REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ar10202505310903
Thiago Assunção de Oliveira
Micael Ruan Clares de Sousa
Co-autora: Iane Brito Leal
Resumo: A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na Enfermagem tem se destacado como uma ferramenta inovadora, com grande potencial para transformar a prática e aprimorar os cuidados ao paciente. A IA pode aumentar a eficiência dos processos, melhorar a precisão dos diagnósticos, reduzir erros e aliviar a carga de trabalho dos profissionais de saúde. Além disso, pode apoiar a decisão clínica, automatizar tarefas administrativas e melhorar a segurança do paciente. Contudo, sua implementação no Brasil enfrenta desafios significativos, incluindo questões éticas e barreiras tecnológicas. Entre os principais desafios, destaca-se a falta de capacitação dos profissionais de enfermagem, a resistência à adoção da tecnologia e as preocupações sobre a desumanização do cuidado, já que a enfermagem é uma profissão essencialmente empática. A proteção de dados sensíveis também é uma preocupação central, em um contexto onde a privacidade e a transparência dos algoritmos são fundamentais. A implementação da IA também levanta questões éticas e legais, como a responsabilidade em caso de falhas nos diagnósticos ou no uso inadequado da tecnologia. Outro obstáculo importante é a escassez de treinamento adequado, além do risco de exclusão de profissionais devido à desigualdade no acesso à tecnologia. Apesar desses desafios, a IA oferece oportunidades para melhorar a precisão no atendimento e otimizar a gestão de recursos. Estudos apontam que a educação contínua e a criação de políticas públicas que integrem a IA na formação dos enfermeiros são essenciais para superar essas barreiras. Este estudo busca analisar as evidências científicas sobre os desafios e as oportunidades da IA na enfermagem, propondo estratégias para sua adoção eficaz e segura.
Palavras-chave: Inteligência artificial, enfermagem, desafios, ética, capacitação.
Abstract: The application of Artificial Intelligence (AI) in Nursing has emerged as an innovative tool with significant potential to transform practice and enhance patient care. AI can increase process efficiency, improve diagnostic accuracy, reduce errors, and alleviate the workload of healthcare professionals. Additionally, it can support clinical decisionmaking, automate administrative tasks, and improve patient safety. However, its implementation in Brazil faces significant challenges, including ethical issues and technological barriers. Among the main challenges, the lack of training for nursing professionals, resistance to adopting technology, and concerns about the dehumanization of care are prominent, as nursing is inherently an empathetic profession. The protection of sensitive data is also a central concern, in a context where privacy and algorithm transparency are fundamental. The implementation of AI also raises ethical and legal questions, such as responsibility in the case of diagnostic failures or misuse of the technology. Another significant obstacle is the scarcity of proper training, as well as the risk of excluding professionals due to unequal access to technology. Despite these challenges, AI offers opportunities to improve accuracy in care and optimize resource management. Studies indicate that continuous education and the creation of public policies integrating AI into nursing training are essential to overcoming these barriers. This study aims to analyze scientific evidence regarding the challenges and opportunities of AI in nursing, proposing strategies for its effective and safe adoption.
Keywords: Artificial Intelligence, nursing, challenges, ethics, training.
1 INTRODUÇÃO
A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta promissora na enfermagem, especialmente com o advento do ChatGPT, lançado em 2022. Essa tecnologia tem potencial para ser usada na orientação virtual de enfermagem, como no suporte a pacientes com sondas enterais ou no acompanhamento de casos pós-cirúrgicos. Além disso, o ChatGPT pode iniciar conversas sobre educação em saúde. No entanto, sua aplicação deve ser complementar e supervisionada por enfermeiros, para evitar diagnósticos imprecisos ou decisões incorretas. A criatividade dos profissionais será essencial para explorar ao máximo as possibilidades dessa tecnologia, que também pode fornecer informações rápidas para suporte a decisões clínicas em situações críticas (Meneses, 2023).
