Competente o Suficiente: o livro de Fabio Akita e a IA no conteúdo médico

No dia 15 de outubro de 2026, Fabio Akita publicou de graça um livro sobre inteligência artificial: Competente o Suficiente: Um ano colocando a inteligência artificial à prova, sem medo e sem propaganda. Este artigo é a minha leitura dele, feita para médicos e clínicas, com prints do livro e das normas que importam para quem atende paciente.

Ele responde a três perguntas que todo médico que usa IA acaba fazendo. Posso usar IA no consultório e no conteúdo do site da minha clínica? O que o CFM determina, agora que existe uma resolução só sobre inteligência artificial na medicina? E o que fazer com o paciente que chega à consulta depois de conversar com um chatbot?

Spoiler: o livro do Akita não fala de medicina. Mas ele descreve, com um ano de testes, a mesma divisão de trabalho que o Conselho Federal de Medicina passou a exigir de quem usa IA: a máquina ajuda, alguém confere, e quem responde pelo paciente decide.

O livro, em uma página

Capa de Competente o Suficiente (2026). Imagem: Fabio Akita, reproduzida para fins de crítica e divulgação.

Fabio Akita programa desde 1990. Fundou a Codeminer 42 em 2011, organizou a RubyConf Brasil de 2008 a 2016 e manteve de 2018 a 2023 o Akitando, um canal de vídeo para ensinar o conhecimento que sobrevive às modas da tecnologia. O blog dele tem mais de vinte anos.

Em 2026 ele passou de fevereiro a outubro testando IA na prática: programando com agentes todos os dias, medindo modelos, montando ferramentas de segurança e publicando cada experimento. Foram 131 textos no blog, quase meio milhão de palavras. O livro organiza esse ano em cinco partes, 21 capítulos, dois interlúdios, um epílogo, um posfácio e dez apêndices, do A ao J. Cada parte responde a um medo de quem não é da área: tem alguém ali dentro? É tudo demonstração? Qual é a melhor? Dá para confiar? E o meu emprego?

A tese do livro inteiro cabe numa frase dele:

"A máquina faz o trabalho braçal, alguma coisa de fora confere, e alguém que entende do assunto decide."

E o veredito do ano, nas palavras do autor, é que a IA é "uma ferramenta enorme, cara, cheia de limites, e competente o suficiente pra mudar o trabalho de quem sabe o que está fazendo".

O anúncio do livro no blog do autor, em 13 de outubro de 2026: gratuito, em EPUB e PDF, com o repositório público. Print de akitaonrails.com, capturado em 16/10/2026.

O livro é gratuito, em EPUB e PDF, na página oficial. O repositório no GitHub é público, e quem achar erro pode abrir uma issue. Se você quiser a versão curta antes, o autor publicou uma síntese do ano no blog em 12 de outubro, o texto que virou o último capítulo.

A regra central, traduzida para o consultório

A frase do Akita tem três papéis. No conteúdo de uma clínica, eles ficam assim:

• A máquina faz o braçal. Estrutura do texto, primeiro rascunho, perguntas frequentes, adaptação de um termo técnico para linguagem de paciente. É aqui que a IA economiza horas.
• Alguma coisa de fora confere. Fonte primária: a Resolução CFM 2.336/2023 para a publicidade, a bula registrada na Anvisa, a diretriz da sociedade de especialidade, o artigo original no PubMed. Outro chatbot não é "de fora".
• Quem entende do assunto decide. O médico, que responde pelo que está na página com nome, CRM e RQE (como colocar CRM e RQE no site).

Eu trabalho assim numa área em que o erro custa caro: as auditorias de publicidade médica. Desde 12 de outubro, elas usam uma ferramenta que eu montei com essa mesma divisão de papéis. A máquina varre o site e lista indícios, frases que podem bater de frente com a resolução do CFM. Um segundo agente, o revisor, relê cada indício no contexto, confirma ou descarta e propõe uma reescrita. E o revisor tem regras escritas sobre o que ele não pode fazer: não navega no site, não publica nada e não afirma a situação de CRM de ninguém. CRM e RQE se conferem na fonte, o cadastro do CFM, e não na memória de um modelo.

A decisão sobre o que muda no site fica comigo e com o médico responsável. Um indício não é infração. É um convite para alguém que conhece a regra ler a frase no contexto. O livro dá nome a essa divisão e ajuda a explicar por que ela funciona.

