That physician also lived through successive generations of tools designed to extend clinical judgment. He began with textbooks, then incorporated personal computers, mobile devices, medical applications, and now artificial intelligence. At the same time, he witnessed profound changes in diagnostic technology and a therapeutic revolution that transformed what physicians could offer their patients. The tools changed dramatically, but his role remained recognizable: asking the right questions, knowing where to look for answers, deciding what matters, and spending limited time and cognitive energy wisely.

Our hypothetical 75-year-old internist is not a good diagnostician simply because he is old. He is good because he has spent decades learning how to distinguish signal from noise.

What about physicians in their 30s and 40s?

This brings us directly to artificial intelligence.

A recent JAMA essay drew attention to results suggesting that, in certain clinical reasoning tasks, AI systems could outperform physicians, even when those physicians were allowed to use AI themselves. Important limitations remain. These cases do not reproduce the full complexity of real clinical encounters, and benchmark-style evaluations measure only a fraction of what physicians actually do. Still, my guess is that it will not be long before AI consistently outperforms humans in many well-defined diagnostic situations of low to moderate complexity, especially when the relevant information is already available and the task is mainly inferential.

But that may not be the most important problem facing younger physicians.

The deeper issue is that they will have to develop expertise at a time when part of the cognitive work traditionally required to build expertise can be outsourced. Diagnostic skill has always depended partly on repeated exposure: seeing cases, generating hypotheses, making mistakes, revising representations, and gradually building an internal library of patterns and exceptions. If a machine can reach the answer before we do, what happens to that process?

A technology can improve immediate performance while reducing the amount of effort required to build future performance. That distinction matters. Getting the right answer and becoming better at reaching the right answer are not necessarily the same thing.

The danger of getting the right answer without learning

The danger, therefore, is not simply that a machine may become better at diagnosis. It is that physicians may stop exercising some of the abilities that allow them to judge when the machine is wrong.

This is where the ideas of Nassim Nicholas Taleb are useful. Antifragility describes systems that do more than withstand instability: they improve through exposure to stress, uncertainty, and variation. The Lindy effect points to something different but complementary: ideas, practices, and tools that have survived for a long time may have a greater likelihood of remaining useful.

Both concepts offer a way to think about clinical reasoning in the age of AI. We should first identify the abilities that have survived successive technological revolutions without losing their value. Then we should ask how new technologies can be used in ways that strengthen those abilities rather than replace their exercise.

A grocery store that has survived for fifty years, an institution that has lasted for centuries, or a septuagenarian physician whose judgment is still sought by patients is not automatically antifragile. But survival raises an important question: what allowed that person or institution to remain useful while the environment around it changed?

In clinical medicine, several abilities appear remarkably durable. Listening carefully still matters. So does synthesizing large amounts of information, asking good questions, tolerating uncertainty, and resisting the temptation to close a case too early. Perhaps most important is the ability to notice when something does not fit.

Noticing what does not belong

Pattern recognition has always been central to diagnosis, but excellent clinicians do more than recognize patterns. They also recognize violations of patterns.

When constructing a differential diagnosis, the question is not merely which diseases could produce the findings in front of us. We also need to ask what should not be happening if a given diagnosis were correct. A manifestation may be perfectly compatible with a disease in isolation and still be inappropriate for the person in whom it appears.

Which diagnosis truly fits an otherwise healthy 28-year-old? Which hypothesis explains not only what is present but also the absence of findings that should be there? Which diagnosis requires us to ignore the fewest contradictions?

These questions become especially important when AI can generate a long and well-ranked differential diagnosis within seconds. Producing possibilities may become increasingly easy. Deciding which possibility genuinely belongs to this person, at this moment, may remain a more demanding task.

The value of the clinician may therefore shift. It may become less about retrieving every possible diagnosis and more about framing the problem correctly, recognizing incongruity, understanding context, and knowing which question actually needs to be answered.

The updated traveler’s kit

Technology has changed profoundly, while some foundations of diagnosis have changed much less. The physician of the coming decades will certainly carry artificial intelligence as part of the diagnostic toolkit. Ignoring it would make little sense, just as ignoring computers or medical databases would have made little sense in previous generations.

But the toolkit should also contain older instruments: curiosity, synthesis, judgment, tolerance for uncertainty, the ability to formulate useful questions, and the discipline to return to a case when something does not make sense. Pen and paper may still help, and coffee almost certainly will, but neither is the point.

The real challenge for the next generation of physicians will not be learning how to use artificial intelligence. They will learn that quickly.

The challenge will be learning how to keep thinking while they use it.

Paralelamente, assistiu a transformações profundas na tecnologia aplicada ao diagnóstico e a uma verdadeira revolução terapêutica. Nosso clínico hipotético de 75 anos, porém, não é bom porque viveu muito. É bom porque, ao longo desse tempo, aprendeu a fazer as perguntas certas, sabe onde encontrar as respostas e dosa com inteligência o tempo e a energia necessários para diagnosticar e resolver problemas. Viveu cercado por ferramentas que mudaram profundamente, mas continuou exercitando aquilo que nenhuma delas lhe entregava por completo: distinguir o que importa do que apenas está presente.

E os médicos de 30 a 40 anos?

Vamos tocar logo no assunto: inteligência artificial. Em um ensaio recente publicado no JAMA, alguns números surpreenderam muita gente. Em determinadas tarefas de resolução de casos clínicos, a inteligência artificial teve desempenho superior ao de médicos que também podiam utilizá-la como ferramenta. Há ressalvas importantes: os casos avaliados não reproduzem necessariamente toda a complexidade das situações clínicas reais, e testes dessa natureza não medem todas as dimensões envolvidas no cuidado. Ainda assim, meu palpite é que, em pouco tempo, a inteligência artificial será superior ao ser humano em grande parte das situações diagnósticas bem delimitadas, com informações disponíveis e problemas de complexidade baixa a moderada.

Talvez, porém, essa não seja a questão mais importante. O problema para o médico mais jovem não é apenas competir com uma ferramenta cada vez melhor. É construir experiência justamente em uma época na qual parte do trabalho cognitivo necessário para construir experiência pode ser terceirizado. A competência diagnóstica sempre dependeu, em alguma medida, da repetição: ver casos, formular hipóteses, errar, reformular o problema, comparar possibilidades e, aos poucos, construir uma biblioteca interna de padrões, exceções e incompatibilidades.

Se uma máquina consegue chegar à resposta antes de nós, como desenvolvemos a capacidade que nos permitiria chegar a ela sem a máquina? Ferramentas diagnósticas cada vez mais eficientes podem aumentar o desempenho imediato e, ao mesmo tempo, reduzir as oportunidades de treinamento que constroem desempenho futuro. Acertar a resposta e desenvolver a capacidade de chegar à resposta não são necessariamente a mesma coisa. Esse é um risco especialmente relevante para quem ainda está acumulando repertório.

O perigo de acertar sem aprender

Situações de risco exigem mudanças de comportamento. O risco, aqui, não está apenas em a máquina diagnosticar melhor. Está em deixarmos de exercitar justamente as capacidades que nos permitem saber quando confiar nela.

Para pensar essa transformação, talvez seja útil recorrer a algumas ideias de Nassim Nicholas Taleb. O conceito de antifragilidade descreve sistemas que não apenas resistem à instabilidade, mas conseguem melhorar quando expostos a ela. Já o chamado efeito Lindy sugere que certas ideias, práticas e ferramentas que sobreviveram por muito tempo tendem a continuar relevantes. São conceitos diferentes, mas os dois ajudam a pensar o futuro do raciocínio clínico.

Primeiro, vale identificar aquilo que atravessou sucessivas revoluções tecnológicas sem perder valor. Depois, precisamos aprender a usar as novas tecnologias de maneira que elas nos tornem melhores, e não simplesmente mais dependentes. Uma loja de produtos alimentares que atravessou cinquenta anos, uma instituição que atravessou séculos ou um médico septuagenário que continua sendo procurado por seus pacientes não são automaticamente antifrágeis. Mas sua sobrevivência desperta uma pergunta importante: o que exatamente permitiu que continuassem relevantes enquanto o ambiente ao redor mudava?

No raciocínio clínico, algumas capacidades parecem resistir particularmente bem ao tempo: a paciência para escutar, a capacidade de sintetizar, a habilidade de formular boas perguntas, a tolerância à incerteza e, talvez principalmente, a percepção de que alguma coisa não está no lugar esperado.

Perceber o que não encaixa

Reconhecer padrões sempre foi uma parte importante do diagnóstico. Grandes clínicos, porém, não apenas reconhecem padrões: eles percebem quando o padrão está sendo violado. Em uma lista de diagnósticos diferenciais, não basta perguntar quais doenças poderiam produzir determinado conjunto de manifestações. É preciso perguntar também: o que, nesta hipótese, não deveria estar acontecendo?

Uma manifestação pode ser perfeitamente compatível com uma doença quando considerada isoladamente e, ainda assim, ser inapropriada para aquele indivíduo. Qual desses diagnósticos realmente se encaixa em um jovem hígido de 28 anos? Qual deles explica não apenas os achados presentes, mas também a ausência daqueles que deveriam estar ali? Qual hipótese exige que eu ignore menos coisas para fazê-la caber?

Esse tipo de raciocínio talvez continue valioso mesmo quando a inteligência artificial for capaz de produzir, em segundos, listas de hipóteses mais extensas e mais bem ordenadas do que as nossas. Produzir possibilidades ficará cada vez mais fácil. Decidir qual possibilidade realmente pertence àquela pessoa, naquele momento, pode continuar sendo uma tarefa bem mais exigente.

O valor do clínico talvez se desloque, portanto. Menos para a capacidade de recuperar mentalmente todas as doenças possíveis e mais para formular corretamente o problema, reconhecer incongruências, compreender o contexto e perceber qual pergunta realmente precisa ser respondida. Porque alguém ainda terá que compreender não apenas qual resposta parece correta, mas se estamos fazendo a pergunta certa.

