*Por Rafael Duarte
Introdução
A publicação da Resolução CFM nº 2.454/26 no Diário Oficial da União de 27 de fevereiro de 2026 é responsável por inaugurar uma nova fase para empresas de tecnologia que desenvolvem soluções de Inteligência Artificial (IA) voltadas à área médica. Trata-se da primeira vez em que o Conselho Federal de Medicina (CFM) estabelece um marco regulatório específico para o uso de IA na prática médica, trazendo parâmetros éticos, critérios de governança e diretrizes claras para médicos, instituições de saúde e desenvolvedores e fornecedores de tecnologia.
Para healthtechs que já operam nesse ecossistema ou que pretendem ingressar nele, a resolução representa não apenas uma mudança no ambiente regulatório, mas uma oportunidade concreta de diferenciação competitiva: empresas que se anteciparem e estruturarem adequadamente sua governança, seus contratos e suas políticas de dados estarão em posição muito mais favorável junto a médicos, hospitais e investidores. Por outro lado, os players que não se adequarem estarão sujeitos a riscos jurídicos e reputacionais relevantes.
Considerando todas essas variáveis, o propósito deste artigo é, portanto, apresentar os aspectos centrais da norma e, principalmente, indicar os impactos práticos que ela produz para healthtechs que desenvolvem, distribuem ou comercializam soluções de IA voltadas à medicina. Tenha em mente que a resolução entra em vigor em 26 de agosto de 2026 – considerando sua publicação no Diário Oficial em 27/02/2026 e a vacatio legis de 180 dias -, o que significa que o prazo de adaptação já está correndo e precisa ser aproveitado.1
Contexto Regulatório: Por que essa resolução importa para Healthtechs?
Antes de analisar os dispositivos da norma, vale contextualizar o porquê de ela representar um evento jurídico e de negócios relevante para empreendedores da saúde digital.
Até a publicação da Resolução CFM nº 2.454/26, o uso de IA na medicina operava em um vácuo regulatório setorial específico. Isto é, era preciso adotar uma interpretação jurídica de conciliação harmônica com diferentes fontes normativas: as obrigações gerais da LGPD (Lei nº 13.709/2018) se aplicavam ao tratamento de dados, a ANVISA regulava alguns aspectos de software como dispositivo médico (Software as a Medical Device – SaMD), mas nenhuma norma do sistema CFM/CRM orientava de forma sistematizada o que médicos podiam ou não podiam fazer com soluções de IA, nem o que desenvolvedores e fornecedores eram obrigados a garantir para que essas soluções fossem eticamente utilizáveis.
Existindo referido vácuo, todos os agentes desse ecossistema deparavam-se com um problema bilateral: de um lado, médicos e instituições adotavam ferramentas sem clareza sobre seus limites de responsabilidade; de outro, healthtechs desenvolviam e vendiam produtos sem um padrão claro de conformidade que pudesse ser exigido por seus clientes ou reguladores.
Essa lacuna regulatória passa, então, a ser endereçada e preenchida pela Resolução CFM nº 2.454/26. Ao fazê-lo, cria-se um conjunto de obrigações que impacta diretamente a healthtech enquanto agente do ecossistema, a despeito de a norma ser, formalmente, endereçada aos médicos e às instituições de saúde. Nenhuma healtech desenvolve soluções tecnológicas sem destinatários; seus destinatários são profissionais e instituições de saúde, os quais estão submetidas ao controle e à fiscalização do Conselho Federal de Medicina. Logo, se os seus clientes estão submetidos a essa nova regulação, deve a healthtech prestar atenção cuidadosa ao novo panorama regulatório.
A resolução, portanto, impõe ao médico e à instituição exigências que serão transferidas contratualmente para a healthtech fornecedora da solução. Como exemplos ilustrativos disso, médicos terão o direito de recusar ferramentas sem validação científica adequada ou certificação regulatória pertinente2; instituições deverão garantir que os sistemas que contratam atendam a padrões mínimos de segurança da informação compatíveis com dados pessoais sensíveis;3 e desenvolvedores que quiserem continuar sendo fornecedores viáveis precisarão estar em condições de apresentar as evidências exigidas pela norma.
O modelo regulatório adotado pela resolução: conceitos fundamentais
Antes de explorar os impactos práticos, é necessário compreender o modelo conceitual e classificatório que a resolução adota, por orientar diretamente a forma como a healthtech deve estruturar seu produto e seus processos internos, visando à satisfação integral desse novo recorte de boas práticas setoriais.
