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IA na prática veterinária: fontes e materiais

Esta página reúne as referências citadas na conversa “IA na prática: usos concretos e limites éticos”, realizada no ciclo de atualização do CRMV-DF, no eixo de Gestão Técnica.

O objetivo é simples: qualquer colega que queira conferir os dados apresentados encontra aqui a fonte primária, com link. Nada do que foi dito depende de acreditar em mim.

Sou médica-veterinária, CRMV-DF 5068, com atuação exclusiva em neurologia clínica de cães e gatos desde 2016, mestrado e doutorado com enfoque em neurociências pela UFMG.

O que foi discutido

  • A IA erra de três jeitos diferentes, e só um deles é culpa dela. Alucinação (ela gera o que é plausível, não o que é verdadeiro), automação de viés (ela aprende bem uma pergunta mal formulada) e viés de automação (nós paramos de conferir).
  • A medicina humana já tem norma; a veterinária, não. A Resolução CFM nº 2.454/2026 define a IA como ferramenta de apoio, mantém a responsabilidade com o médico, exige registro no prontuário e proíbe delegar à IA a comunicação de diagnóstico, prognóstico ou decisão terapêutica. No CFMV não há resolução específica sobre IA.
  • Mas o nosso Código de Ética já cobre boa parte disso desde 2016. O art. 11 da Resolução CFMV nº 1138/2016 trata do sigilo profissional: proíbe facilitar o acesso a prontuários, permitir o uso do cadastro de clientes sem autorização e prestar informação técnica sobre paciente a empresas sem autorização expressa do responsável — e menciona qualquer meio de comunicação “existente e que venha a existir”.
  • Ferramenta comercial precisa de validação externa. Estudo publicado no JAVMA em março de 2026 avaliou seis plataformas comerciais de IA radiológica em radiografias abdominais de 53 cães com diagnóstico confirmado. A sensibilidade para obstrução intestinal ficou entre 23% e 69%.
  • O exame clínico é o que faz a IA funcionar. Em teste com cães com crises epilépticas, o desempenho do modelo passou de 2 em 5 para 4 em 5 casos quando os achados do exame clínico foram incluídos na pergunta. Discinesia paroxística não foi identificada em nenhum caso.
  • Minimizar o dado antes de usar é hábito, não burocracia. Prontuário veterinário contém dado pessoal do responsável. Descrição clínica sem nome, telefone e endereço preserva 100% da utilidade e elimina o risco.

Checklist: 10 perguntas para fazer ao fornecedor antes de contratar uma IA veterinária

  1. Existe validação externa publicada, feita por grupo independente?
  2. Validada em qual população, com qual padrão-ouro (cirurgia, necropsia, histopatologia)?
  3. Qual a sensibilidade para os achados críticos — não a acurácia global?
  4. As imagens de validação vieram de rotina de clínica geral ou só de hospital-escola?
  5. O que a ferramenta faz quando não sabe? Ela devolve “inconclusivo” ou devolve “normal”?
  6. Existe canal formal para notificar erro, e o que a empresa faz com essa notificação?
  7. Há revisão humana disponível, por profissional certificado, e em quanto tempo?
  8. Os dados que eu envio são usados para treinar o modelo?
  9. Onde ficam armazenados, e há transferência internacional?
  10. Em caso de erro, o que diz a cláusula de responsabilidade do contrato?

Guarde o material de marketing que embasou a contratação.

Fontes e referências

Regulação

  • Resolução CFM nº 2.454/2026 — portal.cfm.org.br
  • Resolução CFMV nº 1138/2016, Código de Ética do Médico Veterinário, art. 11 — manual.cfmv.gov.br/arquivos/resolucao/1138.pdf
  • Resolução CFMV nº 1653/2025 (prontuário e documentos; não trata de IA)
  • Resolução CFMV nº 1465/2022 (telemedicina veterinária)
  • Lei nº 13.709/2018 (LGPD); ANPD, Nota Técnica nº 54/2025 (IA entre os temas prioritários 2026-2027)
  • PL 2338/2023 — Marco Legal da IA, aprovado no Senado em 10/12/2024, em tramitação na Câmara

Estudos citados

  • Ma D et al. Validação externa de serviços comerciais de IA radiológica veterinária. JAVMA, mar/2026. doi:10.2460/javma.25.10.0691
  • Budzyń K et al. Risco de perda de habilidade em endoscopistas após exposição à IA. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2025;10(10):896-903
  • Wong A et al. Validação externa do Epic Sepsis Model. JAMA Intern Med. 2021
  • Obermeyer Z et al. Viés racial em algoritmo de gestão de saúde. Science. 2019;366:447-453
  • Alber DA et al. Modelos de linguagem médicos são vulneráveis a envenenamento de dados. Nature Medicine. 2025
  • Goh E et al. LLM e raciocínio diagnóstico: ensaio randomizado. JAMA Netw Open. 2024;7(10):e2440969
  • Goh E et al. GPT-4 e raciocínio de manejo: ensaio randomizado. Nature Medicine. 2025;31:1233-1238
  • Rocher L et al. Reidentificação em bases anonimizadas. Nature Communications. 2019;10:3069
  • Muñana KR et al. Acelerômetro de coleira para detecção de crises em cães. J Vet Intern Med. 2020
  • Machine learning na predição de epilepsia estrutural canina. Front Vet Sci. doi:10.3389/fvets.2024.1406107
  • Posicionamento ACVR/ECVDI sobre IA. JAVMA, 2025
  • Cohen EB, Gordon IK. Questões éticas e legais de IA em radiologia veterinária. Vet Radiol Ultrasound. 2022;63:840-850

Contato

Dra. Maria Paula Rajão — CRMV-DF 5068
Neurologia clínica de cães e gatos | Brasília-DF e teleconsulta
Conteúdo sobre epilepsia e disfunção cognitiva: @epilepsiapet
Contato: (61) 99872-2625 · contato@vetmariapaula.com.br

Se você é colega e quer discutir um caso ou aprofundar algum ponto desta conversa, fico à disposição.