O kit atualizado do viajante

As tecnologias mudaram profundamente. Alguns fundamentos do diagnóstico, muito menos. O médico das próximas décadas provavelmente viajará com um kit diferente daquele utilizado por seus predecessores, e a inteligência artificial certamente fará parte dele. Ignorá-la faria tão pouco sentido quanto teria feito ignorar o computador, as bases de dados ou os dispositivos móveis nas gerações anteriores.

Mas também precisarão estar nesse kit capacidades muito antigas: curiosidade, síntese, reconhecimento de incongruências, tolerância à incerteza, capacidade de formular perguntas e disposição para voltar ao caso quando alguma coisa não fizer sentido. A inteligência artificial não precisa ocupar o lugar dessas ferramentas. Pode, ao contrário, ser utilizada para colocá-las à prova e ampliá-las, desde que o médico não confunda a facilidade de obter uma resposta com a aquisição da capacidade de julgar essa resposta.

Caneta e papel talvez continuem úteis. Café, quase certamente. Mas o item mais importante será outro: a disposição de continuar pensando mesmo quando uma máquina estiver pronta para pensar primeiro.

O desafio da próxima geração de médicos não será aprender a usar inteligência artificial. Isso provavelmente será a parte fácil.

O desafio será continuar aprendendo a pensar enquanto a utiliza.

Clinical medicine is a science of decision-making under uncertainty. Medical reasoning is born from the tension between what is said and what is perceived, between what is thought and what may be wrong, between what is known and what still needs to be done.

I. The Interview

The place where disease begins to take shape is far more than a medical history. There is no clinical diagnosis without prior selection of reality: the physician never receives pure facts, they receive a narrative. A sequence of events shot through with fear, omissions and gestures, distortions and silences.

This is why there is no clinical history in forms filled out in the waiting room. The history demands clinical construction. The clinician listens, observes, and chooses what they consider relevant and it is in that act of choosing that thinking begins.

The clinical encounter has a scene: the patient’s entrance, the first seconds, the visual impression, the tone of voice, the posture, the perceived urgency. The history begins before the first question is asked. The physician listens to what the patient says, to what they mean to say, to what they omit, and to what they cannot name. They must translate lay language into medical categories without, in that process, destroying the patient’s own experience of illness.

Disease has an onset, a rhythm, a progression, intermittences, triggers, and context. Chronology is the structure of reasoning. But all listening is selective: the physician illuminates certain data and obscures others. Medical reasoning is therefore born already carrying its own biases.

The physical examination is the continuation of the interview not as an appendix, but as correction, tension, or confirmation of the narrative built so far.

II. The Diagnostic Hypothesis

Here lies the heart of clinical medicine. The diagnostic hypothesis is not a guess: it is the product of an encounter between the physician’s mental repertoire and the recognition of disease patterns. It is where possibilities are ranked according to probability, signs, pathophysiology, context, severity, and risk.

The clinical mind is capable of generating hypotheses from very little data and that capacity is invaluable. But it can fail. This is why the physician must also learn to decompose a case: to organize a problem list, to seek differential diagnoses, to identify pivot points and dominant signs, and to verify the pathophysiological coherence of the whole picture.

The great clinician is not the one who thinks of everything. It is the one who organizes well what deserves to be thought of first.

III. Medical Error

This is an unavoidable point. Error is rarely an isolated accident. It tends to be the predictable product of a human mind working under pressure, with incomplete knowledge, accumulated fatigue, or an excess of confidence.

In most cases, the error is born before the final decision back in the listening, back in the initial framing of the problem. The data was there, but it was not noticed. Or the physician closed their hypothesis too early, and then went on to seek evidence for what they already believed, rather than testing what might be wrong. This is what the literature calls premature closure, one of the most common and most silent mechanisms of diagnostic error.

There are also the factors the system itself produces: the overloaded shift, fatigue, institutional pressure, hierarchy, a hostile environment, fragmented care. Medical error is often the meeting point of insufficient knowledge, haste, overconfidence, and a narrative too seductive to be questioned.

IV. The Medical Decision

Clinical medicine is completed in the decision to act. And here lies a fundamental distinction: reasoning well, diagnosing well, and deciding well are related but not identical capacities. They do not always coincide.

To decide in clinical practice means to act well in the midst of the incomplete. Certainty should not be waited upon, it rarely arrives. A decision requires proportionality, a sense of responsibility, and the willingness to act when there is already enough data to do so, even without a definitive answer to the case.

The physician prioritizes risks that are serious, reversible, and time-dependent. The perfect diagnosis is not always a prerequisite for good clinical management. Ordering tests should not be a gesture of apparent diligence, but a justifiable act, something that will confirm or change a decision already formed.

Time also functions as a clinical test. We observe, return, and reassess. Sometimes, waiting is the intervention. The physician must do the right thing at the moment when they do not yet know everything.

And the patient is not merely a source of data, they are part of the decision.

More than ever, we must recognize that clinical practice is a sequence of vulnerable mental operations. The excellent physician is not the one who never errs, it is the one who perceives more clearly, formulates with greater precision, revises with honesty, and decides with balance.

Clinical medicine is not merely applied science. It is disciplined perception, well-managed doubt, and proportionate action in the face of what is not yet known.

Vou começar a escrever aqui um ensaio que pensamos em transformar em um livro. Quem sabe algo interessante para o mundo contemporâneo aonde a abundância de informação e inteligência acessíveis prometem transformar de vez a prática médica e de outras profissões…

A medicina clínica é uma ciência da decisão sob incerteza. O raciocínio médico nasce da tensão entre o que é dito e o que é percebido, entre o que se pensa e o que pode estar errado, entre o que se sabe e o que ainda precisa ser feito.

I) A entrevista:

O lugar onde a doença começa a tomar forma é muito mais do que uma anamnese. Não existe diagnóstico clínico sem seleção prévia da realidade: o médico nunca recebe fatos puros, recebe uma narrativa. Uma sequência de eventos atravessada por medo, omissões e gestos, deformações e silêncios.

Por isso, não há anamnese em formulários preenchidos na sala de espera. A anamnese exige construção clínica. O clínico escuta, observa e escolhe o que considera relevante, e é nessa escolha que o pensamento começa.

O encontro clínico tem uma cena: a entrada do paciente, os primeiros segundos, o impacto visual, o tom de voz, a postura, a urgência percebida. A anamnese começa antes da primeira pergunta. O médico escuta o que o paciente diz, o que ele quer dizer, o que ele omite e o que ele não sabe nomear. Precisa converter linguagem leiga em categorias médicas sem destruir, nesse processo, a experiência do doente.

A doença tem início, ritmo, progressão, intermitência, gatilhos e contexto. A cronologia é a estrutura do raciocínio. Mas toda escuta é seletiva: o médico ilumina certos dados e obscurece outros. O raciocínio já nasce, portanto, com seus próprios vieses.

O exame físico é a continuação da entrevista, não como apêndice, mas como correção, tensão ou confirmação da narrativa construída até ali.

II) A hipótese diagnóstica

Aqui está o coração da clínica. A hipótese diagnóstica não é uma adivinhação: é o produto de um encontro entre o repertório mental do médico e o reconhecimento de padrões de doença. É onde se hierarquizam possibilidades com base em probabilidade, sinais, fisiopatologia, contexto, gravidade e risco.

A mente clínica é capaz de gerar hipóteses a partir de poucos dados, e essa capacidade é valiosa. Mas ela pode falhar. Por isso, o médico precisa também decompor o caso: organizar uma lista de problemas, buscar diagnósticos diferenciais, identificar os pontos-pivô, os sinais dominantes, e verificar a coerência fisiopatológica do conjunto.

O grande clínico não é o que pensa em tudo, mas é o que organiza bem o que merece ser pensado primeiro.

III) O erro médico

Este é um ponto incontornável. O erro raramente é um acidente isolado. Ele costuma ser o produto previsível de uma mente humana trabalhando sob pressão, com conhecimento incompleto, fadiga acumulada ou excesso de confiança.

Na maioria das vezes, o erro nasce antes da decisão final, ainda na escuta, ainda na formulação inicial do problema. O dado estava presente, mas não foi notado. Ou o médico fechou sua hipótese cedo demais, e passou a buscar provas para o que já acreditava, em vez de testar o que poderia estar errado. É o que a literatura chama de fechamento prematuro, um dos mecanismos mais comuns e mais silenciosos do erro diagnóstico.

Há ainda os fatores que o sistema produz: o plantão cheio, a fadiga, a pressão institucional, a hierarquia, o ambiente hostil, a fragmentação do cuidado

O erro médico é muitas vezes o encontro entre conhecimento insuficiente, pressa, confiança excessiva e uma narrativa sedutora demais para ser questionada.

IV) A decisão médica

A clínica se completa na conduta. E aqui reside uma distinção fundamental: raciocinar bem, diagnosticar bem e decidir bem são capacidades relacionadas, mas não idênticas. Nem sempre as três coincidem.

Decidir na clínica significa agir bem no meio do incompleto. Não se deve esperar pela certeza porque ela raramente chega. A decisão exige proporcionalidade, senso de responsabilidade e disposição para agir quando já há dados suficientes, mesmo sem solução definitiva para o caso.

O médico prioriza riscos graves, reversíveis e tempo-dependentes. Nem sempre o diagnóstico perfeito é pré-requisito para a boa conduta. Solicitar exames não deveria ser um gesto de zelo aparente, mas um ato justificável: algo que irá confirmar ou alterar uma decisão já formulada.

O tempo também funciona como teste clínico. Observamos, retornamos, reavaliamos. Às vezes, esperar é a conduta. O médico precisa fazer a coisa certa no momento em que ainda não sabe tudo.

E , por fim, o doente não é apenas fonte de dados, é parte da decisão.

Mais do que nunca, precisamos reconhecer que a clínica é uma sequência de operações mentais vulneráveis. O médico excelente não é aquele que não erra, mas é aquele que percebe melhor, formula com mais precisão, revisa com honestidade e decide com equilíbrio.

A medicina clínica não é apenas ciência aplicada. É percepção disciplinada, dúvida bem manejada e ação proporcional diante do que ainda não se sabe.

The figure represents a common process in medical practice: the temptation of the difficult diagnosis.