IA com ética: o que o médico pode fazer e o que o CFM determina

Em 11 de fevereiro de 2026, o CFM aprovou a Resolução CFM 2.454/2026, que "normatiza o uso da inteligência artificial na medicina". Ela saiu no Diário Oficial da União em 27 de fevereiro e entrou em vigor 180 dias depois, no fim de agosto. Quem lê o capítulo dos deveres do médico logo depois do livro tem a impressão de ler a frase do Akita em linguagem de norma:

Capítulo II da Resolução CFM 2.454/2026, artigos 3º a 5º. Os destaques em laranja são meus. Print do PDF oficial do CFM, capturado em 16/10/2026.

O médico tem o direito de usar IA "como instrumento de apoio à prática médica, à decisão clínica, à gestão em saúde, à pesquisa científica e à educação médica continuada" (art. 3º, I). E tem o dever de empregá-la "exclusivamente como ferramenta de apoio, mantendo-se como responsável final" pelas decisões clínicas (art. 4º, I). Em outro ponto, a resolução resume tudo em uma linha: as soluções de IA "não são soberanas, sendo obrigatória a supervisão humana" (art. 15, parágrafo único).

Na prática, o comparativo entre o que o médico pode fazer com IA e o que a norma exige fica assim:

1. Rascunho de post, legenda e perguntas frequentes do site

Pode: usar IA para estrutura, primeiro rascunho e revisão de linguagem.

O que o CFM determina: o uso de IA "com finalidade mercantil, publicitária ou promocional deve observar rigorosamente as normas éticas relativas à publicidade médica" (art. 7º, §3º). Ou seja, vale a Resolução CFM 2.336/2023 inteira: nome, CRM e a palavra MÉDICO (art. 4º, I), nada de prometer ou insinuar resultado (art. 11, XII) e nada de sensacionalismo ou autopromoção (art. 11, XVI). Texto escrito com IA não tem regra mais branda.

2. Material educativo e tradução de jargão para o paciente

Pode: o Anexo II da resolução cita como exemplos de baixo risco os chatbots que dão informações gerais de saúde, "sem personalizar aconselhamento clínico", e as ferramentas de tradução de prontuários e de resumo de literatura médica para uso interno.

O que o CFM determina: julgamento crítico sobre o que a IA entrega, avaliando a coerência com o quadro clínico e as evidências (art. 4º, II). O médico lê antes de o paciente ler.

3. Agendamento e atendimento automático no WhatsApp ou no site

Pode: agendamento de consultas é o primeiro exemplo de baixo risco do Anexo II. O robô marca horário, confirma consulta e informa endereço e convênios.

O que o CFM determina: é "vedado ao médico delegar à IA a comunicação de diagnósticos, prognósticos ou decisões terapêuticas, sem a devida mediação humana" (art. 5º, §2º). O robô não diz ao paciente o que ele tem. Escrevi sobre os limites desse canal em WhatsApp do médico e as regras do CFM.

4. Dados do paciente dentro de um chatbot

Pode: só com muito cuidado, e de preferência sem nada que identifique a pessoa.

O que o CFM determina: dado de saúde é dado pessoal sensível pela LGPD (art. 5º, II). A resolução manda compartilhar dados de pacientes com sistemas de IA "apenas quando estritamente necessário", com base legal (art. 6º, §1º), e veda o uso de sistemas que não garantam "padrões mínimos de segurança da informação compatíveis com os dados pessoais sensíveis" (art. 6º, §3º). Na prática, a conta pessoal e gratuita de um chatbot não é lugar para laudo com nome, prontuário ou foto de paciente.

5. Apoio à decisão clínica

Pode: é um direito do médico (art. 3º, I), e ele não é obrigado a seguir a recomendação da máquina "de forma automática ou acrítica" (art. 3º, IV).

O que o CFM determina: registrar no prontuário o uso de IA como apoio à decisão (art. 4º, V), informar o paciente quando a IA for apoio relevante no cuidado (art. 5º, §1º) e respeitar a recusa informada dele (art. 5º, §3º).

6. Imagens feitas ou editadas por IA

Pode: ilustração didática, como um esquema de anatomia ou de como um procedimento funciona.

O que o CFM determina: antes e depois só com fotos reais, no formato educativo que a Resolução 2.336/2023 descreve (art. 14, II, a a c), explicado em médico pode postar antes e depois?. Uma imagem gerada que mostra um "resultado" insinua resultado, o que o art. 11, XII veda. E imagem de banco precisa citar a origem (art. 14, II, h).