No âmbito educacional, a IA tem transformado o ensino de enfermagem com ferramentas que auxiliam na análise textual, formulação de questões avaliativas e simulações clínicas em ambientes virtuais. Essas tecnologias oferecem oportunidades de aprendizado contínuo e personalizado, permitindo que enfermeiros aprimorem suas competências de forma dinâmica. No entanto, o uso da IA no ensino deve ser acompanhado de estratégias que promovam o pensamento crítico e analítico, evitando a superficialidade no aprendizado. A educação permanente, baseada em plataformas interativas, é vista como um pilar essencial para o desenvolvimento profissional na enfermagem, fortalecendo a prática baseada em evidências (Carvalho e Federico, 2025).
O Conselho Federal de Enfermagem (COFEN) reforça que, embora a IA seja essencial para a enfermagem, ela não substitui o cuidado humanizado, que é a essência da profissão. A integração de tecnologias deve ser feita de forma ética, garantindo a segurança de dados e a proteção dos postos de trabalho. Além disso, é necessário assegurar que as inovações tecnológicas sejam utilizadas para melhorar a qualidade do ensino e da prática profissional, sem comprometer a presença e o toque humano que caracterizam o cuidado de enfermagem. O equilíbrio entre inovação e ética é fundamental para garantir que a IA seja uma aliada no avanço da profissão (COFEN, 2024).
A transformação digital tem impactado a enfermagem perioperatória, com a IA desempenhando um papel central no suporte à decisão clínica e na condução de melhores práticas. Modelos baseados em IA têm demonstrado potencial para melhorar a precisão analítica e a comunicação em contextos cirúrgicos. No entanto, a implementação dessas tecnologias exige treinamento contínuo e o desenvolvimento de novas habilidades pelos profissionais, além de atenção a questões éticas e legais, como privacidade e segurança de dados. A enfermagem deve buscar integrar a inovação tecnológica com a defesa de princípios éticos, garantindo a melhor assistência aos pacientes (Sousa, 2024).
A inteligência artificial tem se consolidado como uma aliada na enfermagem brasileira, oferecendo soluções inovadoras para desafios clínicos e educacionais. Ferramentas baseadas em IA podem ser usadas para analisar grandes volumes de dados, criar modelos preditivos e gerar evidências científicas robustas. No entanto, é essencial que os profissionais de enfermagem assumam a responsabilidade pela curadoria dos conteúdos gerados, garantindo sua integridade e confiabilidade. Além disso, questões relacionadas a vieses algorítmicos, plágio e resultados imprecisos destacam a necessidade de regulamentação e supervisão no uso dessas tecnologias (Vitorino & Yoshinari Júnior, 2023).
Assim, o objetivo deste estudo foi identificar as evidências científicas sobre os desafios e as oportunidades na aplicação da inteligência artificial (IA) na enfermagem.
2 METODOLOGIA
Trata-se de uma revisão de escopo desenvolvida a partir das diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) extensão para revisões de escopo.
A estratégia (População, Conceito e Contexto) PCC foi aplicada, sendo “P” os profissionais de enfermagem no Brasil; “C” a inteligência artificial aplicada à prática de enfermagem; e o outro “C” prática profissional da enfermagem no Brasil. Formando a seguinte pergunta norteadora: “Quais são os desafios enfrentados pelos profissionais de enfermagem no Brasil na aplicação da inteligência artificial em suas práticas?”
A identificação e seleção dos estudos ocorreram entre os meses entre março e abril de 2025, na base de dados em saúde PubMed. A estratégia de busca foi realizada com os seguintes descritores em inglês e português, “Nursing”, “Artificial intelligence”, “Technology” AND “Application”. Foram considerados elegíveis estudos publicados em inglês, português e espanhol, nos últimos três anos e disponível gratuitamente em formato eletrônico.
O processo de revisão consistiu em dois níveis de triagem, a revisão de título e resumo e a revisão do texto na íntegra. Para o primeiro, os títulos e resumos foram lidos e analisados para identificar artigos potencialmente elegíveis. Na segunda etapa, os artigos foram lidos na íntegra para determinar se atendem aos critérios de elegibilidade.