There is a path that appears straight, aimed directly at the target. A rare success—one that earns admiration and applause. But this path hides a trap: it can lead to unnecessary costs, avoidable suffering, and, ultimately, the frustration of failing to confirm the brilliant diagnosis we imagined.

The path of the possible diagnosis is different. More comfortable. More shaded. Like a road that passes beneath an old tree.

It is along this path that the good physician walks slowly—observing, confirming, waiting.

Paradoxically, it is from this patient path that the best returns emerge— including those that, at the right moment, lead to the true difficult diagnosis.

Think about it.

A figura representa um processo comum na prática médica: a tentação do diagnóstico difícil.

Existe um caminho aparentemente reto, direto ao alvo. Um acerto raro, que rende admiração e aplausos. Mas esse caminho esconde uma armadilha: pode levar a custos desnecessários, sofrimento evitável e, ao final, à frustração de não se confirmar o diagnóstico brilhante que imaginamos.

O caminho do diagnóstico possível é outro. Mais confortável. Mais sombreado. Como uma estrada que passa por uma árvore antiga.

É nele que o bom médico caminha devagar — observando, confirmando, esperando.

Paradoxalmente, é desse caminho paciente que surgem os melhores retornos — inclusive aqueles que, no momento certo, conduzem ao verdadeiro diagnóstico difícil.

Pense nisso.

1. Glossary

Before moving forward, it is worth aligning a few concepts.

Evidence-based medicine has become the clinical paradigm for guiding medical decisions, including diagnostic tests and treatments. The application of rigorous statistical methods represented a major conceptual advance, allowing core tools of clinical practice to be compared and evaluated.

A trade-off refers to an inevitable relationship of compensation between two gains: improving one comes at the expense of the other. In diagnostic testing, this manifests as the tension between sensitivity (the ability to detect those who have the disease) and specificity (the ability to exclude those who do not).

The ROC (Receiver Operating Characteristic) curve is a graphical representation of the balance between sensitivity and specificity, showing how both vary according to the chosen decision threshold.

Cognition refers to the mental processes that sustain clinical thinking: perception, memory, inference, and judgment. Pattern recognition is the mechanism by which the brain rapidly identifies familiar configurations, enabling fast decisions — but ones that are vulnerable to error when not supported by deliberate analysis.

These concepts are not merely technical. They shape how we learn, how we decide, and how far we believe improvement is possible.

2. Learning

There is a common misconception about how people learn — and, by extension, how excellence is formed.

Durable learning does not arise from repetition or from the feeling of fluency, which is comfortable. It emerges when the brain is challenged to work: to reconstruct information and to make mistakes. As described in Make It Stick, learning goes beyond recognizing familiar patterns; it involves assigning meaning to them, consolidating them in memory over time, and being able to retrieve them when needed, without external support.

The brain learns when it has to retrieve information, not when it merely sees it.

Spaced practice, interleaving, and task variability make learning more difficult in the short term. They may worsen immediate performance or increase errors, reducing the subjective sense of mastery. Yet they are highly effective.

Active retrieval with feedback forces the brain to reconstruct knowledge, creating multiple retrieval cues. Error, in this context, is not a failure — it is a signal that the system is being challenged, and that learning is actually taking place.

The same logic applies to the development of human excellence across the lifespan.

A large study led by Arne Güllich and discussed by The Economist analyzed more than 34,000 individuals across domains such as sport, chess, classical music, and science. The finding was counterintuitive: child prodigies rarely become elite adults.

Most adult superstars did not stand out in childhood, and only a small fraction of top-performing youths maintain that status later in life. In some fields, exceptional early performance may even correlate negatively with later excellence. High early performance is not a reliable predictor of lasting greatness.

Individuals who achieve world-class excellence tend to follow different trajectories. They maintain broader interests for longer, delay specialization, tolerate initially average performance, and progress more rapidly once they eventually specialize.

They learn how to learn better.

In short, we make the same mistake repeatedly: prioritizing immediate performance over future competence. We value those who appear promising in the present but prove fragile when faced with novelty, uncertainty, and complexity.

Excellence does not emerge from comfort. It arises from well-directed effort, productive error, and trajectories that respect the deep time required for learning.

3. Build Your ROC Curve

Modern medicine, anchored in evidence-based medicine, has learned to think about diagnosis in the language of tests: sensitivity, specificity, ROC curves. This advance was fundamental in legitimizing the medical history, physical examination, and clinical judgment as measurable and comparable tools.

In their article, Makam, Dhaliwal, and Nguyen highlight a subtle conceptual error in this translation. By equating physicians with laboratory tests, we implicitly accept average performance as a natural ceiling. Laboratory tests have relatively fixed properties, with an inevitable trade-off: increasing sensitivity comes at the cost of specificity, and vice versa.

This same logic has been applied to clinical skills. Physical examination maneuvers, elements of the clinical history, and even prognostic judgment have been described using average estimates of diagnostic accuracy. The problem is that averages erase the true variability among physicians.

Unlike laboratory tests, human diagnostic skills vary substantially depending on cognitive aptitude, quality of training — deliberate practice — and mentorship. This means there is real room for excellence in medical practice.

The article draws on a seminal study published in The Quarterly Journal of Economics that analyzed 4.5 million chest radiographs interpreted by radiologists. The results showed that more skilled radiologists achieved both higher sensitivity and higher specificity, shifting the entire ROC curve upward. Excellence did not require sacrificing one dimension to improve the other.

In essence, physicians have their own ROC curves, reflecting variability in diagnostic skill.

The authors then revisited one of their own studies comparing physicians’ predictions of hospital readmission with an electronic health-record-based model. The pattern repeated itself.

Some physicians were better at identifying who would be readmitted (higher sensitivity) without overestimating risk in others (higher specificity). Most physicians were not represented by the average estimate. The “red diamond” of the mean simply did not describe real individuals.

The message is clear: every physician has their own ROC curve — and it can be trained.

References

Brown PC, Roediger HL III, McDaniel MA.

Make It Stick: The Science of Successful Learning.

Cambridge, MA: Harvard University Press; 2014.

Makam AN, Dhaliwal G, Nguyen OK.

Striving for Diagnostic Excellence: The Median Is Not the Message.

SSRN preprint; 2024.

Available at: https://ssrn.com/abstract=5044377

Chan DC, Gentzkow M, Yu C.

Selection with Variation in Diagnostic Skill: Evidence from Radiologists.

The Quarterly Journal of Economics. 2022;137(2):729–783.

Nguyen OK, Washington C, Clark CR, et al.

Man vs. Machine: Comparing Physician vs. Electronic Health Record–Based Model Predictions for 30-Day Hospital Readmissions.

Journal of General Internal Medicine. 2021;36(9):2555–2562.

Güllich A, Barth M, Hambrick DZ, Macnamara BN.

Recent discoveries on the acquisition of the highest levels of human performance.

Science. 2025.

The Economist.

Why child prodigies rarely become elite performers.

14 January 2026

No diagnóstico, talvez estejamos nos contentando apenas com “não errar” — algo que jamais aceitaríamos de nós mesmos.

1. Glossário

Antes de prosseguirmos, vamos alinhar alguns conceitos.

A medicina baseada em evidências se consolidou como o paradigma clínico para orientar decisões médicas, incluindo testes diagnósticos e tratamentos. A aplicação de métodos estatísticos rigorosos trouxe um enorme avanço conceitual, ao permitir comparar e avaliar ferramentas centrais da prática clínica.

Trade-off refere-se à relação de compensação inevitável entre dois ganhos: ao melhorar um aspecto, perde-se outro. Nos testes diagnósticos, isso se manifesta na tensão entre sensibilidade (capacidade de detectar quem tem a doença) e especificidade (capacidade de excluir quem não tem).

A curva ROC (Receiver Operating Characteristic) é a representação gráfica do equilíbrio entre sensibilidade e especificidade, mostrando como elas variam conforme o limiar de decisão.

Cognição diz respeito aos processos mentais que sustentam o pensamento clínico: percepção, memória, inferência e julgamento. O reconhecimento de padrões é o mecanismo pelo qual o cérebro identifica rapidamente configurações familiares, permitindo decisões ágeis, porém suscetíveis a erro quando não apoiadas por análise deliberada.

Esses conceitos não são apenas técnicos: eles moldam como aprendemos, como decidimos e até onde acreditamos ser possível melhorar.



2. O aprendizado

Existe um equívoco comum sobre como as pessoas aprendem e sobre como a excelência se forma.

O aprendizado duradouro não se dá pela repetição nem pela sensação de fluidez, que é confortável. Ele acontece quando o cérebro é desafiado a trabalhar, a reconstruir informações e a cometer erros. Aprender, como descrito em Fixe Seu Conhecimento, vai além de reconhecer padrões familiares; envolve dar significado a eles, consolidá-los na memória ao longo do tempo e ser capaz de evocá-los quando necessário, sem ajuda externa.

O cérebro aprende quando precisa buscar informações, não quando apenas as vê.

A prática espaçada, a intercalação e a variabilidade de tarefas tornam o aprendizado mais difícil no curto prazo. Elas podem piorar o desempenho imediato ou aumentar o número de erros, diminuindo a sensação de domínio. No entanto, são extremamente eficazes.

A evocação ativa com correção força o cérebro a reconstruir o conhecimento, criando múltiplas pistas de acesso. O erro é um sinal de que o sistema está sendo desafiado — e de que o aprendizado, de fato, está acontecendo.

Essa lógica também se aplica ao desenvolvimento da excelência humana ao longo da vida.

Um grande estudo liderado por Arne Güllich, comentado pela The Economist, analisou mais de 34 mil indivíduos em áreas como esporte, xadrez, música clássica e ciência. A descoberta foi contraintuitiva: crianças prodígios raramente se tornam adultos de elite.

A maioria dos adultos superestrelas não se destacou na infância, e apenas uma pequena parcela dos jovens de altíssimo desempenho mantém esse status na vida adulta. Em alguns campos, o desempenho excepcional precoce pode até se correlacionar negativamente com a excelência futura. Desempenho inicial alto não é um bom indicador de grandeza futura.

Indivíduos que alcançam excelência de classe mundial tendem a seguir caminhos diferentes. Mantêm interesses amplos por mais tempo, adiam a especialização, aceitam desempenhos iniciais medianos e progridem mais rapidamente quando finalmente se especializam.

