Segurança do Paciente

Root Cause Analysis

Método estruturado de investigação de eventos adversos graves que busca identificar as causas primárias — falhas de sistema, e não apenas erros individuais — para prevenir recorrências.

Preliminary Risk Assessment

Processo obrigatório pelo qual instituições médicas classificam o grau de risco de um sistema de IA antes de seu uso, considerando impacto nos direitos dos pacientes, criticidade do contexto, autonomia do modelo e sensibilidade dos dados.

Safety Checklists

Listas estruturadas de verificação usadas em pontos críticos do cuidado para garantir que etapas essenciais não sejam omitidas por distração, interrupção ou sobrecarga cognitiva.

Safety Culture

Conjunto de valores, atitudes, percepções e padrões de comportamento compartilhados por uma organização de saúde que determinam seu comprometimento coletivo com a prevenção de danos.

Fishbone Diagram / Cause-and-Effect Diagram

Ferramenta visual de análise de causa raiz que organiza as causas de um problema em categorias (espinhas de um peixe), facilitando a identificação sistemática de fatores contribuintes.

Adverse Event

Dano não intencional causado pelo cuidado de saúde — e não pela doença de base — que resulta em lesão, incapacidade, hospitalização prolongada ou morte.

Sentinel Event

Evento adverso grave, inesperado e em geral evitável — como morte, perda permanente de função ou cirurgia em local errado — que exige investigação imediata e análise de causa raiz obrigatória.

Failure Mode and Effects Analysis

Método prospectivo de análise de risco que identifica, em um processo ou sistema, os modos possíveis de falha, seus efeitos prováveis e sua criticidade — antes que o dano ocorra.

High Reliability Organization

Organização que opera em ambientes de alto risco e alta complexidade com taxa de eventos adversos significativamente menor do que seria estatisticamente esperada, por meio de práticas e cultura específicas.

High-Risk AI

Sistemas com alto potencial de danos físicos, psíquicos ou morais — ou impacto significativo à saúde pública — caso funcionem indevidamente, incluindo os que influenciam decisões médicas críticas ou executam ações automatizadas com consequências clínicas relevantes.

Low-Risk AI

Sistemas de IA cujo potencial de causar danos à saúde ou aos direitos dos pacientes é mínimo ou inexistente — tipicamente funções administrativas ou operacionais sem influência decisória direta em diagnósticos ou tratamentos.

Unacceptable-Risk AI

Quarta categoria de risco da Resolução CFM nº 2.454/2026 — sistemas cujo potencial de dano é tão grave que seu uso na medicina é vedado, independentemente de qualquer mecanismo de controle ou supervisão.

Medium-Risk AI

Sistemas que apoiam decisões clínicas relevantes sem executá-las de forma autônoma — erros do algoritmo podem ser detectados e corrigidos pelo profissional antes de causarem dano, tornando o risco mitigável pela supervisão humana ativa.

Just Culture

Abordagem que distingue erros humanos inevitáveis de comportamentos imprudentes ou intencionalmente inseguros, responsabilizando de forma proporcional sem punir quem reporta incidentes de boa-fé.

Swiss Cheese Model

Metáfora criada por James Reason para explicar como acidentes em sistemas complexos ocorrem quando múltiplas camadas de defesa falham simultaneamente, permitindo que um trajeto de erro atravesse todas elas.

Near Miss / Close Call

Incidente que não chegou a causar dano ao paciente — por acaso ou por intervenção oportuna — mas que tinha potencial para isso.

Incident Reporting

Processo formal pelo qual profissionais de saúde registram eventos adversos, near misses e condições inseguras, alimentando sistemas de aprendizado organizacional e vigilância em saúde.

Plan-Do-Check-Act

Ciclo de melhoria contínua composto por quatro fases — Planejar, Executar, Verificar e Agir — que orienta a implementação e o aprimoramento sistemático de mudanças em processos de saúde.

Marco regulatório que normatiza o uso de inteligência artificial na medicina, estabelecendo direitos e deveres do médico, critérios de classificação de risco e requisitos de governança.

Medical Accountability with AI

Princípio da Resolução CFM nº 2.454/2026 pelo qual o médico permanece integralmente responsável por todos os atos praticados com auxílio de IA — o uso da tecnologia não transfere nem dilui a responsabilidade ético-profissional.

Mandatory Human Oversight

Determinação da Resolução CFM nº 2.454/2026 de que soluções de IA não são soberanas — a supervisão humana é sempre obrigatória e o médico tem direito de rejeitar ou desligar qualquer sistema que julgue inadequado, sem ser penalizado.