Preciso usar SOAP para a IA organizar a evolução?

Não. A melhor referência é o padrão que você já usa: HDA, antecedentes, exame físico, hipóteses e conduta; SOAP; lista de problemas; ou a estrutura do seu serviço. O modelo de consulta deve seguir essa lógica, e não o contrário. O objetivo é reduzir a distância entre a primeira versão gerada e o texto que você colocaria no prontuário.

A IA pode registrar 'nega alergias' se o assunto não foi abordado?

Não deveria. Ausência de informação não equivale a negativa: se alergias não foram abordadas, o campo deve ficar ausente, e um sistema não examinado não deve aparecer como normal. Escreva isso explicitamente na instrução de cada seção do modelo e prefira modelos com menos campos fixos, que reduzem a tendência de preenchê-los.

Como sei se o meu modelo está bem ajustado?

Pela quantidade de texto que você precisa reescrever antes de colocar no prontuário. Teste o modelo em uma consulta simples e em um caso longo e observe se aparecem informações não mencionadas, negativos inferidos, exame físico preenchido automaticamente ou hipóteses transformadas em diagnósticos. Se a mesma correção se repete, ajuste o modelo.

Posso personalizar os modelos prontos do Vokkari?

Sim, no plano Profissional. O botão Personalizar cria uma cópia editável do modelo pronto em Meus Modelos, onde você renomeia, reescreve o preâmbulo, edita as instruções de cada seção e adiciona, remove ou reordena seções. Nos demais planos você usa os modelos prontos por especialidade, que já vêm configurados.

Como personalizar a transcrição e a evolução médica com IA

A utilidade de uma transcrição médica com IA depende menos de gerar um texto “bonito” e mais de produzir uma evolução próxima da forma como o(a) médico(a) documenta na prática clínica.

Efetivamente, isso envolve ajustar três pontos principais:

estrutura;
nível de detalhe;
regras de inclusão e omissão de informações.

Os modelos de evolução podem ser personalizados conforme o contexto clínico, a especialidade e o estilo de documentação do profissional.

Parta do seu padrão real de evolução

A melhor referência para personalizar um modelo é a forma como você já escreve.

Se sua evolução habitual segue:

HDA
Antecedentes relevantes
Exame físico
Hipóteses diagnósticas
Conduta

não há motivo para migrar para SOAP apenas porque a documentação está sendo auxiliada por IA.

Da mesma forma, se você utiliza SOAP, lista de problemas ou uma estrutura própria do serviço, o modelo pode seguir essa lógica.

O objetivo é reduzir a distância entre a saída inicial e o texto que você efetivamente colocaria no prontuário.

Ajuste o nível de síntese

Uma evolução pode ser mais narrativa:

Paciente refere cefaleia há três dias, pulsátil, associada a náuseas e fotofobia, sem febre ou déficit neurológico relatado.

Ou mais fragmentada:

HDA

Cefaleia há 3 dias.

Caráter pulsátil.

Náuseas e fotofobia.

Nega febre.

Nega déficit neurológico.

As duas formas podem representar adequadamente a consulta.

A escolha depende de legibilidade, velocidade de revisão e integração com o prontuário utilizado.

Textos excessivamente sintéticos podem perder nuances. Textos muito detalhados aumentam o tempo de revisão e podem incorporar informações pouco relevantes.

Evite modelos universais demais

Um único modelo raramente funciona bem para todos os atendimentos.

Pode fazer sentido separar, por exemplo:

Pediatria

puericultura;
consulta de emergência.

Clínica médica

primeira avaliação;
retorno;
revisão de exames.

Quanto mais diferente for o contexto clínico, maior a vantagem de utilizar estruturas específicas.

Faça o modelo refletir a especialidade

Campos genéricos ajudam até certo ponto. A evolução costuma ficar melhor quando o modelo prioriza o que realmente importa naquele atendimento.

Na ginecologia, por exemplo:

antecedentes ginecológicos e obstétricos;
contracepção;
queixas;
exame físico;
exames prévios;
impressão diagnóstica;
conduta.

Na psiquiatria:

evolução dos sintomas;
antecedentes psiquiátricos;
psicofármacos;
exame do estado mental;
avaliação de risco, quando realizada;
impressão diagnóstica;
plano.

Estrutura não é conteúdo clínico

Um dos principais cuidados na personalização é não transformar o modelo em um conjunto de achados pré-preenchidos.

É razoável ter um campo para exame cardiovascular.

Porém ter campos previamente inseridos não é a mesma coisa:

Bulhas normofonéticas, ritmo regular, sem sopros.

O mesmo vale para frases como:

bom estado geral;
afebril;
nega alergias;
nega tabagismo;
sem alterações neurológicas.

A estrutura deve orientar onde a informação será colocada, e não fornecer antecipadamente o resultado.

Informação não mencionada deve permanecer ausente

Essa é uma das regras mais importantes em transcrição clínica. Ausência de informação não equivale a negativa.

Se alergias não foram abordadas, o resultado não deveria registrar automaticamente:

Nega alergias.

Se determinado sistema não foi examinado, ele não deveria aparecer como normal.

Na maior parte dos casos, a melhor saída é simplesmente omitir aquilo que não foi mencionado.

Isso é especialmente importante em templates muito extensos, porque quanto maior o número de campos fixos, maior a tendência de tentar preenchê-los.

Seja mais restritivo com o exame físico

No exame físico, o ideal é incluir apenas:

achados explicitamente descritos;
medidas objetivas;
sinais vitais informados;
dados provenientes de documentos fornecidos;
negativos efetivamente registrados.