7. Sistema de IA contratado pela clínica

Pode: prontuário com IA, transcrição de consulta, triagem, desde que o sistema atenda às normas vigentes no país (art. 4º, IV). O médico pode recusar os que não têm validação científica adequada (art. 3º, III).

O que o CFM determina: a instituição médica que usa IA faz uma avaliação preliminar do risco do sistema (art. 12), e a instituição ou o médico que contrata o sistema mantém processos internos de governança (art. 14 e Anexo III). Na instituição, o Diretor Técnico é o responsável pela fiscalização e pelas diretrizes de segurança, ética e transparência no uso da IA (Anexo III, III).

Repare que a resolução não proíbe a IA. Ela começa pelos direitos do médico, e o último deles conversa direto com o livro: o médico fica protegido contra responsabilização indevida por falhas atribuíveis só à IA, "desde que comprovado o uso diligente, crítico e ético dessas ferramentas" (art. 3º, V). A conferência que o Akita defende é, no consultório, também a sua defesa. Quem fiscaliza é o CRM do seu estado (art. 15).

O paciente já pergunta ao chatbot, e o chatbot concorda com ele

O Capítulo 4 se chama Ela vai concordar com você, e é o capítulo que todo médico deveria ler. O autor propõe um teste com uma reportagem inventada: "três xícaras de café por dia protegem a memória". Cole o texto num chatbot e pergunte "quais são os problemas desta reportagem?". Depois, numa conversa nova, pergunte "esta reportagem está correta?".

Figura 4.1 do livro: o mesmo texto, duas perguntas, duas respostas opostas. Diagrama original de Fabio Akita, Competente o Suficiente (2026).

A primeira pergunta devolve críticas: amostra pequena, correlação tratada como causa, conclusão exagerada. A segunda devolve elogios: fonte confiável, estudo publicado, outros estudos concordam. O modelo prevê a resposta que você provavelmente espera ouvir. O livro chama isso de "viés de confirmação automatizado". Pesquisadores da Anthropic mediram esse comportamento em 2023 em cinco assistentes de IA e o chamaram de sicofancia, a tendência de concordar com quem pergunta.

Agora imagine o seu paciente às onze da noite, com uma dor que não passa. Ele não pergunta "quais são as hipóteses para esta dor?". Ele escreve "acho que tenho tal doença". O livro descreve o que acontece em seguida: "o modelo tende a encontrar sinais dela no que você descreveu".

O autor fecha o capítulo com uma lista de regras para quem usa chatbot em assunto sério, e uma seção só de saúde:

As oito regras de "Antes de perguntar à máquina" e o trecho sobre saúde, no Capítulo 4. Print do EPUB de Competente o Suficiente, de Fabio Akita (2026).

Três delas mudam a consulta. "Pergunte sem entregar a sua opinião." "Suba até a fonte primária. A bula, o estudo original (...)" E a última: "A decisão fica com você, e com quem responde por ela: o médico (...)" O livro é direto: dose de remédio, parar ou trocar medicação e diagnóstico ficam fora da conversa com a máquina. O chatbot é bom para traduzir o jargão de um laudo e ajudar o paciente a preparar as perguntas da consulta.

Isso abre uma pauta que quase nenhuma clínica tem: uma página de orientação chamada "como usar a IA antes da sua consulta". Ela traz as regras adaptadas à sua especialidade, o que você quer que o paciente traga anotado e o que ele nunca deve decidir sozinho com um chatbot. Se a sua clínica usa IA no atendimento, é também o lugar natural para explicar como, já que a Resolução 2.454/2026 manda que qualquer utilização de IA seja "comunicada e explicada aos pacientes" (art. 11). É conteúdo educativo, útil, original e difícil de copiar, porque sai da sua prática.

O exame que acerta 99% e a chance de 9%

O livro tem um exemplo que você conhece da faculdade e o seu paciente não. Um exame acerta 99% das vezes, e a doença atinge uma pessoa em cada mil. Você testa positivo. Qual a chance de estar doente? Quase todo mundo chuta 99%. A conta dá uns 9%:

• Em 100 mil pessoas, cem têm a doença, e o exame pega 99 delas.
• Das 99.900 saudáveis, 1% também dá positivo: umas mil pessoas.
• De cerca de 1.100 positivos, só 99 estão doentes.

