USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O ENSINO DE CARDIOLOGIA EM NÍVEL SUPERIOR: UMA REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Autores
Resumo
Resumo: A inteligência artificial (IA) apresenta grande potencial para impactar a educação médica, bem como a formação de especialistas, particularmente na área da cardiologia. A integração dessa tecnologia nos currículos, no entanto, ainda se apresenta de forma desigual e fragmentada, constituindo um desafio expressivo no cenário mundial e brasileiro. Diante desse panorama, o presente trabalho tem como objetivo realizar uma revisão bibliográfica abrangente sobre o uso da IA no ensino de cardiologia, descrevendo as principais aplicações, recursos tecnológicos, resultados pedagógicos, desafios éticos e perspectivas futuras. Trata-se de uma revisão conduzida por meio de busca sistemática nas bases de dados PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science e Google Scholar, abrangendo publicações do período de 2020 a 2026, com ênfase nas produções de 2023 a 2026. A pesquisa incluiu artigos originais, revisões sistemáticas, relatos de experiência e documentos de organizações educacionais. Com esse escopo se utilizou de descritores como "artificial intelligence", "cardiology", "medical education" e suas contrapartes em português. Os resultados apontam a eficácia de diversas ferramentas tecnológicas emergentes quando aplicadas ao ensino cardiológico em nível de graduação. Constata-se que os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o ChatGPT, destacam-se na simulação interativa de casos clínicos e no apoio ao raciocínio diagnóstico, apresentando desempenho comparável aos de cardiologistas iniciantes em ambientes simulados, embora ainda demonstrem limitações diante de casos com múltiplas comorbidades. No treinamento para interpretação de eletrocardiografia (ECG), a IA facilita a assimilação de conteúdo por meio de microaprendizado adaptativo, os quais orientam o raciocínio do educando ao realçar partes cruciais do traçado de forma construtiva. Na ecocardiografia point-of-care (POCUS), ferramentas assistidas por IA demonstraram elevar a precisão de estudantes, à beira do leito, a nível dos especialistas, atuando como verdadeiros supervisores em tempo real e em contextos de escassez de recursos. Adicionalmente, tecnologias de realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA) fornecem ambientes imersivos que se mostraram essenciais para a compreensão da anatomia cardíaca tridimensional, simulação de procedimentos laboratoriais e planejamento cirúrgico de cardiopatias congênitas, de maneira segura e reprodutível. As plataformas de aprendizado adaptativo e os dispositivos vestíveis (wearables) complementam essas estratégias educacionais, viabilizando a personalização do ritmo de estudo e a análise crítica de dados ambulatoriais reais. Em contrapartida, a revisão identifica desafios éticos e práticos consideráveis, abrangendo barreiras institucionais, resistência de docente, urgência de reestruturação das diretrizes curriculares e dilemas relacionados à privacidade de dados, risco de plágio, viés algorítmico e o perigo da dependência excessiva da automação. Conclui-se, portanto, que a IA representa uma fronteira promissora e irreversível para o ensino de cardiologia, possuindo potencial para ampliar o treinamento técnico e democratizar a aprendizagem personalizada. Contudo, sua integração deve ocorrer de forma crítica, resguardando a relação médico-paciente e garantindo que a tecnologia atue como um vetor de amplificação das capacidades humanas, e não como sua substituta.