As três categorias de atores tecnológicos
A norma define três figuras relevantes para a cadeia de IA na saúde: o desenvolvedor de sistema de IA (pessoa natural ou jurídica que desenvolve ou encomenda o desenvolvimento de uma solução para colocá-la no mercado ou aplicá-la por conta própria)4; o usuário (aquele que efetivamente utiliza o sistema e exerce controle sobre suas funcionalidades)5; e o distribuidor (pessoa que disponibiliza e distribui o sistema para que terceiros o operem, a título oneroso ou gratuito)6.
Para a maioria das healthtechs, em regra, a posição jurídica a ser exercida será a de desenvolvedor, mas, possivelmente, coincidindo com a de distribuidor – nos casos em que a solução for licenciada para hospitais ou clínicas. Essa dupla posição tem implicações diretas nas obrigações que lhe serão exigidas contratualmente pelos clientes, especialmente instituições de saúde de maior porte.
A classificação de risco como eixo central do modelo
O núcleo operacional da norma é o sistema de classificação de risco, previsto no artigo 13 e detalhado no Anexo II. Segundo a norma, opta-se por uma classificação de sistemas de IA na medicina categorizada em quatro diferentes níveis (baixo, médio, alto ou inaceitável). Dita classificação é norteada pela compilação de diferentes fatores, como o potencial de impacto nos direitos fundamentais e na saúde dos pacientes, a criticidade do contexto de uso, o grau de autonomia do sistema, a finalidade pretendida e o nível de intervenção humana no resultado.7
Para simplificar a compreensão do método adotado pela nova resolução, procurou-se consolidar o tema com base na tabela abaixo:
| Categoria de Risco | Perfil do Sistema | Exemplos | Obrigações-Chave |
|---|---|---|---|
| Baixo risco | Sem influência decisória direta em diagnóstico ou tratamento; funções administrativas e operacionais | Agendamento, chatbots de informação geral, sumarização de literatura | Monitoramento e revisão periódica; reclassificação se o risco aumentar |
| Médio risco | Apoia decisões clínicas ou operacionais relevantes, mas sem executá-las de forma autônoma; erros detectáveis antes de causar dano | Sistemas de apoio à decisão clínica com supervisão humana ativa | Monitoramento regular; avaliação de desempenho e vieses em intervalos apropriados |
| Alto risco | Influência direta em decisões médicas críticas; execução automatizada com consequências clínicas relevantes, especialmente em pacientes vulneráveis | Diagnóstico autônomo, sistemas que atuam em contextos de vida ou morte | Validação científica rigorosa, auditorias regulares, monitoramento contínuo |
| Risco inaceitável | Elimina supervisão humana ou viola direitos fundamentais | Qualquer sistema que prescinda de revisão médica para decisões clínicas relevantes | Proibição de uso; descontinuação obrigatória |
Um disclaimer sobre a classificação acima é essencial: não se trata de uma avaliação realizada uma única vez e aplicável para todo o ciclo de vida da solução.8 Logo, não é uma classificação estática, pois sistemas de baixo risco que apresentem maior impacto com o tempo podem – e devem – ser reclassificados. Da mesma forma, sistemas de médio risco que aumentem seu grau de autonomia deverão ser reavaliados para que migrem para a categoria de alto risco.9 Logicamente, essa realidade normativa produz impactos diretos para healthtechs: criada uma versão inicial, com menos funcionalidades e aptidões, caso seja expandida para um produto mais completo e dotado de soluções autônomas, a sua reclassificação de risco deverá ser providenciada, acarretando, assim, maiores obrigações de governança e validação.
Impactos práticos para Healthtechs: o que muda na prática
Compreendidos os conceitos fundamentais, cumpre passarmos aos impactos práticos que a norma produz para healthtechs que desenvolvem, distribuem ou comercializam soluções de IA voltadas à área médica.
Dever de validação científica e certificação: o produto precisa ser demonstravelmente seguro
A resolução é categórica ao impor ao médico o dever de recusar sistemas de IA que não apresentem “validação científica adequada” e “certificação regulatória pertinente”10. Na prática, esse tipo de afirmativa estipula a obrigatoriedade de a healthtech fornecedora demonstrar, de modo documentado e acessível, que a sua solução foi validada sob padrões científicos reconhecidos e que atende aos requisitos regulatórios aplicáveis.