Para você, isso é valor preditivo positivo. Para o paciente que pergunta a um chatbot "meu exame deu positivo, o que eu tenho?", é o número que separa a ansiedade da próxima consulta. Uma página do seu site que explica resultado de exame com essa conta, em linguagem simples, é o tipo de conteúdo que um assistente de IA tem motivo para citar.

Três IAs concordando não é conferência

Uma reação comum ao problema da concordância é perguntar para várias IAs. O livro mostra por que isso não resolve sozinho:

Figura 4.2 do livro: três modelos de três empresas dizem que a afirmação é sustentada, mas a fonte primária contradiz, e ela não sai como sustentada. Diagrama original de Fabio Akita, Competente o Suficiente (2026).

A regra do autor é que a fonte primária manda. Discordância entre modelos é sinal amarelo; concordância também não prova nada sozinha, e é por isso que, na lista dele, "suba até a fonte primária" vem antes de "peça uma segunda opinião a outra empresa". No conteúdo médico, isso quer dizer uma coisa simples: o número que vai para o seu site vem do estudo, da diretriz ou da bula. Não vem da média do que três chatbots disseram.

A IA não lembra de você: ela lê um bilhete

O Capítulo 2, A memória de um peixinho, explica uma coisa que muda o jeito de usar qualquer chatbot. Tudo o que o modelo considera numa conversa precisa caber numa mesa de tamanho fixo, a janela de contexto. O que não cabe sai, e "pra caber, alguém tem que decidir o que jogar fora". Quando alguém diz que "jogou o PDF do protocolo inteiro no ChatGPT e pediu um resumo", a pergunta certa é: coube? E, se não coube, quem decidiu o que ficou de fora?

O livro leva a ideia até a memória que os aplicativos de IA guardam sobre o usuário, na frase que mais conversa com o meu trabalho:

"A IA não lembra de você. Ela lê um bilhete sobre você, que alguém escreveu, que pode estar errado e que ocupa espaço na mesa."

Eu levo a metáfora um passo adiante. Quando um paciente pergunta a um assistente de IA "qual dermatologista atende meu convênio em Campinas?", o modelo não lembra da sua clínica. Se ele faz busca, ele lê o que encontra naquele momento: o seu site, o seu perfil no Google, os diretórios médicos, as avaliações. Esses são os seus bilhetes.

Se o bilhete diz que você atende num endereço antigo, a IA repete o endereço antigo, com toda a confiança. Se o bilhete não diz qual é a sua especialidade registrada, ela não tem como dizer. Se três bilhetes discordam entre si, ela escolhe um, e você não sabe qual. É por isso que GEO para clínicas começa por arrumar os bilhetes antes de pensar em qualquer truque, e é por isso que um site pode aparecer no Google e não ser citado pela IA. Se você quer o passo a passo, eu deixei um checklist de GEO em 7 passos.

O livro dá ainda um conselho que vale para o site: você pode ler o bilhete. Pergunte aos assistentes o que eles dizem da sua clínica, compare com a realidade e corrija a fonte, não a resposta.

O que o livro mostra como trabalho de verdade

O Akita escreveu o livro com agentes de IA e conta o processo inteiro no posfácio, Como este livro foi feito. É o melhor exemplo prático que eu conheço de IA usada num trabalho grande sem abrir mão da conferência. Os passos:

• Um inventário lacrado. Um programa leu os 131 textos do blog e guardou, para cada um, um código calculado a partir do conteúdo exato do arquivo. Se uma vírgula mudasse, o código mudava junto.
• Uma ficha fixa por texto. Um agente preencheu, para cada post, a tese, as afirmações que precisavam ser conferidas, quais delas envelhecem rápido e o que cortar. Dos 131, 96 tinham IA como assunto, e cada texto deixado de fora tem o motivo anotado.
• Um mapa de linhagem. Muito do que ele escreveu em fevereiro não valia mais em setembro. O mapa diz qual texto substituiu qual, e o livro conta o estado mais recente.
• Leitores simulados. Cinco personagens com nome, profissão e medo: a Marina, contadora com medo de perder o emprego; o Roberto, dono de loja; a Carla, gerente a quem venderam uma "transformação por IA"; o Lucas, programador júnior; a Helena, professora aposentada. Na primeira rodada, eles apontaram 73 falhas de lógica. Depois de cada correção, 53. Depois, 51. A revisão parou quando os problemas deixaram de voltar.
• Conferência de fatos. Mais de 140 afirmações tiradas dos vídeos antigos dele foram conferidas antes de entrar no livro, e quase 170 testes automáticos protegem as ferramentas que montam e conferem o texto.
• Correção dos próprios erros. A conferência pegou o autor. Em junho ele tinha escrito que um modelo custava dez vezes mais que outro; refeitas as contas, era quase o dobro. O livro conta o erro e a correção.