Para extração dos dados dos artigos selecionados foi elaborada uma ficha padrão com campos para coleta dos dados como, título, autores, ano de publicação, revista, tipo de estudo e objetivo do estudo.
3 RESULTADOS
A busca abrangeu 562 trabalhos, sendo 337 duplicados removidos; após leitura de títulos e resumos, 174 foram removidos por não contemplarem os critérios de inclusão. Ao final, 51 artigos foram lidos na íntegra; desses, 9 foram considerados elegíveis (figura 1).
Os estudos incluídos nesta revisão concentram-se entre 2022 e 2025, sendo 7 (77,8%) publicados no ano de 2024, 1 (11,1%) no ano de 2025 e 1 (11,1%) no ano de 2022. Todos avaliaram o desfecho “Enfermagem e tecnologia: desafios na aplicação da inteligência artificial”. Em relação ao tipo de estudo, foram identificados: 1 ensaio descritivo, 1 revisão bibliométrica, 1 discussão ética, 1 pesquisa sistemática, 1 qualitativa de pesquisa, 1 editorial, 1 revisão narrativa, 1 escopo e 1 delineamento transversal descritivo (quadro 2).
Quadro 1: Estudos incluídos na revisão segundo enfermagem e tecnologia: desafios na aplicação da inteligência artificial, 2022-2025.
| Autor | Ano de publicação | Título | Revista | Tipo de estudo | Objetivo do estudo | Desafios |
| Mudgal et al., | 2022 | Real-world application, challenges and implication of artificial intelligence in healthcare: an essay | Pan African Medical Journal | Ensaio Descritivo | Examinar o estado das aplicações de IA na saúde e seu impacto na indústria, com exemplos do mundo real. | Questões éticas, resistência à adoção e desafios na integração de IA nos processos de diagnóstico e gestão. |
| Wang et al., | 2024 | The Application of ChatGPT in Nursing: A Bibliometric and Visualized Analysis | Frontiers in Medicine | Revisão Bibliométrica | Analisar a aplicação do ChatGPT na enfermagem com foco na análise bibliométrica e visualizada. | Desafios na implementação do ChatGPT, incluindo barreiras tecnológicas e limitações de dados. |
| Ibuki et al., | 2024 | Possibilities and Ethical Issues in Assigning Nursing Tasks to Robots and Artificial Intelligence | Nursing Ethics | Discursão Ética | Explorar questões éticas relacionadas à implementação de IA e robôs nas tarefas de enfermagem. | Questões éticas como privacidade de dados, responsabilidade e a necessidade de intervenção humana. |
| Kleib et al., | 2024 | Current Trends and Future Implications of Using ChatGPT in Nursing: A Rapid Review | International Journal of Nursing Studies Advances | Pesquisa Sistemática | Fornecer uma visão geral das tendências e implicações futuras do uso do ChatGPT na enfermagem. | Desafios éticos e operacionais na implementação do ChatGPT em ambientes educacionais e de prática. |
| Almagharbeh et al., | 2025 | Application of Artificial Intelligence in Nursing Practice: A Qualitative Study on Nurses’ Perceptions | BMC Nursing | Qualitativa de pesquisa | Explorar a percepção dos enfermeiros jordanianos sobre a aplicação de IA na prática de enfermagem. | Desafios relacionados à falta de preparação dos enfermeiros e preocupações com a privacidade. |
Continuação do quadro 1
| Autor | Ano de publicação | Título | Revista | Tipo de estudo | Objetivo do estudo | Desafios |
| Yadav | 2024 | Embracing Artificial Intelligence: Revolutionizing Nursing Documentation for a Better Future | Cureus | Editorial | Revolucionar a documentação de enfermagem usando IA para melhorar a eficiência e reduzir erros. | Preocupações com privacidade, segurança e a necessidade de treinamento adequado dos enfermeiros. |
| Costa et al., | 2024 | Potential of Artificial Intelligence in Evidence-Based Practice in Nursing | Revista Brasileira de Enfermagem | Revisão Narrativa | Explorar o impacto da IA na prática baseada em evidências na enfermagem. | Desafios na adoção de IA, incluindo falta de educação sobre IA e resistência à mudança. |