A healtech precisará, pois, apresentar indicadores científicos que documentem acurácia, eficácia e segurança da solução, sem “obscuridades técnicas” e sim de forma compreensível e em linguagem simples, assegurando que médicos e gestores possam interagir com o produto de modo responsável.11 Em se tratando de soluções de médio e alto risco, o rigor será ainda mais significativo, demandando a criação de processos estruturados de validação clínica, com métricas de desempenho transparentes e publicizáveis.
Do ponto de vista de go-to-market, healthtechs que se apresentarem comercialmente a hospitais e clínicas sem conseguir apresentar esse dossiê de validação estarão em desvantagem competitiva significativa quando comparadas com outros players concorrentes que puderem satisfazer essa exigência. No vértice jurídico, por sua vez, eventuais contratos que não regulem essa obrigação deixarão a healthtech exposta a alegações de vício do produto em caso de incidente.
Classificação de risco como obrigação da instituição contratante e conciliação real com as características do produto
O artigo 12 da resolução atribui às instituições médicas (públicas ou privadas) a obrigação de realizar uma avaliação preliminar do grau de risco de qualquer sistema de IA que desenvolvam ou utilizem.12 Cabe rememorar o mesmo apontamento feito antes: pouco importa o fato de a healthtech não ser a destinatária direta dessa obrigação; ela precisará colaborar com essa avaliação e, mais importante, precisará ser capaz de fornecer à instituição contratante todas as informações necessárias para que ela a realize adequadamente. Sem isso, o cliente da healthtech não se verá juridicamente seguro o suficiente para contratar a sua solução.
Na prática, isso significa que os contratos de fornecimento de soluções de IA entre healthtechs e instituições médicas precisarão ser construídos de modo a regular, expressamente, os seguintes pontos mínimos: (i) quem é responsável pela classificação de risco inicial; (ii) como e com que frequência essa classificação será revisada; (iii) o que acontece se uma atualização do produto alterar a classificação de risco; e (iv) quais informações a healthtech se compromete a fornecer para subsidiar a avaliação da instituição.
A ausência dessas cláusulas em contratos já vigentes é um gap jurídico relevante que merece atenção imediata. Para tanto, será muito importante assegurar que contratos sejam aditivados para endereçar os pontos que passarão a ser exigidos a partir do fim de agosto.
Obrigações de governança trazidas pela resolução
Para instituições médicas que adotarem sistemas próprios de IA, a norma exige a criação de uma Comissão de IA e Telemedicina, sob coordenação médica e subordinada à diretoria técnica.13 Logo, as healthtechs que desenvolverem soluções que forem de propriedade de hospitais ou redes de saúde ou que atuem no modelo de co-desenvolvimento com instituições precisarão compreender como essa estrutura de governança funciona e como seu produto se insere nela.
Mais amplamente, o Anexo III da resolução define um conjunto extenso de obrigações de governança interna que a instituição contratante deverá observar. Essas obrigações incluem, entre outras:
a) Transparência no emprego da IA, mediante a publicação de relatórios regulares sobre desempenho, limitações e vieses identificados;
b) Implementação de procedimentos de monitoramento contínuo dos outputs da IA, contemplando análise estratificada para identificação de vieses discriminatórios;
c) Mecanismos de interoperabilidade, com preferência por soluções que usem padrões abertos de integração;
d) Predileção por soluções auditáveis e customizáveis, que assegurem acesso a parametrizações e interfaces auditáveis;
e) Gestão do ciclo de vida como produto, com rotinas de revisão periódica, atualização de modelos e correção de bugs; e
f) Acesso de órgãos de controle a relatórios de auditoria, monitoramento e configurações do sistema.14
Analisando-se o tema na perspectiva estratégica da healthtech, isso se traduz em requisitos concretos de produto e de suporte. Em todos os casos, a solução precisará ser auditável, parametrizável, monitorável e compatível com padrões abertos de integração. É, assim, o fim de sistemas “caixa-preta”, que não disponibilizam tais funcionalidades, os quais estarão em flagrante violação das exigências normativas impostas à instituição contratante.