Esses indivíduos aprendem a aprender melhor.

Em suma, cometemos o mesmo erro: priorizamos o desempenho imediato em detrimento da competência futura. Valorizamos indivíduos que parecem promissores no presente, mas que se mostram frágeis diante da novidade, da incerteza e da complexidade.

A excelência não surge do conforto, mas do esforço bem direcionado, do erro produtivo e de trajetórias que respeitam o tempo profundo necessário para o aprendizado.



3. Construa sua curva ROC

A medicina moderna, ancorada na medicina baseada em evidências, aprendeu a pensar o diagnóstico na linguagem dos testes: sensibilidade, especificidade, curvas ROC. Esse avanço foi fundamental ao legitimar a anamnese, o exame físico e o julgamento clínico como ferramentas mensuráveis e comparáveis.

Em seu artigo, Makam, Dhaliwal e Nguyen destacam um erro conceitual sutil nessa transposição. Ao equiparar médicos a testes laboratoriais, passamos a aceitar implicitamente o desempenho médio como limite natural. Testes laboratoriais possuem propriedades relativamente fixas, com um trade-off inevitável: aumentar sensibilidade implica perder especificidade, e vice-versa.

Essa mesma lógica foi aplicada às habilidades clínicas. Manobras do exame físico, elementos da história clínica e até o julgamento prognóstico passaram a ser descritos por estimativas médias de acurácia diagnóstica. O problema é que essa média apaga a variabilidade real entre médicos.

Ao contrário dos testes laboratoriais, as habilidades diagnósticas humanas variam significativamente conforme aptidão cognitiva, qualidade do treinamento — prática deliberada — e mentoria. Isso significa que existe um espaço real para excelência na prática médica.

O artigo se baseia em um estudo seminal publicado no Quarterly Journal of Economics, que analisou 4,5 milhões de radiografias de tórax interpretadas por radiologistas. Os resultados mostraram que radiologistas mais habilidosos apresentaram simultaneamente maior sensibilidade e maior especificidade, deslocando toda a curva ROC para cima. A excelência não exigiu sacrificar um polo para melhorar o outro.

Em essência, médicos possuem sua própria curva ROC, refletindo a variabilidade de suas habilidades diagnósticas.

Os autores revisitaram então um estudo próprio comparando a previsão de readmissão hospitalar feita por médicos com um modelo eletrônico baseado em prontuário. O padrão se repetiu.

Alguns médicos identificavam melhor quem seria readmitido (↑ sensibilidade) sem superestimar risco nos demais (↑ especificidade). A maioria não era representada pela estimativa média. O “diamante vermelho” da média simplesmente não descrevia indivíduos reais



A mensagem é clara: cada médico tem uma curva ROC própria — e ela pode ser treinada.

Referências

Brown PC, Roediger HL III, McDaniel MA.
Make It Stick: The Science of Successful Learning.
Cambridge, MA: Harvard University Press; 2014.

1. Makam AN, Dhaliwal G, Nguyen OK.
   Striving for Diagnostic Excellence: The Median Is Not the Message.
   SSRN preprint; 2024.
   Disponível em: https://ssrn.com/abstract=5044377

2. Chan DC, Gentzkow M, Yu C.
   Selection with Variation in Diagnostic Skill: Evidence from Radiologists.
   The Quarterly Journal of Economics. 2022;137(2):729–783.

3. Nguyen OK, Washington C, Clark CR, et al.
   Man vs. Machine: Comparing Physician vs. Electronic Health Record–Based Model Predictions for 30-Day Hospital Readmissions.
   Journal of General Internal Medicine. 2021;36(9):2555–2562.

4. Güllich A, Barth M, Hambrick DZ, Macnamara BN.
   Recent discoveries on the acquisition of the highest levels of human performance.
   Science. 2025.

5. The Economist.
   Por que crianças prodígios raramente se tornam artistas de elite.
   The Economist. 14 janeiro 2026.

A person who becomes ill expresses themselves through both body and mind. Sometimes this expression is unified—“I have pain here.” At other times, it runs in parallel: an asymptomatic heart murmur, silent for the person who carries it, yet deeply revealing to someone who has learned how to listen. Interpreting this language is the role of medical semiology.

A patient is not merely a collection of signs and symptoms. A patient is a human being whose clinical history and physical examination meet and organize themselves in a unique way. For that reason, every patient is essentially individual. Internal medicine, in the end, is the individualization of medical semiology.

It was with this idea in mind that I met Dona Maria.

Dona Maria is 77 years old. Her sister is a physician—a pediatrician—nearly the same age. We know each other. I was contacted through a messaging app because her sister was dealing with “diarrhea that wouldn’t go away.” Despite having tried a little of everything—and even asking for help from another internist—the problem persisted. Eventually, we scheduled a visit so I could better assess the case.

On the day of the appointment, walking to my office—hers being the first slot of the day—I found myself thinking about how the consultation would unfold. I remember wondering why such a well-described, and frankly common, complaint required an internist’s evaluation. In my mind, I mentally organized a flowchart for chronic diarrhea. I assumed little would fall outside it.

An internist is not “a physician concerned only with the history of present illness,” as another well-known internist once said. And so I knew that during the visit I would ask about her life, habits, past illnesses, surgeries, medications; I would review symptoms and systems, and so on. Still, I kept returning to the same question: what could an internist offer that would be different—and complementary—to the work of a gastroenterologist, who would likely focus the visit on the main complaint and the current illness, adding a few notes on medications and past problems?

And that, of course, would not be wrong.

The history of present illness was straightforward: three weeks of diarrhea, predominantly watery, with abundant mucus. Frequent cramping, episodes of incontinence, and nocturnal bowel movements. She had taken antidiarrheals, probiotics, and an antiparasitic agent. Basic stool studies showed no parasites, but did reveal red and white blood cells.

Her past history included uterine surgery for prolapse, urinary incontinence, and recurrent falls due to longstanding balance issues. She had a depressed mood and was taking an antidepressant. Vaccinations and cancer screening were up to date. The physical examination revealed nothing remarkable.

At that point, my mental flowchart naturally led toward a sequence of broader—and quite possibly invasive—tests.

Now, the consultation itself.

Her sister accompanied her and was very helpful in encouraging Dona Maria to tell her story. She was a solitary woman, a retired schoolteacher with no children, who had moved in with her sister—long divorced—many years earlier. She had played a central role in caring for their parents, who were very elderly and bedridden for years before passing away. Her leisure consisted mainly of traveling alongside her sister and a few nieces.

The sister led much of the conversation. At times because Dona Maria felt embarrassed discussing a topic that is not particularly pleasant and is, in some sense, intimate. At other times because she seemed largely indifferent to her own health. This was, in fact, a frequent source of tension between them. They had very different outlooks on life: one wanted everything to end sooner and spent most of her days at home; the other wanted to live to be 100—and is still working.

Dona Maria did not seem particularly concerned about being ill. She was, in fact, annoyed at having to be examined and possibly undergo further testing beyond what she had already done. And medications that might cause discomfort? Absolutely not.

This consultation reminded me of a recent essay I had read. In “Digital Exhaustion or Digital Gold? The Value of AI-Generated Transcripts of Clinical Encounters,” by Katherine Goodman and Daniel Morgan, published in the New England Journal of Medicine in December 2025, the authors discuss the potential value of AI-generated transcripts of clinical encounters—records that are usually discarded once clinical notes are completed. These transcripts, they argue, could help us better understand how physicians and patients communicate, and how that communication influences diagnosis and treatment.

Pause.

I certainly could have clicked the “AI” button in my electronic medical record to assist me during that visit. But something in the choice of words would have lost its personal touch.

That, however, is a discussion for another time.

The outcome of the visit was nothing particularly remarkable. Still, it became clear to me that the flowchart could wait—or at least be adapted to her. Giardiasis and amebiasis are common in large urban centers in Brazil, especially during the summer. I therefore insisted on more sophisticated stool tests, capable of identifying the responsible pathogens and assessing inflammatory activity. This approach could spare her a lower endoscopy and an extensive battery of blood tests.

There is no single right or wrong path to a diagnosis, as long as there is no delay that results in harm to treatment.

What truly exists are physicians willing to help care for people with individual problems.

A pessoa que adoece se expressa por meio do corpo e da mente. Às vezes, essa expressão é conjunta- “estou com dor aqui”. Em outras, ocorre de forma paralela: um sopro cardíaco assintomático, silencioso para quem o carrega, mas profundamente revelador para quem se alfabetizou em escutar. Interpretar essa linguagem é o papel da semiologia médica.

O paciente não é apenas um conjunto de sinais e sintomas. Ele é um ser humano com uma história clínica e um exame físico que se encontram e se organizam de forma única. Por isso, o paciente é essencialmente individual. A clínica médica, no fim, é a individualização da semiologia médica.

Foi com essa ideia em mente que atendi Dona Maria.

Dona Maria tem 77 anos. Sua irmã é médica, pediatra, quase da mesma idade. Somos conhecidos. Fui procurado por meio de um aplicativo de mensagens porque a irmã estava com “uma diarreia que não passava”. Embora já tivesse feito de tudo um pouco (e até pedido ajuda a um colega clínico), a queixa não lhe dava trégua. Combinamos, por fim, uma consulta para que eu pudesse ajudar melhor no caso.

No dia da consulta, caminhando até o consultório, fiquei pensando em como seria atender Dona Maria, até porque ela estava marcada para o meu primeiro horário. Lembro de refletir bastante sobre por que uma queixa tão bem descrita, e também tão comum, exigiria a avaliação de um clínico. Na minha cabeça, organizei mentalmente um fluxograma de diarreia persistente. Imaginava que nada fugiria muito disso.

Um clínico não é “médico apenas da história da doença atual” — como já disse outro clínico, famoso. Por isso, eu sabia que, na consulta, perguntaria sobre sua vida, seus hábitos, doenças prévias, cirurgias, medicações em uso; revisaria sintomas, sistemas, e tudo mais. Ainda assim, eu insistia em perseguir a pergunta: o que um clínico poderia oferecer de diferente e complementar ao trabalho de um gastroenterologista , que provavelmente centraria sua consulta na queixa principal e na doença atual, acrescentando algumas notas sobre medicamentos e antecedentes?