| El Arab et al., | 2024 | The Role of Artificial Intelligence in Nursing Education and Practice: An Umbrella Review | JMIR Preprints | Escopo | Avaliar a integração da IA na educação e prática de enfermagem, com foco nas implicações éticas e sociais. | Implicações éticas, resistência à adoção de IA, falta de educação e disparidades no acesso à IA. |
| Alruwaili et al., | 2024 | Exploring Nurses’ Awareness and Attitudes Towards Artificial Intelligence: Implications for Nursing Practice | Digital Health | Delineamento Transversal Descritivo | Analisar a conscientização e atitudes dos enfermeiros em relação à IA e suas implicações para a prática de enfermagem. | Falta de preparação dos enfermeiros, preocupações com a privacidade e variação nas atitudes entre grupos etários. |
4 DISCUSSÃO
A escolha de artigos recentes, entre 2022 e 2025, foi fundamental para esta análise, pois reflete os rápidos avanços tecnológicos e as mudanças nas necessidades e desafios dos enfermeiros no uso da IA. Trabalhos de 10 anos atrás não oferecem uma visão atualizada da aplicação da IA, que evoluiu significativamente nos últimos anos, tanto em termos de sofisticação tecnológica quanto de integração prática nas instituições de saúde.
A Inteligência Artificial (IA) oferece grandes oportunidades para aprimorar a enfermagem, mas sua adoção no Brasil traz desafios importantes. Como observado em outros estudos (El Arab et al., 2024), os desafios enfrentados pelos enfermeiros no Brasil estão mais complexos e intensificados com o aumento do uso de tecnologias como a IA o que exige uma abordagem mais atualizada e profunda para entender as implicações dessa tecnologia.
A principal barreira é a capacitação dos profissionais, onde muitos enfermeiros ainda não têm o treinamento necessário para usar essas tecnologias de forma eficaz, o que limita sua aplicação diária. Investir em programas de educação é essencial para qualificar os profissionais e integrar a IA na rotina da assistência (Almagharbeh et al., 2025).A implementação bem-sucedida da IA exige não apenas a aquisição de equipamentos adequados, mas também a formação contínua dos profissionais para lidar com as novas tecnologias.
Nos últimos anos, a IA tem desempenhado um papel cada vez mais relevante na área da saúde que oferece soluções inovadoras para diversos desafios enfrentados no setor. Estudos apontam que grandes hospitais têm utilizado tecnologias baseadas em IA para aprimorar o diagnóstico, o tratamento e a gestão hospitalar o que melhora a eficiência e reduz erros em processos críticos, além disso, a IA tem sido aplicada em funções administrativas e clínicas o que contribui para o desenvolvimento de habilidades dos profissionais de saúde (El Arab et al., 2024).
No entanto, sua implementação também apresenta desafios, como questões éticas relacionadas à privacidade de dados e à transparência dos algoritmos, além de resistências por parte de alguns profissionais, que receiam uma possível substituição de aspectos humanos essenciais no cuidado ao paciente. Assim, é fundamental que políticas públicas e investimentos em educação continuada sejam priorizados, garantindo a integração ética e eficiente da IA no setor da saúde (Mudgal et al., 2022).
Além da formação técnica, a implementação da IA levanta questões éticas e sociais que merecem atenção. A privacidade dos dados e a segurança da informação são preocupações centrais no uso da IA para diagnósticos e decisões clínicas. Segundo Almagharbeh et al., (2025), a confiança dos enfermeiros na IA depende da transparência dos algoritmos e das decisões que a tecnologia promove. Portanto, é fundamental que os processos decisórios dos sistemas de IA sejam claros e compreensíveis para os profissionais de saúde, um desafio para garantir uma adoção segura e eficaz da tecnologia no Brasil (Yadav, 2024).