Aumento das exigências em termos de compliance de dados pessoais
A resolução dedica capítulo específico à proteção de dados de saúde, impondo obrigações robustas de confidencialidade, integridade e segurança. O médico é, portanto, proibido de utilizar sistemas de IA que não garantam padrões mínimos de segurança da informação compatíveis com dados pessoais sensíveis.15 Isso reforça um ponto já trazido acima: a resolução não é uma “ilha normativa”, e sim mais uma norma que precisa ser conciliada com todas as demais fontes regulatórias de uma boa e segura conduta médica. No caso do compliance de dados, qualquer fluxo de utilização de dados pessoais para treinamento, validação ou aprimoramento de modelos haverá de prestar obediência estrita a princípios éticos, científicos e de proteção geral de dados pessoais.16
Como há maior especialidade no que concerne ao uso de soluções de IA para a área médica, está-se diante de disposições capazes de reforçar e superar os parâmetros já existentes e imputáveis a partir da LGPD para dados de saúde. Em termos de orientações práticas para alterações práticas, as healthtechs estarão submetidas a algumas modificações centrais:
a) Necessidade de revisão de políticas de privacidade e documentos de governança de dados, visando a que reflitam plenamente as novas obrigações específicas do contexto médico;
b) Regulação expressa em contratos de licença e de prestação de serviços das condições em que dados de pacientes poderão ser utilizados para fins de treinamento ou aprimoramento de modelos;
c) Obrigatoriedade de abandono da prática de Shadow AI, dado o seu enorme risco regulatório e reputacional para a healthtech que desenvolva e disponibilize produto sem a devida transparência e auditabilidade; e
d) Implementação mais significativa ainda de medidas técnicas de privacy by design e privacy by default, que são expressamente previstas pela resolução como boas práticas esperadas.17
Lacunas problemáticas da resolução em termos de delimitação de responsabilidade civil
Um dos pontos mais sensíveis da norma do ponto de vista da responsabilidade civil é a aparente tensão entre duas disposições: por mais que, de um lado, a norma proteja o médico contra “responsabilização indevida por falhas atribuíveis exclusivamente a sistemas de IA”18, de outro, afirma que o médico “permanece integralmente responsável pelos atos médicos por ele praticados mediante a utilização” de sistemas de IA.19
Essa potencial dubiedade interpretativa foi muito bem identificada por Rubens Harb Bollos, médico e presidente-fundador da ABMPP.org (Associação Brasileira de Medicina Personalizada e de Precisão)20, ao trazer à ponderação a dificuldade prática que se terá para responder ao questionamento: como repartir a responsabilidade entre médico, instituição, fornecedor, desenvolvedor e gestor quando há dano, viés, erro de classificação ou protocolo algorítmico desatualizado?
Para a healthtech, essa zona de incerteza significa que, em caso de incidente envolvendo o uso de sua solução por um médico ou instituição, a pergunta sobre responsabilidade da empresa fornecedora poderá ser levantada. A proteção do médico por uso “diligente” do produto pressupõe, implicitamente, que o produto estava validado, documentado e conforme – e, se não estava, a cadeia de responsabilidade pode ser remontada ao desenvolvedor ou distribuidor.
Essa conjuntura faz com que contratos bem estruturados constituam, mais do que nunca, uma camada essencial de proteção jurídica para a healthtech. Tais contratos precisarão regular com precisão os seguintes pontos: (i) os limites de uso para os quais o produto foi validado; (Ii) as condições sob as quais a instituição contratante compromete-se a utilizá-lo; (iii) os mecanismos de auditoria e monitoramento que serão implementados; (iv) o que acontece em caso de falha técnica documentada; e (v) a alocação de responsabilidades entre as partes em cenários de incidente.
Cenário normativo ainda em construção – o que fazer a partir da promulgação do Marco Legal da IA?
Como já mencionado anteriormente, a análise da resolução não pode ser feita de forma isolada do contexto legislativo mais amplo. É sabido que o Brasil ainda não promulgou uma lei federal de IA, mas a discussão popular e legislativa acerca do tema avança dia a dia: o Projeto de Lei nº 2.338/2023 – aprovado pelo Senado Federal em dezembro de 2024 e encaminhado à Câmara dos Deputados em março de 2025 – propõe o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil. Paralelamente, tramita na Câmara o Projeto de Lei nº 2.688/2025, com propósito semelhante.21
A relevância disso para a healthtech é direta: caso qualquer desses projetos seja aprovado – ou até haja a sua combinação num projeto legislativo único -, o Brasil passará a ter lei federal regulando IA, norma hierarquicamente superior a resoluções de conselhos profissionais como o CFM – as quais detêm força de normas apenas administrativas. Logo, as disposições da Resolução nº 2.454/26 que eventualmente conflitarem com a lei federal poderão ser consideradas ilegais, exigindo revisão e atualização.
