm.org.br/normas/ arquivos/resolucoes/BR/2026/2454_2026.pdf
Todos os fundamentos e as aplicações práticas da IA na Gastroenterologia.
A humanidade está diante de uma das maiores transformações de sua história. A Inteligência Artificial (IA) já não é mais futuro, é presente, consolidando-se como uma das forças mais impactantes da sociedade contemporânea, redefinindo a forma como dados são interpretados, as decisões são tomadas e os serviços são prestados.
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As decisões clínicas em Saúde e nas áreas assistenciais e administrativas entram em uma nova era. Agora são orientadas por dados. Ignorar essa realidade já não é mais uma opção. Nesse contexto, a Gastroenterologia destaca-se como uma das áreas mais impactadas, por conta de sua enorme geração de dados. O que a torna um terreno fértil para aplicações das técnicas de IA
Este livro, pioneiro no Brasil, reúne especialistas de excelência, sob a liderança de um gastroenterologista e especialista em IA profundamente inserido no ecossistema da inteligência artificial em Saúde. São apresentados, com clareza e rigor científico, os fundamentos e as aplicações práticas da IA na Gastroenterologia. Com uma abordagem direta, didática e baseada em evidências, a obra também discute os principais dilemas que acompanham essa transformação na prática clínica moderna. Questões éticas, regulatórias e de segurança são tratadas com profundidade, reconhecendo que o avanço tecnológico exige responsabilidade, transparência e senso crítico.
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Não se trata de “Médico versus IA”, mas de “Médico com Inteligência Aumentada com IA e decisão final sempre humana”.
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