Autores:
Abílio Rigueira Domingos – CRMV MG 7365
Gustavo de Castro Bregunci – CRMV MG 7160
Subtítulo:
Modelos de IA, ambientes imersivos e gêmeos digitais estão revolucionando a forma como futuros médicos-veterinários aprendem, praticam e desenvolvem habilidades clínicas.
Uma nova era na formação veterinária
A Educação Veterinária vive um momento de transformação profunda. A integração da Inteligência Artificial (IA) ao ensino e à prática clínica está moldando um novo paradigma, no qual o aprendizado deixa de ser apenas teórico para se tornar interativo, personalizado e baseado em simulação.
Ferramentas de IA aplicadas à educação — como assistentes virtuais, simuladores 3D, ambientes de realidade aumentada e gêmeos digitais de pacientes animais — estão permitindo que estudantes pratiquem de forma segura, avaliem condutas clínicas e tomem decisões em cenários realistas [1].
A proposta é clara: formar profissionais mais preparados, com maior domínio técnico e raciocínio clínico aprimorado, sem depender exclusivamente de casos reais ou da disponibilidade de animais em ambiente acadêmico.
Como a IA transforma o aprendizado veterinário
O conceito de Smart Classroom 3.0 — salas de aula inteligentes conectadas a sistemas de IA — redefine a dinâmica do ensino veterinário. Nelas, cada aluno tem acesso a experiências educacionais personalizadas, adaptadas ao seu ritmo, estilo de aprendizado e desempenho prático [2].
As aplicações mais promissoras incluem:
- Simulações clínicas com IA: plataformas digitais reproduzem situações de emergência, diagnósticos e procedimentos, com feedback em tempo real;
- Gêmeos digitais de pacientes animais: modelos anatômicos e fisiológicos virtuais permitem explorar patologias, responder a estímulos e observar respostas terapêuticas [3];
- Assistentes educacionais com IA: agentes conversacionais orientam estudantes durante o raciocínio clínico, sugerindo hipóteses diagnósticas e condutas baseadas em evidências;
- Análise automática de desempenho: algoritmos avaliam decisões e tempo de resposta dos estudantes, fornecendo relatórios personalizados para docentes e discentes [4].
Essas tecnologias, ao mesmo tempo que aumentam o engajamento, contribuem para a segurança no ensino clínico, reduzindo o uso de animais vivos em treinamentos invasivos e reforçando princípios éticos de bem-estar.
Benefícios e resultados observados
Instituições que implementaram simulações baseadas em IA relatam melhor retenção de conhecimento, desenvolvimento mais rápido de habilidades clínicas e redução de erros em estágios supervisionados [2].
Além disso, a integração entre IA e plataformas educacionais digitais facilita o acompanhamento do progresso individual e coletivo dos alunos, permitindo ajustes curriculares dinâmicos.
Na Medicina Veterinária, experiências internacionais — como as da Texas A&M University e da University of Sydney — já demonstram a eficácia do uso de ChatGPT e modelos generativos como apoio didático, tanto em disciplinas clínicas quanto em anatomia e patologia digital [5].
No Brasil, o avanço de iniciativas privadas e acadêmicas em realidade aumentada veterinária, IA educacional e sistemas de avaliação inteligente abre novas perspectivas para faculdades e hospitais universitários que buscam inovação e eficiência no processo de ensino-aprendizagem.
Desafios e perspectivas
Apesar do potencial, há barreiras a superar: o custo de implementação de tecnologias imersivas, a necessidade de infraestrutura digital e a capacitação docente para o uso pedagógico da IA.
Também é fundamental discutir questões éticas — como a confiabilidade das informações geradas por agentes de IA e o risco de dependência tecnológica no raciocínio clínico.
No entanto, o horizonte é promissor. Com o avanço de sistemas multimodais capazes de integrar voz, imagem e texto, a IA tende a se tornar um tutor inteligente capaz de acompanhar o estudante do primeiro contato com a anatomia até a simulação de cirurgias complexas, personalizando o aprendizado de forma contínua.
Conclusão
A IA está redefinindo a formação veterinária, unindo ciência, tecnologia e empatia em um modelo de ensino centrado no aluno e orientado por dados.
As salas de aula inteligentes, os simuladores com gêmeos digitais e os tutores virtuais não substituem o papel do professor ou da prática real — mas ampliam, potencializam e tornam o aprendizado mais seguro, eficaz e inclusivo.
O futuro da educação veterinária já começou — e ele é, definitivamente, inteligente.
Referências
CHU, C. P. ChatGPT in Veterinary Medicine: A Practical Guidance of Generative Artificial Intelligence in Clinics, Education, and Research. Frontiers in Veterinary Science, v. 11, p. 1395934, 2024.
GOMEZ-CABELLO, C. A. et al. Artificial-Intelligence-Based Clinical Decision Support Systems in Primary Care: A Scoping Review of Current Clinical Implementations. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, v. 14, n. 3, p. 685–698, 2024.
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.
FELDMAN, M. J. et al. Dedicated AI Expert System vs Generative AI With Large Language Model for Clinical Diagnoses. JAMA Network Open, v. 8, n. 5, e2512994, 2025.