E isso, claro, não está errado.

A história da doença era a seguinte: diarreia havia três semanas, predominantemente líquida, com muco abundante. Cólicas frequentes, episódios de incontinência e evacuação noturna. Havia feito uso de antidiarreicos, reposição de flora intestinal e antiparasitário. Os exames de fezes simples não mostraram parasitas, mas revelaram hemácias e leucócitos.

Na história prévia, havia sido submetida à cirurgia uterina por prolapso, apresentava incontinência urinária e teve quedas recorrentes por desequilíbrio, algo antigo. Humor deprimido, em uso de antidepressivo. Vacinas e rastreamentos oncológicos em dia. O exame físico não trouxe nada de relevante.

Bom. Meu fluxograma mental, até ali, naturalmente emendava em uma sequência de exames de maior amplitude sistêmica — e, muito provavelmente, invasivos.

Agora, a história da consulta.

A irmã a acompanhava e ajudou bastante a estimular Dona Maria a contar melhor sua história. Tratava-se de uma mulher solitária, professora aposentada, sem filhos, que passou a morar com a irmã médica — há muito tempo desquitada. Teve papel central no cuidado dos pais, muito idosos, que permaneceram acamados por anos até falecerem. Seu lazer resumia-se a viajar a tiracolo com a irmã e algumas sobrinhas.

A irmã conduziu grande parte da conversa. Às vezes, porque Dona Maria ficava encabulada em falar de um assunto que não é exatamente agradável e que, de certo modo, é íntimo. Outras vezes, porque parecia não se importar tanto com a própria saúde. Esse era, inclusive, um ponto frequente de desentendimento entre as duas, que tinham percepções muito diferentes da vida: uma queria que tudo acabasse logo e passava o dia inteiro em casa; a outra queria viver até os 100 anos, e ainda trabalha.

Dona Maria não se importava em ficar doente. Estava, inclusive, contrariada por ter que ser examinada e, possivelmente, realizar mais exames além dos que já havia feito. Nem pensar em usar medicamentos que causassem mal-estar.

Essa consulta me fez pensar em um ensaio recente que li. Em “Exaustão digital ou ouro digital? O valor das transcrições de consultas clínicas geradas por IA”, de Katherine Goodman e Daniel Morgan, publicado no New England Journal of Medicine em dezembro de 2025, os autores discutem o valor potencial das transcrições de consultas geradas por programas de IA, que costumam ser descartadas após a finalização das anotações. Essas transcrições poderiam ser usadas para compreender melhor como médicos e pacientes se comunicam, e como essa comunicação influencia o diagnóstico e o tratamento.

Pausa.

Certamente, eu poderia ter clicado no botão “IA” do meu prontuário eletrônico para me ajudar naquela consulta. Mas a seleção de palavras, ali, perderia um toque pessoal.

Mas isso é papo para outro momento.

O desfecho da consulta não teve nada de especial. Ainda assim, ficou claro para mim que o fluxograma poderia esperar um pouco — ou, ao menos, ser adaptado a ela. Casos de giardíase e amebíase são frequentes nos grandes centros urbanos do Brasil, especialmente no verão. Insisti, portanto, em exames de fezes mais sofisticados, capazes de identificar os patógenos envolvidos e de marcar atividade inflamatória. Isso poderia evitar uma endoscopia digestiva baixa e uma bateria extensa de exames de sangue.

Não existe um caminho certo ou errado para se chegar a um diagnóstico, desde que não haja atraso capaz de trazer prejuízo ao tratamento.

O que existe, de fato, são médicos dispostos a ajudar a resolver pessoas com problemas individuais.

Há algum tempo me incomoda uma sensação difusa na medicina. A impressão de que deixamos de nos escutar.

E, mais especificamente, de que deixamos de escutar os mais velhos porque o terreno sob os nossos pés mudou. Não se trata de um conflito entre gerações. Acho que é um deslocamento estrutural. O mundo em que o médico mais velho se formou já não é o mesmo em que o médico mais jovem aprende, decide e trabalha.

Durante boa parte do século XX, ouvir o médico mais velho era uma necessidade prática. A medicina não era plenamente padronizável. Parte relevante do julgamento clínico estava na convivência prolongada. O ensino à beira-leito de William Osler valorizava a imersão na doença real. Ninguém jamais tentou provar que “ouvir os mais velhos salva mais vidas”. Não era esse o ponto. Tratava-se de absorver conhecimento.

Durante muito tempo, isso funcionou.

Primeiro deslocamento: o julgamento melhora com a idade mas até certo ponto

Ainda hoje, é razoável dizer que reconhecimento de padrões, construção de illness scripts e rapidez heurística tendem a melhorar com a experiência clínica acumulada. O julgamento clínico amadurece com o tempo. Mas esse ganho não é automático nem permanente. Ele não se sustenta sem atualização contínua, sem adesão crítica a diretrizes e, sobretudo, sem volume assistencial. Experiência que não se renova vira memória. E memória, sozinha, não cuida de ninguém.

Segundo deslocamento: a autoridade saiu da pessoa e foi para a evidência

A partir dos anos 1990, a medicina baseada em evidências deslocou o eixo da autoridade. Já não bastava “sempre fiz assim” ou “aprendi com quem sabia”. Como ensinou David Sackett, a evidência não substitui o julgamento, mas julgamento sem evidência vira tradição não testada.

O desconforto veio depois. Estudos mostraram que, em média, médicos com mais anos desde a graduação aderem menos a diretrizes atualizadas e performam pior em avaliações de conhecimento, sobretudo quando o volume assistencial cai. Em alguns cenários hospitalares, observou-se inclusive associação entre maior idade do médico e piores desfechos, e essa relação é atenuada apenas quando o médico mantinha alto volume de atendimento.

A mensagem não é “o médico mais velho é pior”. É a experiência sem atualização perde valor clínico mensurável. A medicina baseada em evidências, quando bem aplicada, frequentemente supera a prática fundada exclusivamente na vivência individual, como já alertou Vinay Prasad em Ending Medical Reversal.

Terceiro deslocamento: autoridade não questionada virou risco

A medicina também passou a enxergar melhor seus próprios perigos. A literatura de segurança do paciente mostrou que hierarquias rígidas silenciam vozes, atrasam correções e protegem erros. O problema nunca foi o médico experiente. Foi a autoridade que não podia ser questionada. Discordar deixou de ser afronta e passou a ser obrigação moral. Falar tornou-se mais importante do que obedecer.

Quarto deslocamento: o gradiente cognitivo colapsou

Hoje, ser médico é menos dependente da memória individual e mais apoiado em sistemas. Protocolos, exames sofisticados, revisões sistemáticas, diretrizes atualizadas e, mais recentemente, ferramentas de inteligência artificial reduziram brutalmente a assimetria cognitiva entre jovens e veteranos.Além disso, o campo médico se expandiu. Há mais vínculos institucionais, mais empregos formais, mais previsibilidade financeira desde cedo. O jovem médico já entra no jogo com salário, respaldo institucional e acesso à informação. Ele não se sente subalterno por definição. Não precisa esperar décadas para ter voz.

Quinto deslocamento: nem todos envelhecem no mesmo lugar

Alguns médicos mais velhos permanecem protegidos. Cirurgiões com grande volume e desfechos consistentes (detentores de curvas de aprendizado). Médicos com reputação consolidada e capital de mercado (os famosos). Lideranças acadêmicas com posição institucional clara (são os experts). Esses continuam sendo ouvidos, e, em geral, com razão.

Mas existe um grupo silencioso e numeroso que quase não aparece nos debates.

O bom médico mais velho comum

É um clínico experiente. Tem bom julgamento, valores sólidos, leitura global do doente. Sabe quando não intervir, quando esperar, quando segurar a mão.
Carrega qualidades reais, mas cada vez menos visíveis.

É justamente ele que sente o atrito com mais força. Porque a medicina deixou de recompensar automaticamente o tempo de casa. Experiência que não se converte em valor explícito torna-se invisível. Julgamento silencioso perde espaço para decisões documentadas. Prudência começa a parecer inércia. Não porque ele tenha piorado, mas porque o palco mudou.

E então, o que fazer?

A saída não está em disputar terreno nem exigir respeito. Também não está em romantizar o passado. Está em tornar o próprio valor visível.

Assumir nichos onde o julgamento ainda importa. Usar a evidência como aliada, não como ameaça. Tratar tecnologia como amplificador, não como inimiga. Trabalhar com os mais jovens, não contra eles. Liderar menos pela autoridade e mais pela capacidade de sustentar decisões difíceis sem espetáculo.

A medicina precisa criar espaço para que seus profissionais envelheçam com dignidade, mesmo quando não ocupam os lugares mais iluminados do palco.

Porque uma profissão que só escuta quem grita mais alto acaba, cedo ou tarde, esquecendo como ouvir.

More specifically, that we’ve stopped listening to older physicians—not out of malice, but because the ground beneath our feet has changed. This is not a generational conflict. It’s a structural shift. The world in which today’s senior physicians were trained is no longer the same world in which younger doctors learn, decide, and practice.

For much of the twentieth century, listening to older doctors was a practical necessity. Medicine was not fully standardizable. A meaningful portion of clinical judgment lived in prolonged exposure—in shared rounds, repeated encounters, lived experience. William Osler’s bedside teaching emphasized immersion in real disease, not abstraction. No one ever tried to prove that “listening to older doctors saves more lives.” That was never the point. The point was absorption of judgment.

For a long time, that model worked.

First shift: judgment improves with age—up to a point

Even today, it’s reasonable to say that pattern recognition, the development of illness scripts, and heuristic speed tend to improve with accumulated clinical experience. Clinical judgment matures over time. But this gain is neither automatic nor permanent. It does not sustain itself without continuous updating, critical engagement with guidelines, and—above all—ongoing clinical volume. Experience that is not renewed becomes memory. And memory alone does not care for patients.

