Inteligência Artificial na tomada de decisão clínica: perceções dos estudantes de enfermagem

Autores

  • Gonçalo Peixoto Centro Interdisciplinar em Ciências da Saúde, Braga, Portugal
  • Ana Catarina Antunes Centro Interdisciplinar em Ciências da Saúde, Braga, Portugal
  • Bruna Lima Centro Interdisciplinar em Ciências da Saúde, Braga, Portugal
  • Tatiana Vieira Centro Interdisciplinar em Ciências da Saúde, Braga, Portugal
  • Manuela Martins Instituto Politécnico de Santarém, Santarém, Portugal | Centro de Investigação em Qualidade de Vida (CIEQV), Santarém, Portugal | Centro Interdisciplinar em Ciências da Saúde (CICS), Braga, Portugal https://orcid.org/0000-0003-1527-9940
  • Lígia Monterroso Instituto de Ciências Biomédicas Abel Salazar da Universidade do Porto, Porto, Portugal | CINTESIS – Centro de Investigação em Tecnologias e Serviços de Saúde, Porto, Portugal https://orcid.org/0000-0003-0364-6491

DOI:

https://doi.org/10.29352/mill0222e.43906

Palavras-chave:

Inteligência Artificial; tomada de decisão; enfermagem; prática clínica; estudantes de enfermagem

Resumo

Introdução: A Inteligência Artificial (IA) otimiza a tomada de decisão clínica dos estudantes de enfermagem, melhorando a análise de dados, a precisão do diagnóstico e a aprendizagem, além de reduzir a carga de trabalho e fornecer recomendações baseadas em evidências.

Objetivo: Analisar a utilização prática da IA na tomada de decisão clínica pelos estudantes de enfermagem

Métodos: Estudo qualitativo descritivo de natureza fenomenológica, através da realização de entrevistas semiestruturadas com o objetivo de entender os fenómenos e as experiências vivenciadas relativamente ao uso da inteligência artificial pelos estudantes de enfermagem na tomada de decisão clínica.

Resultados: Embora a IA seja vista como um apoio na tomada de decisão clínica, os estudantes destacam preocupações com segurança, confidencialidade e resistência à mudança. A autonomia e o conhecimento tradicional continuam essenciais, com a IA reconhecida por melhorar a eficiência, sem substituir o julgamento clínico.

Conclusão: Com este estudo, podemos inferir que os estudantes reconhecem o valor da IA, referem uma utilização limitada na tomada de decisão clínica, devido a preocupações com a confiabilidade das informações.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Ahmad, S. P., & Jenkins, M. P. (2022). Artificial intelligence for nursing practice and management: Current and potential research and education. Computers, Informatics, Nursing, 40(3), 139–144. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000871

Choudhury, A., & Asan, O. (2022). Impact of accountability, training, and human factors on the use of artificial intelligence in healthcare: Exploring the perceptions of healthcare practitioners in the US. Human Factors in Healthcare, 2, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.hfh.2022.100021

Derakhshanian, S., Wood, L., & Arruzza, E. (2024). Perceptions and attitudes of health science students relating to artificial intelligence (AI): A scoping review. Health Science Reports, 7(8), 1–9. https://doi.org/10.1002/hsr2.2289

Friese, S. (2019). Qualitative data analysis with ATLAS.ti (3rd ed.). SAGE Publications.

Gibbs, G. R. (2014). Using software in qualitative analysis. SAGE Publications.

Han, S., Kang, H. S., Gimber, P., & Lim, S. (2025). Nursing students’ perceptions and use of generative artificial intelligence in nursing education. Nursing Reports, 15(2), 68. https://doi.org/10.3390/nursrep15020068

Ma, J., Wen, J., Qiu, Y., Wang, Y., Xiao, Q., Liu, T., Zhang, D., Zhao, Y., Lu, Z., & Sun, Z. (2025). The role of artificial intelligence in shaping nursing education: A comprehensive systematic review. Nurse Education in Practice, 84, 104345. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104345

Nora, C. R. D., Deodato, S., Vieira, M., & Zoboli, E. (2016). Elements and strategies for ethical decision-making in nursing. Texto & Contexto Enfermagem, 25(2), 1–9. https://doi.org/10.1590/0104-07072016004500014

Pailaha, A. D. (2023). The impact and issues of artificial intelligence in nursing science and healthcare settings. SAGE Open Nursing, 9, 1–4. https://doi.org/10.1177/23779608231196847

Paulus, T. M., & Lester, J. N. (2016). Digital tools for qualitative research. SAGE Publications.

Petersson, L., Larsson, I., Nygren, J. M., Nilsen, P., Neher, M., Reed, J. E., Tyskbo, D., & Svedberg, P. (2022). Challenges to implementing artificial intelligence in healthcare: A qualitative interview study with healthcare leaders in Sweden. BMC Health Services Research, 22, 850. https://doi.org/10.1186/s12913-022-08215-8

Shin, H., Gagne, J., Kim, S., & Hong, M. (2024). The impact of AI-assisted learning on ethical decision-making and clinical reasoning of nursing students in pediatric care: A quasi-experimental study. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 42(10), 704–711. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000001177

Silver, C., & Lewins, A. (2014). Using software for qualitative data analysis: A step-by-step guide. SAGE Publications.

Topol, E. J. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Basic Books.

Van Manen, M. (1990). Researching lived experience: Human science for an action-sensitive pedagogy. SUNY Press.

Ventura-Silva, J., Martins, M. M., Trindade, L. L., Faria, A. C. A., Pereira, S., Zuge, S. S., & Ribeiro, O. M. P. L. (2024). Artificial intelligence in the organization of nursing care: A scoping review. Nursing Reports, 14(4), 2733–2745. https://doi.org/10.3390/nursrep14040202

Downloads

Publicado

2026-06-02

Como Citar

Peixoto, G., Antunes, A. C., Lima, B., Vieira, T., Martins, M., & Monterroso, L. (2026). Inteligência Artificial na tomada de decisão clínica: perceções dos estudantes de enfermagem. Millenium - Journal of Education, Technologies, and Health, 2(22e), e43906. https://doi.org/10.29352/mill0222e.43906

Edição

Secção

Ciências da vida e da saúde