Isso não significa que a resolução deva ser ignorada enquanto a lei federal não ingressa formalmente no sistema jurídico brasileiro; muito pelo contrário. Significa, em verdade, que as healthtechs devem estruturar suas políticas de conformidade com visão prospectiva, construindo uma arquitetura de governança que seja compatível tanto com as exigências atuais do CFM quanto com os princípios que já estão sendo discutidos no âmbito do Marco Legal. Isso porque os dois marcos regulatórios têm muito em comum (transparência, responsabilização, proteção de dados, avaliação de risco), razão pela qual construir soluções médicas amparadas em tais alicerces comuns é a estratégia mais robusta.
Da mesma forma, é fundamental interpretar o tema em conformidade com as normas construídas por outros órgãos reguladores na área médica: ANVISA (responsável por regular os softwares como dispositivos médicos), ANPD (LGPD e governança de dados) e, quando aplicável, CEP/CONEP (ética em pesquisa). A resolução do CFM não substitui essas instâncias; ela se soma a elas, tornando ainda mais complexo – e mais necessário – o acompanhamento jurídico especializado para healthtechs que operam nesse ambiente regulatório.
Agenda prática: o que é preciso ser feito antes de agosto de 2026?
Considerando que a vacatio legis de 180 dias se encerra em 26 de agosto de 2026, healthtechs com soluções de IA voltadas à medicina deveriam, neste momento, endereçar alguns pontos iniciais que lhes oferecerão um aumento sensível de segurança para quando a norma se tornar efetivamente exigível.
O primeiro ponto a se atentar é construir o mapeamento e a classificação de risco do produto. A healthtech precisa, antecipadamente, identificar em qual categoria de risco se enquadra cada solução que desenvolve ou distribui, com base nos critérios do Anexo II da resolução. Naturalmente, em virtude de sua natureza móvel e adaptável, o mapeamento precisará ser revisado sempre que houver atualização relevante do produto ou expansão de suas funcionalidades.
Em segundo lugar, os contratos de fornecimento deverão ser revisados e adaptados ao novo panorama regulatório. Isto é, contratos com instituições médicas precisam ser revisados para incorporar as obrigações decorrentes da resolução, especialmente no que diz respeito a responsabilidades, classificação de risco, validação científica, segurança da informação e acesso para auditoria.
O terceiro ponto é a revisão das políticas de privacidade e da arquitetura de governança de dados. O uso de dados de saúde para treinamento e aprimoramento de modelos precisa ser regulado de forma precisa e compatível tanto com a LGPD quanto com os novos parâmetros estabelecidos pela resolução.
A quarta medida é a necessária estruturação de documentação técnica de produto. A healthtech precisará ser capaz de apresentar, de forma transparente e acessível, os indicadores científicos de acurácia, eficácia e segurança de suas soluções. Essa documentação é, simultaneamente, um requisito de conformidade e um ativo de go-to-market, na condição de diferencial competitivo crucial em relação a seus concorrentes.
Em quinto lugar, deve-se promover uma correta avaliação da arquitetura tecnológica sob a ótica da auditabilidade. Como mencionado, a resolução estabelece preferência expressa por soluções auditáveis, parametrizáveis e com interfaces abertas, razão pela qual sistemas que não ofereçam essas funcionalidades podem se tornar menos competitivos no mercado de saúde após agosto de 2026.
Conclusão
A Resolução CFM nº 2.454/26 não é, para as healthtechs, apenas mais uma norma setorial a ser monitorada. Trata-se de uma mudança estrutural no ambiente regulatório em que tais empresas de tecnologia operam, produzindo impactos diretos sobre os produtos por elas desenvolvidos, contratos por elas firmados e as responsabilidades que, naturalmente, elas assumem.
O ponto central da norma é consolidar a IA como ferramenta de apoio e jamais substitutiva da decisão médica. Por mais que isso já fosse entendido como princípio a ser adotado por healthtechs bem posicionadas, a resolução vai além, ao criar um arcabouço sólido e detalhado de governança, transparência e responsabilização, a exigir estrutura, documentação e contratos adequados.
Por conseguinte, todos aqueles empreendedores que tratarem essa adaptação como uma oportunidade – e não como um obstáculo ou “trava” de mercado – estarão construindo um diferencial competitivo relevante em um mercado muito competitivo. Como a norma estabelece limites claros a médicos e instituições de saúde a partir de agosto de 2026, esses potenciais clientes estarão obrigados a escolher parceiros tecnológicos que cumpram os novos padrões; aqueles que não quiserem ou não puderem se adaptar estarão fadados ao “descarte” como opções de mercado verdadeiramente viáveis.