Second shift: authority moved from the person to the evidence

Beginning in the 1990s, evidence-based medicine displaced the axis of authority. It was no longer acceptable to justify decisions with “this is how I’ve always done it” or “this is how I was taught.” As David Sackett famously argued, evidence does not replace judgment—but judgment without evidence becomes untested tradition.

The discomfort came later. Studies showed that, on average, physicians further out from graduation adhere less to updated guidelines and perform worse on knowledge assessments, particularly when clinical volume declines. In certain hospital settings, greater physician age has even been associated with worse outcomes—a relationship mitigated only when physicians maintained high patient volumes.

The message is not that older physicians are worse. It’s that experience without updating loses measurable clinical value. When properly applied, evidence-based medicine often outperforms practice grounded solely in individual experience, as Vinay Prasad argued forcefully in Ending Medical Reversal.

Third shift: unquestioned authority became a risk

Medicine also learned to recognize its own internal dangers. Patient-safety research showed that rigid hierarchies silence dissent, delay error correction, and protect mistakes. The problem was never the experienced physician. It was authority that could not be questioned. Disagreement stopped being disrespect and became a moral obligation. Speaking up became more important than obedience.

Fourth shift: the cognitive gradient collapsed

Today, being a physician depends less on individual memory and more on systems. Protocols, advanced diagnostics, systematic reviews, updated guidelines—and more recently, artificial intelligence—have dramatically reduced the cognitive asymmetry between younger and older doctors.

At the same time, the medical field has expanded. There are more institutional positions, more formal employment, more financial predictability early in one’s career. Young physicians enter the profession with salary, institutional backing, and access to information. They do not experience themselves as subordinate by default. They don’t have to wait decades to be heard.

Fifth shift: not everyone ages in the same place

Some older physicians remain protected. Surgeons with high volumes and consistent outcomes—the holders of learning curves. Physicians with consolidated reputations and market capital—the famous ones. Academic leaders with clear institutional authority—the recognized experts. These physicians continue to be heard, and usually for good reason.

But there is a large, quiet group that rarely appears in debates.

The good, ordinary older doctor

An experienced clinician. Sound judgment. Solid values. A global view of the patient. Someone who knows when not to intervene, when to wait, when to hold a hand.

They carry real qualities—but ones that have become increasingly invisible.

And it is precisely this physician who feels the friction most acutely. Because medicine no longer automatically rewards time served. Experience that doesn’t translate into explicit value becomes invisible. Quiet judgment loses ground to documented decisions. Prudence begins to look like inertia.

Not because this physician has worsened—but because the stage has changed.

So what now?

The answer is not to fight for territory or demand deference. Nor is it to romanticize the past. The answer is to make one’s value visible.

To occupy niches where judgment still matters. To use evidence as an ally, not a threat. To treat technology as an amplifier, not an enemy. To work with younger physicians, not against them. To lead less through authority and more through the ability to sustain difficult decisions without spectacle.

Medicine must create space for its professionals to age with dignity—even when they no longer occupy the brightest parts of the stage.

Because a profession that listens only to those who speak the loudest eventually forgets how to listen at all.

Over time, I have come to understand, and to try to teach, that seeing is not the same as perceiving, just as hearing is not the same as listening. We are surrounded by information, opinions, images, data, and alerts. The problem is rarely a lack of content. It is almost always an inability to select, prioritize, and interpret.

I have never written a post about “life tips.” I have neither the ambition nor the arrogance to present myself as an oracle of what is right for everyone. But some clinical experience, combined with deliberate reflection, can help build cognitive shortcuts. These are small, practical rules that make it easier to see clearly and listen precisely.

Here are a few of them.

1. How to Select the Best Evidence Using AI

AI should narrow your field of vision, not decide for you. It is excellent at filtering volume, identifying consensus, and pointing to where the strongest evidence lies. Tools like Open Evidence can be very useful. Spend your thinking time on what has already been filtered.

Always compare this with what is being written and discussed elsewhere. Look for thoughtful commentary from serious people on social media, as discussed in tip 5, or in opinion pieces. AI organizes the map. Judgment still belongs to you.

2. How to Get the Right Information from a 30-Minute History

Listening well does not mean listening to everything. Try to identify early the dominant problem that organizes the story. This is the central thread.

The structure is simple: a clear chief complaint, an objective timeline, real functional impact, and hypotheses being tested as the narrative unfolds. A good medical history is not exhaustive. It is directional. Do not forget the Review of Systems. It remains a cornerstone of good clinical medicine.

3. How to Get the Right Information from a 10-Minute Physical Exam

The physical exam has lost prestige, but it has not lost relevance. This only happens when it turns into an empty ritual.

To examine well is to examine with a hypothesis. Before touching the patient, I try to answer a simple question. What am I looking for? Those who try to see everything usually end up seeing very little.

At the same time, avoid basic errors in useful maneuvers, such as auscultating through clothing. Do not miss serious but simple findings, like a melanoma on the sole of the foot.

4. How to Attend a Lecture Today

In a world of recordings, clips, and summaries, listening well to a lecture requires an active stance. I usually walk in with a few simple questions. What here changes my practice? In which situations does this fail? For whom does this not apply?

Without clear criteria, content becomes nothing more than sophisticated noise.

5. How to Use Social Media to Learn Medicine

Social media is not designed to teach medicine in a complete or structured way. The most common mistake is treating a feed as a primary source of knowledge.

The first step is choosing carefully whom you listen to. Follow good advisors. These are people with a recognized trajectory, a reputation built over time, and consistent thinking. This applies to Substack, to X, and, with more caution, to Instagram.

It is far more valuable to follow a few authors who take clear positions and expose their reasoning than dozens who merely repeat consensus. Newsletters, in particular, play a central role. They force the author to organize ideas, sustain arguments, and take responsibility for opinions.

Do not use social media to replace structured reading. In medicine, learning well depends more on the quality of listening than on the quantity of information. Social networks amplify voices. It is up to you to decide which ones deserve attention.

6. What Contemporary Clinical Reasoning Looks Like

Clinical reasoning has changed. It is now less about certainty and more about probability. It relies less on memory and more on continuous revision of hypotheses.

Thinking well today requires tolerance for uncertainty and a willingness to change your mind in light of new data.

7. How to Read Emails and Instant Messages as a Physician

Digital communication has created the illusion of permanent urgency. Not every message requires an immediate response. Not every question requires a decision.

I try to identify what decision is actually being requested, whether there is real and current risk, and whether the situation calls for a structured consultation. Good communication is an essential part of good clinical practice.

Com o tempo, fui entendendo (e tentando ensinar ) que ver não é o mesmo que enxergar, assim como ouvir não é o mesmo que escutar. Vivemos cercados de informações, opiniões, imagens, dados e alertas. O problema raramente é a falta de conteúdo, quase sempre é a incapacidade de selecionar, hierarquizar e interpretar.

Nunca fiz um post sobre “dicas de vida”. Não tenho a pretensão, nem a prepotência, de me colocar como oráculo do que é certo para cada um. Mas alguma vivência clínica, somada a reflexão deliberada, pode ajudar a construir atalhos cognitivos, pequenas regras práticas que facilitam enxergar melhor e escutar com mais precisão.

Essas são algumas delas.

1. Como selecionar as melhores evidências usando IA

   IA serve para reduzir o campo visual, não para decidir por você.

   Ela é excelente para filtrar volume, identificar consensos e apontar onde está a evidência de maior peso. Use o Open Evidence, por exemplo. Gaste suas reflexões, então, no que foi filtrado.

   Compare sempre com o que andam escrevendo por aí. Procure publicações de pessoas sérias em redes sociais (dica 5) ou artigos opinativos.

2. Como obter as informações necessárias em uma anamnese de 30 minutos

   Escutar bem não é ouvir tudo. Tente identificar cedo qual é o problema dominante que organiza a história, o fio condutor. A estrutura é: queixa principal clara, linha do tempo objetiva, impacto funcional real, hipóteses sendo testadas enquanto o relato acontece. Uma boa anamnese não é exaustiva, é direcional. E não se esqueça da Revisão de Sistemas, é a chave para o bom clínico!

3. Como obter as informações necessárias em um exame físico de 10 minutos

   O exame físico perdeu prestígio, mas não perdeu importância, exceto quando virou um ritual vazio.

   Examinar bem é examinar com hipótese. Antes de tocar no paciente, procuro responder mentalmente: o que estou procurando? Quem tenta ver tudo acaba vendo pouco.

   No entanto, não peque em manobras úteis mas realizadas de maneira errada (ausculta respiratória por cima da roupa) e não deixe passar coisas graves e muito simples de achar (melanoma na planta do pé).

4. Como assistir a uma aula nos dias de hoje

   Em um mundo de gravações, cortes e resumos, ouvir bem uma aula exige uma postura ativa. Costumo entrar com algumas perguntas simples: o que disso muda minha prática? em que situações isso falha? para quem isso não se aplica?

   Sem critérios, o conteúdo vira apenas ruído sofisticado.

5. Como usar redes sociais para aprender medicina

   Redes sociais não servem para ensinar medicina de forma completa. O erro mais comum é tratar feed como fonte primária de conhecimento.

   O primeiro passo é escolher bem quem você escuta. Procure seguir bons conselheiros, pessoas com trajetória reconhecida, reputação construída ao longo do tempo e pensamento consistente. Isso vale para o Substack, para o X e, com mais ressalvas, para o Instagram.

   Vale mais acompanhar poucos autores que assumem posições claras, expõem raciocínio, do que dezenas que apenas repetem consensos. Boas newsletters, em especial, têm um papel central: nelas, o autor é obrigado a organizar ideias, sustentar argumentos e emitir opinião. Não use redes para substituir leitura estruturada.

   Em medicina, aprender bem depende mais da qualidade de escuta. Redes sociais ampliam o alcance das vozes, cabe a você decidir quais merecem atenção.

6. Como é o raciocínio clínico contemporâneo

   O raciocínio clínico mudou. Hoje ele é menos baseado em certezas e mais em probabilidade, menos em memória e mais em revisão contínua de hipóteses. Pensar bem passou a exigir tolerância à incerteza e disposição para mudar de ideia diante de novos dados.

