Autores:
Abílio Rigueira Domingos – CRMV MG 7365
Gustavo de Castro Bregunci – CRMV MG 7160
Introdução
A Inteligência Artificial (IA) vem transformando de forma profunda o cenário da Medicina Veterinária moderna. O que antes parecia restrito à pesquisa científica ou à medicina humana, hoje se consolida como uma ferramenta prática nas rotinas de clínicas e hospitais veterinários. Do diagnóstico por imagem à análise de prontuários e suporte à decisão clínica, os sistemas baseados em IA estão tornando o atendimento mais rápido, preciso e acessível.
Conforme destaca Chu (2024), a adoção de tecnologias generativas, como o ChatGPT, já é uma realidade entre veterinários, com mais de 69% dos profissionais utilizando ferramentas de IA diariamente ou semanalmente, principalmente para auxílio em diagnósticos, registros clínicos e comunicação com responsáveis pelos animais.
Como funcionam as ferramentas de IA
Os sistemas de IA aplicados à saúde baseiam-se em modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning), capazes de analisar grandes volumes de dados clínicos, imagens e textos.
Esses modelos simulam a capacidade cognitiva humana — reconhecem padrões, aprendem com exemplos e geram inferências. Em veterinária, já são empregados para detectar fraturas em radiografias, identificar alterações citológicas e reconhecer padrões de doenças infecciosas com desempenho comparável ao de especialistas.
Além disso, os Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (CDSS), quando alimentados por IA, ajudam profissionais a escolher condutas diagnósticas e terapêuticas baseadas em evidências. Um levantamento internacional mostrou que esses sistemas aumentam a precisão diagnóstica, reduzem erros médicos e otimizam o uso de antimicrobianos, com especial impacto em países com menos recursos tecnológicos.
Benefícios comprovados
Estudos recentes confirmam que a IA contribui diretamente para a eficiência e economicidade dos atendimentos.
Um trabalho publicado no JAMA Network Open (Feldman et al., 2025) comparou o desempenho de modelos generativos, como ChatGPT e Gemini, com sistemas tradicionais de apoio diagnóstico (DXplain). Os resultados mostraram que ambos identificaram corretamente o diagnóstico em mais de 60% dos casos, com melhor desempenho quando associaram dados laboratoriais — evidenciando o potencial da abordagem híbrida entre IA generativa e sistemas especialistas.
Na Medicina Veterinária, pesquisas indicam que o uso de IA em diagnósticos radiográficos e laboratoriais pode reduzir em até 30% o tempo de laudo, além de melhorar a padronização e permitir análises retrospectivas para fins epidemiológicos.
De modo prático, clínicas que adotaram sistemas de suporte baseados em IA relataram redução de custos operacionais, maior adesão a protocolos clínicos e melhor gestão de antibióticos, especialmente em programas de antimicrobial stewardship (AMS) voltados à produção animal e saúde pública veterinária.
Aplicações e futuro
Na rotina veterinária, essas ferramentas já são usadas para:
- Triagem automática de casos clínicos e agendamento inteligente;
- Análise de exames de imagem e citologia digital;
- Geração automatizada de relatórios e anotações de prontuário;
- Apoio à escolha terapêutica e monitoramento de tratamentos;
- Educação e treinamento de estudantes e residentes em ambientes de simulação clínica com IA generativa.
O avanço das redes neurais profundas e dos modelos multimodais, que integram imagem, texto e voz, promete levar a IA veterinária a um novo patamar — conectando diagnóstico, gestão e comunicação em um mesmo ecossistema digital.
Conclusão
A integração entre IA generativa, sistemas de suporte clínico e aprendizado profundo inaugura uma nova era na Medicina Veterinária. O desafio, agora, é garantir o uso ético e responsável dessas tecnologias, priorizando a segurança dos dados, a validação científica e a supervisão profissional.
O futuro do atendimento veterinário é digital, empático e inteligente — e já começou.
Referências
- Chu, C.P. ChatGPT in Veterinary Medicine: A Practical Guidance of Generative Artificial Intelligence in Clinics, Education, and Research. Frontiers in Veterinary Science, 2024; 11:1395934.
- Yusuf, H. et al. Expanding Access to Veterinary Clinical Decision Support in Resource-Limited Settings: A Scoping Review of Clinical Decision Support Tools in Medicine and Antimicrobial Stewardship. Frontiers in Veterinary Science, 2024; 11:1349188.
- Feldman, M.J. et al. Dedicated AI Expert System vs Generative AI With Large Language Model for Clinical Diagnoses. JAMA Network Open, 2025; 8(5):e2512994.
- Xiao, S. et al. Review of Applications of Deep Learning in Veterinary Diagnostics and Animal Health. Frontiers in Veterinary Science, 2025; 12:1511522.
- 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, 2024; 14(3):685–698.