A autonomia profissional também é uma preocupação constante. Muitos enfermeiros temem que a automação de tarefas, como registo e monitoramento de pacientes, possam diminuir a interação humana no cuidado que é essencial na enfermagem. Estudos recentes, como o de Martinez-Ortigosa et al., (2024), discute que a IA, apesar de melhorar a eficiência e reduzir tarefas repetitivas, não pode substituir a empatia e o julgamento clínico humano que são cruciais para a qualidade do atendimento. Assim, a IA deve ser vista como uma ferramenta complementar, e não substitutiva ao trabalho dos enfermeiros (Almagharbeh et al., 2025).
Além dos desafios técnicos e éticos, a resistência à adoção da IA também é um fator relevante que precisa ser abordado. Em muitas situações, os enfermeiros se mostram céticos quanto à eficácia e segurança da tecnologia que teme que a IA possa diminuir a qualidade do atendimento ou até mesmo substituir aspectos essenciais da prática de enfermagem. A resistência pode ser ainda mais acentuada pela falta de compreensão sobre como a IA pode ser utilizada para complementar o trabalho humano, em vez de substituílo. El Arab et al., (2024) sugerem que uma das soluções para essa resistência seria promover um maior envolvimento dos enfermeiros no processo de implementação da IA, de modo que eles possam entender melhor como a tecnologia pode ser integrada ao seu trabalho cotidiano e aos cuidados com os pacientes. Além disso, é necessário realizar campanhas educativas que esclareçam os benefícios da IA e como ela pode aumentar a precisão dos diagnósticos e otimizar a administração de cuidados sem comprometer a relação terapêutica entre o enfermeiro e o paciente.
A implementação eficaz da IA na enfermagem requer um acompanhamento constante dos resultados e ajustes conforme necessário, para garantir que os benefícios da tecnologia sejam maximizados. Nesse contexto, ferramentas como SourceData (EMBO), ChatGPT, ChatPDF, EnagoRead e Gemini (Google) podem extrair informações relevantes de artigos, relatórios e imagens o que facilita e acelera esse processo (Costa et al., 2024). Além disso, sistemas de monitoramento assistidos por IA podem alertar os enfermeiros sobre mudanças críticas no paciente que permite intervenções mais rápidas (Almagharbeh et al., 2025).
A avaliação constante das implicações éticas é fundamental para garantir que as decisões tomadas pelos sistemas de IA respeitem os princípios da enfermagem, como a dignidade e a autonomia do paciente. Para tanto, é crucial fortalecer a educação em ética, priorizando a autonomia do paciente, o consentimento e o cuidado relacionado, capacitando os líderes de enfermagem a avaliar criticamente o potencial e as armadilhas da IA (El Arab et al., 2024).
Segundo Yadav et al., (2024), Alruwaili et al., (2024) e Hwang et al. (2024), a IA existe um valor crescente da IA no campo de atuação da enfermagem. Observa-se que ela auxilia tanto em tarefas administrativas quanto na atualização de procedimentos clínicos o que otimiza o gerenciamento de recursos financeiros e humanos, além de automatizar auditorias e adaptar o atendimento a populações carentes, o que demonstra um avanço significativo na eficiência dos serviços de saúde.
A IA aprimora a precisão e a eficiência na documentação o que processa dados rapidamente, minimiza erros e garante a integridade dos registros dos pacientes, o que possibilita insights valiosos para a tomada de decisões clínicas (Alruwaili et al., 2024).
5 CONCLUSÃO
Enfatizamos que a integração da IA deve ser acompanhada de suporte e treinamento adequados, alinhados aos nossos valores e à ética profissional, para superarmos a resistência e garantirmos uma transição bem-sucedida. Essa abordagem é essencial para que a IA seja implementada de forma ética e responsável, maximizando seus benefícios para a enfermagem e para os pacientes.
