O avanço da Inteligência Artificial (IA) promove uma transformação estrutural no mercado de trabalho em Medicina Diagnóstica e Patologia. Nos próximos anos, a demanda por novos perfis profissionais, como cientistas de dados, engenheiros de IA e de prompts, deve crescer exponencialmente, em um cenário já marcado pela escassez no setor. Exemplo desse déficit é que o Brasil conta atualmente com apenas 4.424 patologistas, o equivalente a 2 profissionais para cada 100 mil habitantes. O índice está abaixo do patamar ideal estimado pela Organização Mundial da Saúde (OMS), que recomenda de 6 patologistas para esse mesmo grupo populacional. Os dados são da pesquisa Demografia Médica no Brasil 2025 (Ministério da Saúde, FMUSP e AMB) e evidenciam o desafio do setor no momento em que a genômica e os exames moleculares tornam-se cada vez mais automatizados e complexos.

Nos laboratórios da OC Medicina de Precisão da Oncoclínicas&Co, que integra as áreas de Anatomia Patológica e Genômica com processos 100% digitalizados, a IA atua como ferramenta de suporte, e não de forma autônoma na emissão de laudos. Seu papel é o de facilitadora da jornada do médico patologista, que pode utilizar algoritmos para realizar em poucos minutos análises que anteriormente demandariam horas. Para o paciente, essa eficiência traduz-se em um diagnóstico mais ágil e preciso. Por exemplo, o uso da IA reduziu em 65% o tempo de entrega do diagnóstico de câncer de próstata, acelerando o início da jornada terapêutica.
 

“A integração entre patologia e genômica possibilita ganhos de eficiência e precisão diagnóstica ainda maiores, especialmente em tumores complexos. A Medicina de Precisão consolida-se como a convergência entre análise histopatológica, dados moleculares, e interpretação clínica qualificada, reforçando a tecnologia como aliada, e não substituta do cuidado”, explica Rodrigo Dienstmann, diretor da OC Medicina de Precisão da Oncoclínicas&Co.

Para Dienstmann, embora a IA identifique padrões sugestivos de uma doença ou alteração molecular, a tomada de decisão clínica permanece multifatorial e dependente do julgamento clínico. Isso reforça a urgência de treinamento específico para que o corpo clínico utilize essas ferramentas de forma ética e segura. “Funções administrativas tendem à automatização, mas o mesmo não ocorre com médicos. A validação dos resultados e a responsabilidade ética e legal do diagnóstico permanecem exclusivamente humanas. O ecossistema está em transformação, os profissionais se adaptam, mas seguem no centro das decisões clínicas”, reforça o oncologista.
 

As profissões do futuro na oncologia

Nesse novo cenário, ganham protagonismo carreiras até então pouco associadas à área da saúde. Cientistas de dados e engenheiros de IA passam a atuar no entorno clínico, apoiando a integração de sistemas, o relacionamento com patologistas e biólogos moleculares, e a “tropicalização” de algoritmos globais. Esses profissionais ampliam a capacidade de escala da equipe médica, por meio do trabalho colaborativo.

O grande desafio, no entanto, está na formação e capacitação. O médico do futuro exigirá formação contínua, possivelmente por meio de especializações em Oncologia Digital. Sobre esse tema, Dienstmann é categórico ao afirmar que a solução não passa por transformar médicos em engenheiros. “Treinar o médico para usar a IA de forma crítica é a chave para escalar o cuidado de excelência. A IA não é capaz de processar com precisão os contextos sociais e emocionais do paciente. Por isso, o caminho é atrair profissionais de engenharia de dados para a área da saúde, permitindo que o oncologista mantenha o foco na responsabilidade da decisão médica, no cuidado e no acompanhamento do paciente”, finaliza.