Como sempre fazemos, é preciso estar ciente de que esta publicação tem natureza informativa e não substitui a análise jurídica individualizada de cada caso. Logo, as particularidades de cada produto, modelo de negócios e estrutura contratual podem alterar significativamente as conclusões aqui apresentadas, de modo que a Caputo Duarte Advogados está à disposição para auxiliar diretamente na avaliação e estruturação de conformidade da sua healthtech com as alterações normativas trazidas pela Resolução CFM nº 2.454/26.
Para mais conteúdos sobre direito para startups e empresas de base tecnológica, acompanhe o site e as redes sociais da Caputo Duarte Advogados.
*Rafael Duarte – Advogado, sócio do escritório Caputo Duarte Advogados, com atuação especializada em Startups, Studios de Games e Empresas de Base Tecnológica. Pós-graduando em Direito Digital e Proteção de Dados; Pós-graduado em Direito Público pela Escola Superior da Magistratura Federal do Rio Grande do Sul; Pós-graduado em Direito Negocial Imobiliário pela Escola Brasileira de Direito; Pós-Graduado em Direito Imobiliário pela Faculdade Legale/SP; Pós-graduado em Direito de Família e Sucessões pela Faculdade Legale/SP; Mentor em programas de empreendedorismo e desenvolvimento de negócios inovadores, tais como InovAtiva Brasil, START (SEBRAE), entre outros; Diretor da Associação Gaúcha de Direito Imobiliário Empresarial (AGADIE) e Membro da Comissão de Direito Imobiliário da OAB/RS.
Notas e Referências
1Brasil, Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026. Art. 23. Disponível em: https://sistemas.cfm.org.br/normas/arquivos/resolucoes/BR/2026/2454_2026.pdf. Acesso em: 16 jun. 2026
2 Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 3º, III.
3Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 6º, §3º.
4 Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo I, V.
5 Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo I, VI.
6Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo I, IX.
7Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 12, parágrafo único.
8“O ciclo de vida da IA é um processo estruturado e iterativo de planejamento, treinamento, implementação e manutenção de sistemas de IA. Ele envolve não apenas o treinamento de modelos de aprendizado de máquina, mas também a coleta e preparação de dados de treinamento, sistemas para avaliar e aprimorar o desempenho do modelo e a integração de modelos treinados em aplicações de IA do mundo real.” (Bergmann, Dave. O que é o ciclo de vida da IA? IBM, 2026. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-lifecycle. Acesso em: 28 jun. 2026).
9 Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo II, §§1º e 2º.
10Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 3º, III.
11Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 1º, §3º.
12 Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 12, caput.
13Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 14, parágrafo único.
14Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo III, I a VIII.
15Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 6º, §3º.
16Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 6º, §2º.
17 Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo I, XV e XVI.
18 Resolução CFM nº 2.454/26, Anexo I, XV e XVI.
19Resolução CFM nº 2.454/26, Art. 7º, caput.
20 Bollos, Rubens Harb. IA na medicina e a resolução do CFM: avanços e zonas cinzentas. Nexo Políticas Públicas, 2026. Disponível em: https://pp.nexojornal.com.br/ponto-de-vista/2026/03/11/ia-na-medicina-e-a-resolucao-do-cfm-avancos-e-zonas-cinzentas. Acesso em: 28 jun. 2026.
21 Sammarco, Ana Cândida et al. CFM publica marco regulatório sobre o uso de IA na medicina. Mattos Filho Advogados, 2026. Disponível em: https://www.mattosfilho.com.br/unico/cfm-ia-medicina/. Acesso em: 28 jun. 2026.
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Brasil, Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026. Conselho Federal de Medicina (CFM), 2026. Disponível em: https://sistemas.cfm.org.br/normas/arquivos/resolucoes/BR/2026/2454_2026.pdf. Acesso em: 16 jun. 2026.
Machado, Marcos Tadeu. Conselho Federal de Medicina (CFM) regulamenta o uso da Inteligência Artificial na Medicina. Instituto Ética Saúde, 2026. Disponível em: https://legismap.com.br/conteudos/artigos-e-noticias/conselho-federal-de-medicina-cfm-regulamenta-o-uso-da-inteligencia-artificial-na-medicina. Acesso em: 28 jun. 2026.
Sammarco, Ana Cândida; Caetano, Gustavo Swenson; Rodrigues, Andressa Deis; Sousa, Gustavo Vieira de. CFM publica marco regulatório sobre o uso de IA na medicina. Mattos Filho Advogados, 2026. Disponível em: https://www.mattosfilho.com.br/unico/cfm-ia-medicina/. Acesso em: 28 jun. 2026.
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