Matriz de Risco de IA em Clínicas: Como Cumprir o CFM 2.454
Guia definitivo para o Diretor Técnico auditar e classificar ferramentas de inteligência artificial em consultórios, resguardando o prontuário e a responsabilidade civil do médico.

Por Tom Costa
Editor-chefe da Clariora

Leitura Estratégica
Este conteúdo tem finalidade educativa e informativa para clínicas e gestores. Não substitui consulta jurídica, contábil ou regulatória individualizada.
A entrada em vigor da Resolução CFM nº 2.454/2026 representou o marco regulatório mais importante para a transformação digital da medicina brasileira nesta década. Ao regulamentar o desenvolvimento, a incorporação e o uso de sistemas de inteligência artificial na prática clínica e assistencial, o Conselho Federal de Medicina estabeleceu um princípio basilar que separa a inovação legítima da infração ética: o médico é pessoal e indelegavelmente responsável por toda conduta assistencial, e a IA deve operar exclusivamente como ferramenta de apoio subordinada à supervisão humana.
O artigo 12 prevê avaliação preliminar de risco para instituições médicas que desenvolvam ou utilizem aplicações de IA. Organizar um inventário é uma medida prática para apoiar essa avaliação; não equivale, por si só, à comprovação de conformidade nem implica automaticamente uma multa ou condenação se estiver ausente.
A Matriz Oficial em 4 Níveis de Risco do CFM
A resolução prevê quatro níveis — baixo, médio, alto e inaceitável — e estabelece critérios no Anexo II. A tabela abaixo é apenas uma introdução: a classificação depende da finalidade, do contexto, dos dados e da supervisão efetiva em cada uso.
| Nível | Pergunta inicial para a avaliação |
|---|---|
| Baixo | O uso permanece sem influência decisória clínica direta e tem potencial mínimo de impacto? |
| Médio | O potencial de dano pode ser mitigado por supervisão humana e controles adequados? |
| Alto | Uma falha pode causar dano relevante ou influenciar decisões clínicas críticas? |
| Inaceitável | O uso concreto se enquadra nas restrições previstas no Anexo II? |
Essas perguntas não substituem a leitura da norma. O mesmo produto pode apresentar riscos distintos conforme a configuração e a utilização; não se deve atribuir uma classe automaticamente pelo nome da ferramenta.
O Protocolo de Auditoria de Escribas de IA e Prontuários Eletrônicos
A adoção de escribas médicos baseados em modelos de linguagem (LLMs) para gravar e transcrever consultas disparou nos últimos meses. Contudo, a gravação de áudio em consultório sem a observância do sigilo médico e da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) configura grave infração ético-legal.
Para avaliar o registro em prontuário e o uso seguro de escribas de IA, a clínica pode começar pelos seguintes pontos:
- Informação e base legal: avaliar com assessoria adequada como informar o paciente e qual fundamento jurídico se aplica ao tratamento dos dados no caso concreto.
- Segurança e fornecedor: verificar acesso, retenção, compartilhamento, uso para treinamento, criptografia e resposta a incidentes. Uma cláusula chamada zero retention, isoladamente, não comprova conformidade.
- Supervisão clínica: definir como o médico revisará e validará os registros gerados, identificando erros, omissões e limites da ferramenta antes do uso assistencial.
- Responsabilidade: analisar os fluxos e as circunstâncias de cada caso, sem presumir que uma ferramenta elimine o dever de supervisão profissional.
Como Realizar o Inventário de IA da sua Clínica
O Diretor Técnico deve reunir o comitê de tecnologia e a assessoria jurídica para documentar o inventário de IA da instituição em quatro etapas objetivas:
- Mapeamento de Insumos: Listar todos os softwares utilizados pelos médicos e secretárias que utilizam inteligência artificial (inclusive recursos embutidos em prontuários eletrônicos de terceiros).
- Classificação de risco: Avaliar o uso concreto conforme os critérios e categorias da Resolução CFM 2.454/2026.
- Validação Jurídica de Contratos: Verificar se os contratos de licença com as empresas de tecnologia possuem aditivos de conformidade com a LGPD e termos de responsabilidade técnica de dados em saúde.
- Avaliação inicial: Usar instrumentos de checagem, como o diagnóstico da AKZ MED, para identificar pontos de atenção. O diagnóstico não certifica conformidade nem substitui análise técnica e jurídica.
Fontes Oficiais e Referências Normativas
- Conselho Federal de Medicina (CFM) - Resolução CFM nº 2.454/2026 e anexos
- Presidência da República - Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018)
- Código de Ética Médica (Resolução CFM nº 2.217/2018)
Este conteúdo tem finalidade editorial e informativa. Não substitui orientação jurídica, regulatória, médica ou técnica individualizada. Conteúdo organizado pelo Conselho Editorial Clariora, com curadoria de fontes oficiais e apoio de inteligência artificial.
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