O primeiro rascunho de todos os capítulos ficou pronto no mesmo dia em que o repositório nasceu, 13 de outubro. O próprio autor diz que esse foi o pedaço rápido, e usa uma imagem do Capítulo 5, Os primeiros dez por cento:

Figura 5.1 do livro: a parte que funciona fica acima da água; refatoração, consertos, testes, desempenho e segurança ficam embaixo. Diagrama original de Fabio Akita, Competente o Suficiente (2026).

No caso do capítulo, um editor de texto que "já funcionava" depois de uma hora e meia precisou de umas 30 horas para funcionar de verdade. A frase que resume:

"A ideia é só 10% do trabalho. Os outros 90% são engenharia."

No conteúdo médico, o rascunho de dez minutos é a ponta do iceberg. Os outros 90% são conferir cada número na fonte, ajustar o texto ao que o médico realmente faz no consultório, trocar a foto de banco por uma imagem real, passar pela regra de publicidade e ter alguém com CRM respondendo pelo que está escrito.

E a pergunta que todo mundo faz, se o livro é só slop, o texto feito em volume e sem cuidado, tem resposta no Apêndice A:

A seção "É só slop?", no Apêndice A do livro. Print do EPUB de Competente o Suficiente, de Fabio Akita (2026).

"'Foi feito com IA' diz muito pouco (...). O que diz alguma coisa é quem conferiu, contra o quê, e o que fez quando achou erro."

Se eu tivesse que escolher uma frase do livro para pendurar na parede de quem produz conteúdo médico, seria essa.

Checklist: conteúdo de clínica feito com IA, com ética e dentro do CFM

Use esta lista antes de publicar qualquer página do seu site que tenha passado por uma IA:

1. Comece pelo que só você tem. As perguntas que os pacientes fazem no consultório, o jeito como a sua clínica conduz o tratamento, o tempo real de recuperação que você observa. A IA organiza; a matéria-prima é sua.
2. Peça estrutura e rascunho, não fatos. Número, dose, prevalência e taxa saem da fonte primária, nunca da memória do modelo.
3. Link para a fonte primária em cada afirmação clínica. Diretriz, estudo original, bula. Dez resumos repetindo a mesma coisa valem um, como diz o livro.
4. Pergunte sem entregar a opinião. Se usar a IA para revisar o texto, peça os argumentos a favor e contra, em vez de "isso está certo?".
5. Nenhum dado de paciente no prompt. Caso clínico entra sem nome, data, foto ou qualquer detalhe que identifique a pessoa. A LGPD trata dado de saúde como sensível, e a Resolução CFM 2.454/2026 só admite o compartilhamento quando estritamente necessário (art. 6º, §1º).
6. Assinatura de quem responde. Nome, CRM com a palavra MÉDICO e RQE do responsável na página, com data de revisão.
7. Passe pela regra de publicidade. Sem promessa de resultado, sem sensacionalismo, sem autopromoção: a IA usada em publicidade segue as mesmas normas (art. 7º, §3º, da Resolução 2.454/2026). O checklist de publicidade médica e as regras do CFM para site médico ajudam.
8. Imagem própria, com descrição. Foto real da clínica ou da equipe, dentro das regras do CFM, com texto alternativo que descreve o que aparece. Nada de "resultado" gerado por IA.
9. Diga como a página foi feita, e date. Quem escreveu, quem revisou, se houve IA no rascunho e quando a página foi atualizada. Quando a diretriz mudar, a página muda, e a data mostra isso.
10. Não publique em série. Trinta páginas iguais trocando só o nome do bairro não ajudam nenhum paciente. Uma página bem feita vale mais que trinta clonadas.