7. Como ler e-mails e mensagens instantâneas (médico)

   A comunicação digital criou a ilusão de urgência permanente. Nem toda mensagem pede resposta imediata. Nem toda pergunta pede decisão. Eu tento identificar qual decisão está sendo solicitada, se existe risco real e atual e se isso exige uma consulta estruturada. Afinal, a boa comunicação é parte essencial da boa prática clínica.

At the university, we have a session dedicated to this: our “Diagnostic Challenge Session.”

The ritual is simple: one resident presents an enigmatic case, another resident is called up to solve the puzzle, and everyone else (students, residents, and attendings) follows the process. It’s a way to learn from mistakes, from clues, from the right questions and, above all, from the richness of real-time clinical reasoning.

There are many books about medical thinking, but the one that marked me the most was How Doctors Think, by Jerome Groopman. He weaves real stories and, through them, reconstructs the intimate anatomy of decisions. Groopman understands a fundamental truth: you can’t truly teach clinical reasoning without cases.

It’s the stories—the most striking, the strangest, the most stubborn—that shape our cognitive repertoire. We grow through them. We use them to calibrate, as Adam Cifu would say, our diagnostic accuracy.

Here I’m sharing three cases that changed the way I think. Three moments when I learned more about myself, about medicine, and about the clinical mind than in whole years of books and guidelines.

a) The man who collected clues

I was caring for an older man who had spent two years accumulating small problems. Nothing screamed; everything whispered.

He was losing weight slowly. He had puzzling episodes of fever. One abnormal test here, another there. Imaging with inconclusive hints, noise over noise. There was no clear direction.

What saved me was doing the opposite: looking at the whole picture.

Taken together, it wasn’t cancer. It wasn’t a common disease. It wasn’t a surgical case.

It was a diffuse, persistent inflammatory pattern without an immunologic “signature,” because none of the classic autoantibodies could give it a name.

We call inflammatory diseases without a “brand label” autoinflammatory diseases. Except they almost always show up in young people, because they’re usually tied to genetic defects. How could I fit that hypothesis into an elderly man?

That’s how we reached the diagnosis of VEXAS, a syndrome described only a few years ago—a severe inflammatory disease that appears in older men, the exact opposite of what we were taught to expect.

This case taught me something deep:

When the small signals pile up, what matters is the nature of the whole picture.

b) The outside eye

This case is still with me today.

She was a Black woman, around 50, deeply religious, and she developed a strong bond with me during my residency. She had prolonged fever, severe anemia, leukopenia, edema, proteinuria—a whole constellation pointing toward something serious, deep, infiltrative.

We did everything.

We looked for an occult cancer.

We ordered exotic tests.

We went hunting for zebras.

I was completely immersed in the case, both in my daily routine and emotionally.

After days fully devoted to that mystery, my second-year resident came back from vacation. As I walked her through the case in detail, she glanced over the data and said:

“Why are you running so hard away from lupus?”

In seconds, she saw what I hadn’t seen in days.

Not because she was “better” than I was.

But because she wasn’t trapped in my biases, in my emotional fatigue, in the story I had already told myself.

This case taught me something precious:

Sometimes the diagnosis isn’t complex—we are the ones who are too tangled up to see it. The outside eye saves.

c) From gallbladder to steroids

A woman in her late eighties came in with chest pain and fever. They suspected a heart attack. Nothing. They suspected cholecystitis. Nothing. A hemorrhagic pleural effusion completed the picture.

The clues eventually led to the truth: an aortic rupture, a very severe condition that, surprisingly, stabilized. The surgeon decided not to operate.

But the fever…

Kept going.

Defied us.

Refused all explanations.

No infection.

No surgical focus.

No clear cause.

I spoke with a colleague and mentally repeated the case out loud:

“Elderly… chest pain… aorta… blood… inflammation… fever.”

In the repetition, the answer surfaced: vasculitis.

An inflammation of the vessels treated with steroids. It was one of those moments when the mind completes the jigsaw puzzle on its own, when you take your hands off the table and let the pieces fall into place.

The treatment worked. The fever disappeared.

This case taught me:

Saying the case out loud is a powerful way to think. Sometimes the diagnosis is right in front of us, but it’s our voice that makes it visible.

Why these cases matter

Because clinical reasoning is not about memorizing lists.

It’s about recognizing patterns—and breaking patterns. Seeing the whole and pushing back against bias. Asking for help and repeating the story out loud. Accepting the non-obvious. And, above all, thinking deeply.

Striking cases sharpen our diagnostic calibration.

And the better calibrated we are, the better we become. Not only as doctors, but as observers of life, of uncertainty, and of ourselves.

O ritual é simples: um residente apresenta o caso enigmático, outro residente é chamado para desvendar o enigma, e todos ( internos, residentes e staff )acompanham o processo. É uma forma de aprender pelos erros, pelas pistas, pelas perguntas certas e, sobretudo, pela riqueza do raciocínio clínico em tempo real.

Há muitos livros sobre pensamento médico, mas o que mais me marcou foi “Como os Médicos Pensam”, de Jerome Groopman. O livro costura histórias reais e, com elas, reconstrói a anatomia íntima das decisões. Groopman entende uma verdade fundamental: não existe ensino pleno de raciocínio clínico sem casos.

São as histórias, as mais marcantes, as mais estranhas, as mais teimosas, que moldam nosso repertório cognitivo. É com elas que crescemos. É com elas que calibramos, como diria Adam Cifu, nossa precisão diagnóstica.

Aqui compartilho três casos que mudaram a minha forma de pensar. Três momentos em que aprendi mais sobre mim, sobre medicina e sobre a mente clínica do que em anos inteiros de livros e protocolos.

a) O homem que acumulava sinais.

Cuidava de um senhor que, por dois anos, acumulou pequenos problemas. Nada gritava; tudo sussurrava.

Perdia peso devagar. Tinha períodos febris enigmáticos. Um exame alterado aqui, outro ali. Imagens com pistas inconclusivas, ruído sobre ruído. Não havia direção clara.

O que me salvou foi justamente o oposto: olhar o conjunto.

Em bloco, aquilo não era câncer. Não era doença comum. Não era caso cirúrgico.

Era um padrão inflamatório difuso, persistente, sem assinatura imunológica, pois nenhum dos autoanticorpos clássicos lhe dava nome.

As doenças inflamatórias sem “marca registrada” chamamos de auto-inflamatórias. Só que elas quase sempre aparecem em jovens, pois nascem de defeitos genéticos. Como encaixar essa hipótese em um idoso?

E foi assim que chegamos ao diagnóstico de VEXAS, síndrome descoberta há poucos anos, uma doença inflamatória grave que surge em homens idosos, justamente o oposto do que se ensinava.

Esse caso me ensinou algo profundo:

Quando os sinais pequenos se acumulam, é a natureza do quadro inteiro que importa.

b) O olhar de fora.

Esse caso me acompanha até hoje.

Era uma mulher negra, cerca de 50 anos, extremamente religiosa, e que estabeleceu vínculo forte comigo durante meu período de residência. Tinha febre prolongada, anemia severa, leucopenia, edema, proteinúria: uma constelação que parecia anunciar algo sério, profundo, infiltrativo.

Fizemos tudo.
Buscamos câncer oculto.
Coletamos exames exóticos.
Procuramos zebras.
Eu estava mergulhado no caso, cotidiano e emocionalmente.

Depois de dias inteiros dedicados àquele enigma, minha R2 retornou de férias.
Ao repassar o caso para ela, de forma minuciosa, ela olhou rapidamente os dados e disse:

“Por que você está fugindo tanto do lúpus?”

Em segundos, ela enxergou o que eu não via havia dias.

Não porque era melhor do que eu.
Mas porque não estava preso aos meus vieses, ao desgaste emocional, à história que eu já havia contado para mim mesmo.

Esse caso me ensinou algo valioso:

Às vezes, o diagnóstico não é complexo, nós é que estamos complexos demais para vê-lo. O olhar de fora salva.

c) Da vesícula ao corticoide.

Uma senhora de quase 90 anos chegou com dor no peito e febre. Suspeitaram infarto. Nada. Suspeitaram colecistite. Nada. Um derrame pleural hemorrágico completava o cenário. As pistas levaram à verdade: ruptura de aorta, uma condição gravíssima, mas que, surpreendentemente, estabilizou. O cirurgião optou por não operar.

Mas a febre…Persistia. Desafiava. Ignorava explicações. Sem infecção. Sem foco cirúrgico. Sem justificativas.

Conversei com um colega e repeti mentalmente, em voz alta: “Idosa… dor torácica… aorta… sangue… inflamação… febre.” Na repetição, a resposta emergiu: Vasculite.

Uma inflamação dos vasos tratada com corticoide. Foi um daqueles momentos em que a mente monta o quebra-cabeça sozinha, quando você tira as mãos da mesa e deixa as peças se encaixarem. O tratamento funcionou. A febre desapareceu.

Esse caso me ensinou:

Repetir o caso em voz alta é uma forma poderosa de raciocinar. Às vezes, o diagnóstico está diante de nós, mas é a voz que o revela.

Por que esses casos importam?

Porque raciocínio clínico não é sobre decorar listas.

É sobre reconhecer padrões, mas quebrar padrões. Ver o conjunto e afastar vieses. Pedir ajuda e repetir em voz alta. Aceitar o não óbvio. E, acima de tudo, pensar profundamente. Casos marcantes refinam nossa calibragem diagnóstica.

E quanto mais calibrados estamos, melhores nos tornamos. Não apenas como médicos, mas como observadores da vida, da incerteza e de nós mesmos.

A retórica romântica sobre o “intuitivo especialista” também não se sustenta. Os dados são brutais: 10 a 15% dos diagnósticos são incorretos, e grande parte deles nasce de vieses cognitivos silenciosos que deformam o julgamento mesmo de profissionais experientes. Erros de ancoragem, encerramento prematuro, excesso de confiança e falhas de percepção formam a arquitetura invisível dos equívocos. Novatos erram por falta de roteiros; experientes erram porque confiam demais neles. Não existe diagnóstico seguro sem conhecimento bem estruturado, heurísticas calibradas e, acima de tudo, tempo para pensar. E é justamente o tempo que o sistema rouba.