Portanto, as políticas públicas e as instituições de ensino no Brasil devem se adaptar rapidamente a esse novo cenário, promover a inclusão da IA nos currículos de formação de enfermagem e criar ambientes que favoreçam sua integração responsável e ética. Apenas com um esforço conjunto entre as universidades, hospitais e órgãos governamentais, poderemos garantir que os benefícios da IA sejam alcançados de forma plena, sem comprometer a qualidade do cuidado e a segurança dos pacientes.
6 REFERÊNCIAS
ALMAGHARBEH, Wesam Taher et al. Application of artificial intelligence in nursing practice: a qualitative study of Jordanian nurses’ perspectives. BMC Nursing, v. 24, p. 92, 2025. DOI: 10.1186/s12912-024-02658-6.
ALRUWAILI, Majed Mowanes et al. Exploring nurses’ awareness and attitudes toward artificial intelligence: Implications for nursing practice. Digital Health, 2024. DOI: 10.1177/20552076241271803.
AYDOGDU, Mehmet. Aplicações da inteligência artificial na prática de enfermagem. Journal of Nursing Management, v. 30, n. 8, p. 3644-3653, 2022. DOI: 10.1111/jonm.13770.
CARNEIRO, Helena. A inteligência artificial ao serviço da enfermagem. Servir, v. 2, n. 7, p. e34356, 2024. DOI: 10.48492/servir0207.34356.
CARVALHO, Regina; FEDERICO, Wilson. Inteligência artificial na enfermagem perioperatória: desafios e possibilidades. Revista SOBECC, v. 30, p. e25301038, 2025. DOI: 10.21675/2357-707X.2024.v15.e-202401.
COSTA, Isabelle Cristinne Pinto et al. Potential of Artificial Intelligence in Evidence-Based Practice in Nursing. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 77, n. 5, p. e770501, 2024. DOI:
10.1590/0034-7167.2024770501.
EL ARAB, Rabie Adel et al. The Role of Artificial Intelligence in Nursing Education and Practice: An Umbrella Review. JMIR Preprints, 2024. DOI: 10.2196/preprints.69881.
IBUKI, Tomohide; IBUKI, Ai; NAKAZAWA, Eisuke. Possibilities and ethical issues of entrusting nursing tasks to robots and artificial intelligence. Nursing Ethics, v. 31, n. 6, p. 1010–1020, 2024. DOI: 10.1177/09697330221149094.
KLEIB, Manal et al. Current trends and future implications in the utilization of ChatGPT in nursing: A rapid review. International Journal of Nursing Studies Advances, 2024. DOI: 10.1016/j.ijnsa.2024.100252.
MUDGAL, Shiv Kumar et al. Real-world application, challenges, and implications of artificial intelligence in healthcare: an essay. Pan African Medical Journal, v. 43, n. 3, p. 33384, 2022. DOI: 10.11604/pamj.2022.43.3.33384.
SOUSA, Carla Silva. Transformação digital na enfermagem perioperatória. Enfermagem em Foco, v. 15, p. e-202401, 2024. DOI: 10.21675/2357-707X.2024.v15.e-202401.
VITORINO, Luciano Magalhães; YOSHINARI JÚNIOR, Gerson Hiroshi. A inteligência artificial como aliada na enfermagem brasileira: desafios, oportunidades e responsabilidade profissional. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 76, n. 3, p. e760301, 2023. DOI: 10.1590/0034-7167.2023760301pt.
WANG, Peng et al. The application of ChatGPT in nursing: a bibliometric and visualized analysis. Frontiers in Medicine, 2024. DOI: 10.3389/fmed.2024.1521712.
YADAV, Sankalp. Embracing Artificial Intelligence: Revolutionizing Nursing Documentation for a Better Future. Cureus, v. 16, n. 4, p. e57725, 2024. DOI: 10.7759/cureus.57725.