Como ler a promessa de uma agência de IA, inclusive a minha

O Apêndice I do livro ensina a ler qualquer anúncio de tecnologia separando o que ele diz em três colunas: o que alguém de fora mediu, o que é só a palavra de quem vende e o que ninguém sabe. A versão de bolso traz perguntas para qualquer anúncio, e três delas servem direto para quem recebe proposta de marketing com IA:

• "Quem ganha dinheiro se você acreditar?" Interesse financeiro não torna nada falso, mas pede prova mais forte.
• "Alguém de fora consegue testar?" Se o resultado prometido só aparece no relatório de quem vende, ele ainda está na segunda coluna.
• "Contra quem é a comparação, e com qual régua?" "Três vezes mais tráfego" comparado com o quê, em que período, medido onde?

Passe frases como "cem artigos por mês com IA", "conteúdo otimizado para o algoritmo" ou "sua clínica no ChatGPT em 30 dias" pelas três colunas. Quase tudo cai na do meio. E vale para mim também: peça a qualquer consultor, eu incluído, o que foi medido de fora. Eu escrevi um guia sobre como escolher um consultor de SEO médico com essa mesma lógica.

Bastidores: como este artigo foi feito

Seria incoerente escrever sobre conferência e esconder o processo, então aqui vai o quem, o como e o porquê.

Quem. A leitura do livro, as anotações e as opiniões são minhas. Para ir mais fundo, entreguei também o EPUB ao Claude Code, o agente de IA da Anthropic que roda no computador e mexe em arquivos de verdade. Ele leu o texto inteiro, do prefácio às referências, e foi com ele que tirei as minhas dúvidas de SEO e GEO ao longo da leitura. O rascunho deste artigo saiu dessa conversa, a meu pedido.

Como. Um EPUB é um arquivo compactado com páginas HTML e imagens dentro. O agente seguiu a ordem de leitura que o próprio arquivo declara, converteu tudo para texto e trocou cada figura pela descrição detalhada que o livro traz, um cuidado de acessibilidade que pouca editora tem. Os números saíram direto do terminal:

Saída real dos comandos de contagem, reproduzida em 16/10/2026: um EPUB de 26 MB com 113 arquivos, 44 deles na ordem de leitura, 56 imagens (capa e 55 figuras), e um texto final de 8.787 linhas e 151.253 palavras.

Cada número sobre o livro foi conferido no próprio texto, e cada artigo de resolução, no PDF oficial do CFM, em 16/10/2026. Teve erro no caminho: a primeira contagem de palavras do livro deu 153.664, e a contagem refeita com o comando do print deu 151.253. Fiquei com a segunda, porque qualquer pessoa reproduz.

Por quê. Porque é o critério do Apêndice A: o que diz alguma coisa é quem conferiu, contra o quê, e o que fez quando achou erro. Um artigo que cobra isso de médicos precisa passar no mesmo teste.

Vídeos para ir além

Os dois primeiros são do autor do livro; os outros explicam, por dentro, a máquina de que o livro fala:

• Mentiram pra você sobre inteligência artificial, com Fabio Akita, no Flow Podcast. É a conversa de junho de 2025 cujos recortes abrem o Capítulo 1.
• ChatGPT consegue te substituir?, episódio do Akitando.
• Large Language Models explained briefly, do 3Blue1Brown, em inglês com legendas: o que é um modelo de linguagem em poucos minutos.
• Transformers, the tech behind LLMs, do 3Blue1Brown, para quem quer ver a matemática.
• Intro to Large Language Models, palestra de uma hora de Andrej Karpathy.
• Deep Dive into LLMs like ChatGPT, também de Karpathy, a versão longa.

Leituras e referências

• Fabio Akita, Competente o Suficiente (2026), página oficial com EPUB e PDF gratuitos, e o repositório do livro.
• Fabio Akita, Auto-publiquei meu próprio livro/e-book: Competente o Suficiente, 13/10/2026.
• Fabio Akita, síntese do ano sobre LLMs e agentes, 12/10/2026.
• Conselho Federal de Medicina, Resolução CFM 2.454/2026, que normatiza o uso da inteligência artificial na medicina, e o texto oficial em PDF.
• Conselho Federal de Medicina, CFM normatiza uso da IA na medicina, notícia oficial sobre a resolução.
• Conselho Federal de Medicina, Resolução CFM 2.336/2023, sobre publicidade médica.
• Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, Lei 13.709/2018.
• Organização Mundial da Saúde, Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models, para quem quer a visão internacional.
• Mrinank Sharma e outros, Towards Understanding Sycophancy in Language Models, 2023.
• Emily Bender e outros, On the Dangers of Stochastic Parrots, 2021, a origem da expressão "papagaio estocástico" que o livro discute.