A contradição é obscena. Cortar exames exige raciocínio lento, cuidadoso e fundamentado. Acelerar consultas destrói exatamente o processo necessário para decidir o que cortar. O médico é empurrado para uma zona impossível: economize sem negligenciar, seja rápido sem ser superficial, produza mais sem perder prudência. O sistema toma para si a margem financeira e devolve ao profissional o risco jurídico e moral. A hipocrisia se completa quando parte da própria classe médica resiste a padronizações mínimas em nome de uma “autoridade” que já não se sustenta. Protocolos bem construídos reduzem variabilidade, evitam catástrofes e impedem improvisos perigosos. Modelos baseados em valor mostram reduções consistentes de custos sem piorar desfechos, provando que eficiência e qualidade não são inimigas.

A Kaiser Permanente virou símbolo desse equilíbrio possível: integração de serviços, prontuário unificado, remuneração que não depende da quantidade de atos, coordenação de cuidado que reduz internações desnecessárias. O desempenho em qualidade é superior ao da média americana, e os custos são mais baixos. Mas não é um paraíso. Sua eficiência depende de escala gigantesca, padronização rígida, capacidade de organizar população relativamente estável e uma governança que nem sempre traduz equidade. Estudos mostram subtratamento de minorias e seleção de perfis mais saudáveis. É um modelo inovador, mas tensionado: funciona bem dentro de suas próprias condições, não como solução universal ou exportável sem adaptações profundas.

No debate sobre o que salvar e o que abandonar, a nostalgia é uma âncora. O médico não é um semideus infalível, mas também não é um operador descartável de métricas. A recusa em aceitar ferramentas externas (protocolos, auditorias de qualidade, sistemas de apoio à decisão e inteligência artificial) apenas amplia a distância entre a medicina real e a medicina necessária. Já existem tecnologias que reduzem erros de forma dramática em áreas específicas. Negá-las por apego à autonomia romântica é irresponsável. Por outro lado, entregar o cuidado à automatização sem preservar o tempo de escuta e de interpretação tornaria a medicina uma engrenagem fria, incapaz de lidar com nuances humanas.

O que adoece o médico é justamente esse esmagamento: menos tempo, mais cobrança, menos autonomia real, mais expectativa impossível. Burnout já atinge quase metade da categoria em vários países e é ainda mais devastador em contextos de sobrecarga. Não existe raciocínio clínico sólido dentro de um esquema que tritura atenção, reflexão e vínculo. A reconstrução precisa unir conhecimento profundo, padronização inteligente, apoio tecnológico e um mínimo de dignidade temporal para que a decisão clínica deixe de ser um salto cego.

A solução real exige ampliar roteiros de conhecimento e padronização onde há evidência, liberar tempo clínico para onde o julgamento é essencial, reestruturar agendas para permitir reflexão e não produção linear, integrar IA como instrumento de triagem e prevenção de erro cognitivo, financiar modelos capitados ou híbridos que não penalizem consultas longas e criar accountability transparente que proteja o paciente sem transformar o médico em réu estrutural. Não é romantismo; é engenharia institucional. A medicina só se salva quando o sistema deixa de fingir que diagnósticos complexos cabem em janelas de sete minutos e quando médicos deixam de fingir que intuitionismo heroico substitui rigor cognitivo. A medicina não precisa de heróis; precisa de arquitetura.

A ideia de uma empresa que pretende substituir o valor da educação formal por uma credencial própria parece encontrar eco em muitos campos da vida contemporânea. O prestígio da formação acadêmica cede lugar à eficiência e à promessa de sucesso imediato. A medicina, curiosamente, caminha em direção semelhante.

A recente expansão das faculdades de medicina no Brasil é apresentada como resposta à escassez de médicos em determinadas regiões, mas o fenômeno suscita inquietações. A flexibilização de autorizações e a conversão de redes de hospitais e hospitais conveniados em instituições de ensino sinalizam uma transformação silenciosa: o ensino médico deixa de ser espaço de formação integral para se tornar uma engrenagem da produção de profissionais.

A criação da EBSERH, em 2011, seguiu um acordo com o Banco Mundial e visava sanar problemas de gestão nos hospitais federais de ensino. Passados mais de dez anos, uma auditoria recente do TCU destacou pontos que chamam atenção: falta de incentivo e reconhecimento aos docentes na preceptoria, ausência de apoio institucional, carência de representação discente e docente na gestão dos hospitais universitários e indefinição de papéis entre universidade e administração hospitalar. O relatório traduz, ainda que involuntariamente, um sintoma: a gestão sobrepôs-se à educação, e o hospital universitário se afastou de sua natureza acadêmica.

O que une esses fatos é o desaparecimento da figura do professor como agente central da formação. A licenciatura, palavra que vem do latim licentia docendi, significava ter licença para ensinar, uma autorização especial que conferia autoridade e responsabilidade. Hoje, essa licença parece suspensa. O professor, aquele que ensina pela palavra e pelo exemplo, cede espaço a plataformas, protocolos e programas de desempenho.

A pergunta permanece: o mestre ainda existe? É possível que sim, mas em silêncio, à margem da velocidade tecnológica e da lógica produtiva que mede o valor pelo resultado imediato. Nunca se aprendeu tanto, e nunca se ensinou tão pouco.

A imagem do mestre se apaga como uma fotografia antiga exposta ao sol. Na era das imagens digitais, o mural de retratos vai para a gaveta. Quando o excesso de arquivos ocupa todo o espaço, o que não se vê é o primeiro a ser apagado.

Esse espaço recebeu quase todas as páginas do livro que queremos escrever ano que vem. Por isso, nada mais coerente do que colocar a introdução por aqui.

Introdução

A disposição de ser clínico é o ponto de partida, porque tudo se inicia antes de tomarmos qualquer decisão. A ação é a última etapa de uma série de eventos que se abrem nas regiões mais profundas da mente. Há uma imensidão de sensações, experiências e heranças que moldam a vontade e o desejo. Isso precisa combinar com a realidade externa, feita de pessoas, situações e resultados. Em palavras diretas: nasce-se clínico e forma-se médico.

O que as páginas deste livro dirão é que o caminho para a excelência leva tempo, exige esforço, dedicação, abdicação e decisão. As leis do clínico não se escrevem na linguagem da ciência contemporânea, mas nascem da mesma intuição newtoniana — a de que a maçã lançada para cima, inevitavelmente, cairá.

O generalismo recebe nomes diferentes ao redor do mundo. Mais do que uma questão de nomenclatura, o escopo de atuação varia entre países — e até entre regiões de uma mesma nação, do interior aos grandes centros. Para tentar chegar a uma aproximação do seu significado, usemos a técnica da negação. O clínico geral não é o médico de família, assim como não é o médico da atenção primária, tampouco o internista. Talvez seja melhor defini-lo como o médico de que precisamos quando precisamos de um médico em quem possamos contar.

O ensino da clínica médica não termina na faculdade — longe disso, ele começa nos primeiros anos da profissão, mais precisamente na residência médica. As salas de aula (ainda existem) cedem lugar aos leitos e rounds, onde médicos mais velhos e mais novos interagem, muitas vezes acompanhados por alunos, internos ou residentes em formação. Nos últimos anos, houve um movimento de adequação da carga horária do residente à sua própria saúde, ampliando o descanso e reduzindo o tempo de plantão. Ainda assim, permanecem a falta de sono e a sobra de cansaço. Em suma, o verdadeiro ensino da clínica médica só é possível com a prática.

E, por fim, o raciocínio clínico — aprender e praticá-lo jamais foi tarefa fácil. Aqui, será notável a lista de problemas: mecanismo de organização de dados inventado por Lawrence Weed na década de 1960, que passou por revoluções até se consolidar como ferramenta essencial na formulação de diagnósticos complexos. Mais recentemente, com a geração da inteligência artificial, o acoplamento entre o conhecimento total da medicina e os dados obtidos junto ao paciente tornou-se possível — e espantosamente rápido.

Os clínicos gerais não estão acima da lei, muito menos os cirurgiões.

Vamos às evidências:

Um estudo publicado no Mayo Clinic Proceedings (2022) revelou que apenas 57,1% dos médicos nos Estados Unidos afirmaram que escolheriam novamente a medicina como carreira, uma queda significativa em relação aos 72,2% em 2020.

Um estudo de 2023 da Elsevier com 2.212 estudantes de medicina e enfermagem de 91 países mostrou que 54% dos estudantes de medicina globalmente (61% nos EUA) veem seus estudos como um trampolim para carreiras não clínicas, como consultoria ou gestão em saúde, devido à frustração com a prática clínica.

No Reino Unido, um artigo do The Guardian (2022) reportou que 791 graduados em medicina não conseguiram vagas de residência em 2022.

Na China, 49% dos médicos expressaram intenção de deixar a profissão, e 76% não escolheriam a medicina novamente, com 78% desencorajando seus filhos de seguirem a carreira.

Nos EUA, 54% dos estudantes de medicina expressaram preocupações com saúde mental, e 57% temem o burnout.

Um estudo do World Economic Forum (2023) estimou uma escassez global de 10 milhões de profissionais de saúde até 2030, impulsionada por condições de trabalho insatisfatórias.

Depois de muitos anos, participei de uma colação de grau. Algumas impressões: os da nova geração são mais educados, mais contidos e com vontade de ser mais organizados. E se respeitam muito, apesar de nitidamente serem de “tribos” distintas.

Há grupos de interesses diversos, mas são aplicados homogeneamente. Sabem o valor do momento, pois se emocionaram muito.

Então, por que criticam tanto esses jovens?

Então, temos jovens muito bem formados, alguns, certamente, com dificuldade. E uma elevada dificuldade de se sentir bem ao longo da profissão. E serem bem vistos por seus pares.

Pertencimento: se sentir em casa.

Vocação: fazer sentido para você.

Talvez o maior desafio seja mesmo unir dois grupos que precisam fazer as pazes. As gerações que estão envelhecendo deixaram de ser espelhos e as que está chegando se recusa a olhá-los.

Você só se sente em casa quando tem trajetória com aquele lugar. Vem com o tempo, perseguindo um objetivo, se acostumando em olhar, e aí, tudo vai fazer sentido.