Se a consulta contém:

Dor moderada à palpação de fossa ilíaca direita, sem sinais de irritação peritoneal.

não há necessidade de completar automaticamente outros achados abdominais.

Preserve a incerteza diagnóstica

A evolução também deve manter a diferença entre:

diagnóstico conhecido;
hipótese diagnóstica;
diagnóstico diferencial;
condição em investigação.

Há diferença entre:

Enxaqueca

Cefaleia com sinais de alarme, a esclarecer

Se o modelo utiliza uma única seção chamada Diagnóstico, pode ser mais adequado utilizar Avaliação, Impressão diagnóstica ou separar diagnósticos estabelecidos de hipóteses.

Separe resultado disponível de exame solicitado

Outro ajuste simples é distinguir o que já está disponível daquilo que foi solicitado.

Por exemplo:

Exames complementares

Hb 12,3 g/dL.

Creatinina 0,9 mg/dL.

Exames solicitados

Hemograma.

TSH.

A mesma lógica pode ser aplicada a:

medicações em uso versus prescritas;
procedimentos realizados versus planejados;
encaminhamentos prévios versus realizados na consulta.

Isso reduz ambiguidades.

Defina também o formato visual

A personalização pode incluir:

texto corrido ou linhas separadas;
listas ou parágrafos;
títulos curtos ou completos;
uso de abreviações;
ordem das seções;
remoção de campos vazios.

Para quem revisa muitas consultas, pequenas diferenças de apresentação podem ter impacto relevante no tempo total de conferência.

Teste em casos diferentes

Um template que funciona bem em uma consulta simples pode se comportar mal em um caso mais longo.

Ao testar um modelo, vale observar:

aparecem informações que não foram mencionadas?
algum negativo foi inferido?
o exame físico contém preenchimentos automáticos?
hipóteses foram transformadas em diagnósticos?
exames realizados e solicitados ficaram separados?
condutas não mencionadas foram acrescentadas?
informações importantes ficaram excessivamente resumidas?
o texto final exige muita edição manual?

Se a mesma correção precisa ser feita repetidamente, o modelo provavelmente deve ser ajustado.

Menos campos podem produzir uma evolução melhor

Templates progressivamente maiores nem sempre produzem resultados melhores.

Campos raramente utilizados podem:

aumentar ruído;
gerar repetições;
favorecer inferências;
dificultar a revisão.

Na prática, costuma funcionar melhor manter:

regras gerais estáveis;
estrutura específica para o contexto;
apenas os campos realmente utilizados.

O principal critério é a quantidade de correção necessária

Um modelo bem ajustado não é necessariamente o mais detalhado.

É aquele que produz uma primeira versão que exige pouca intervenção antes de ser validada.

Um teste simples é:

quanto desse texto eu precisaria reescrever antes de colocar no prontuário?

Se a resposta for “muito”, provavelmente o modelo ainda não representa bem sua forma de documentar.

A transcrição com IA tende a funcionar melhor quando a estrutura acompanha o raciocínio clínico e o padrão de registro já utilizado pelo profissional, mantendo um princípio básico: organizar o que foi documentado sem completar o que não foi informado.

Os cuidados que valem para qualquer modelo (consentimento, revisão logo após a consulta, qualidade e integridade do registro) estão em Documentação clínica com IA: 5 boas práticas para melhorar o registro.

E no Vokkari?

O Vokkari Med já conta com diversos modelos prontos para diferentes especialidades e contextos clínicos, desenvolvidos e testados a partir do uso prático.

Há modelos para clínica médica, ginecologia, psiquiatria, pediatria, neurologia, geriatria, urgência e outros cenários de atendimento.

Eles podem ser utilizados diretamente ou servir como ponto de partida para personalização (no plano Profissional).

Assim, não é necessário começar do zero: o(a) médico(a) pode partir de uma estrutura já testada e ajustar nível de detalhe, organização e estilo de evolução de acordo com sua rotina.

Esse é um dos objetivos do Vokkari e também o nosso diferencial: combinar modelos prontos com liberdade de personalização, sem obrigar diferentes especialidades a documentarem da mesma forma.

O plano Gratuito inclui 5 horas de gravação, sem cartão de crédito, para testar os modelos nas suas próprias consultas. A revisão e a palavra final são sempre suas.

Referências

Weed LL. Medical records that guide and teach. N Engl J Med. 1968;278(11):593-600. doi:10.1056/NEJM196803142781105
Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 1.638, de 10 de julho de 2002. Define prontuário médico e torna obrigatória a criação da Comissão de Revisão de Prontuários nas instituições de saúde. Diário Oficial da União, 9 ago 2002; Seção 1:184-5. Art. 5º. Disponível em: https://sistemas.cfm.org.br/normas/visualizar/resolucoes/BR/2002/1638
Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.454, de 11 de fevereiro de 2026. Normatiza o uso da inteligência artificial na medicina. Diário Oficial da União, Brasília, 27 fev 2026, ed. 39, seção 1, p. 158; retificação em 5 mar 2026, ed. 43, seção 1, p. 91. Arts. 4º e 5º. Disponível em: https://sistemas.cfm.org.br/normas/visualizar/resolucoes/BR/2026/2454
Koenecke A, Choi ASG, Mei KX, Schellmann H, Sloane M. Careless Whisper: speech-to-text hallucination harms. In: Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ‘24). 2024:1672-1681. doi:10.1145/3630106.3658996. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3630106.3658996