Autores:
Abílio Rigueira Domingos – CRMV MG 7365
Gustavo de Castro Bregunci – CRMV MG 7160
Subtítulo:
A IA está transformando a forma como futuros médicos-veterinários aprendem, praticam e se conectam com o conhecimento — exigindo uma nova mentalidade docente e institucional.
A sala de aula e o hospital-escola estão mudando
A revolução tecnológica chegou definitivamente ao ensino veterinário.
Hoje, universidades e hospitais-escola de referência já utilizam Inteligência Artificial (IA) para apoiar diagnósticos, gerar relatórios automáticos, simular casos clínicos e até treinar habilidades cirúrgicas em ambiente virtual.
O aprendizado deixou de depender apenas da observação direta do professor para tornar-se interativo, digital e personalizado.
Mas para que essas tecnologias realmente cumpram seu papel, é preciso mais do que investimento em equipamentos: é necessária uma mudança cultural profunda no modo como ensinamos e aprendemos Medicina Veterinária.
Do ensino tradicional à aprendizagem inteligente
Durante décadas, o ensino veterinário baseou-se em modelos presenciais, centrados na figura do professor e na repetição de procedimentos.
Com a chegada da IA, o estudante passa a ser protagonista de sua própria formação, aprendendo por meio de:
- Simulações clínicas realistas, com feedback em tempo real;
- Ambientes virtuais imersivos, que recriam atendimentos, cirurgias e diagnósticos por imagem;
- Plataformas de gêmeos digitais, que permitem acompanhar o progresso individual de cada aluno e sugerem conteúdos personalizados conforme seu desempenho;
- Sistemas de apoio à decisão clínica (AI-CDSS), que ensinam o raciocínio diagnóstico de forma interativa e orientada por dados.
Essas ferramentas não substituem o aprendizado prático, mas ampliam as oportunidades de treinamento e a segurança do estudante, que pode errar, testar e corrigir seus processos sem risco ao paciente real [1].
O novo papel do professor veterinário
O docente do futuro não é apenas um transmissor de conhecimento — é um mediador entre a ciência e a tecnologia.
A IA assume tarefas mecânicas, como corrigir testes, avaliar desempenho e sugerir conteúdos, permitindo que o professor concentre-se no que realmente importa: orientar o raciocínio clínico, o julgamento ético e o desenvolvimento humano dos alunos.
Para isso, é preciso que as instituições invistam em capacitação pedagógica e digital dos professores, garantindo que eles dominem as ferramentas de IA e saibam aplicá-las de forma responsável.
Mais do que ensinar a usar tecnologia, é necessário ensinar a pensar criticamente sobre ela.
Mudança cultural: o grande desafio da academia
O principal obstáculo para a transformação digital nas universidades não é técnico — é humano.
A implementação da IA demanda abertura à inovação, colaboração entre departamentos e quebra de hierarquias rígidas que ainda predominam em muitas instituições.
Professores e gestores precisam entender que a IA não ameaça a docência, mas potencializa o ensino, tornando-o mais inclusivo, eficiente e adaptável.
Essa mudança de mentalidade é o que diferencia instituições estagnadas de centros de referência em formação veterinária digital [2].
Benefícios práticos já observados
Diversos estudos mostram que o uso de IA no ensino médico e veterinário tem melhorado significativamente o aprendizado.
Pesquisas publicadas na Frontiers in Veterinary Science e na JMIR Medical Education indicam que:
- Estudantes que utilizam simuladores de IA apresentam melhor retenção de conhecimento e desempenho clínico;
- O aprendizado imersivo reduz o tempo necessário para atingir proficiência em procedimentos práticos;
- Plataformas adaptativas permitem avaliações mais justas e personalizadas, respeitando o ritmo individual de cada aluno [3][4].
Além disso, a IA permite que hospitais-escola otimizem o uso de casos reais, priorizando alunos com maior prontidão técnica e garantindo segurança no atendimento aos pacientes.
O futuro do ensino veterinário inteligente
O próximo passo é a integração total entre IA, prontuários eletrônicos e plataformas de simulação clínica — criando ecossistemas de aprendizado baseados em dados reais e análise contínua de desempenho.
Esses sistemas poderão avaliar habilidades práticas, raciocínio diagnóstico e até indicadores de empatia na comunicação com os responsáveis.
A Medicina Veterinária caminha para um modelo em que o aprendizado será contínuo, personalizado e centrado em competências, formando profissionais mais preparados para um mercado cada vez mais tecnológico e interdisciplinar.
Conclusão
A Inteligência Artificial está redefinindo o ensino veterinário, aproximando teoria e prática como nunca antes.
Mas o verdadeiro avanço não virá apenas das máquinas — virá de professores e alunos dispostos a mudar a cultura acadêmica, valorizando a curiosidade, o pensamento crítico e o uso ético da tecnologia.
Formar veterinários na era da IA é mais do que ensinar medicina animal.
É formar profissionais que compreendam o poder e os limites da inteligência artificial — e saibam usá-la a serviço da vida.
Referências
- LONGHURST, G. J.; STONE, D. M. Artificial Intelligence and Simulation in Veterinary Education. Frontiers in Veterinary Science, v. 11, p. 1349188, 2025.
- WESTERMAN, G.; BONNET, D.; MCAFEE, A. Leading Digital: Turning Technology into Business Transformation. Harvard Business Press, 2021.
- KIM, S. et al. Artificial Intelligence–Assisted Learning and Assessment in Medical Education: Systematic Review. JMIR Medical Education, v. 6, e18301, 2020.
- XIAO, S. et al. Review of Applications of Deep Learning in Veterinary Diagnostics and Animal Health. Frontiers in Veterinary Science, v. 12, p. 1511522, 2025.
