A Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP) passou a montar simulados da prova de residência médica com o Gemini Notebook, a ferramenta do Google que só responde com base nas fontes que o usuário carrega. Segundo o relato publicado pelo Google em 15 de outubro de 2026, um processo que levava mais de duas semanas e consumia centenas de horas de professores especialistas agora pode ser concluído em menos de dez horas. As questões geradas pela IA seguem sendo validadas por médicos especialistas antes de chegar aos alunos.
Se você trabalha em escola, cursinho, faculdade ou programa de residência e precisa produzir avaliações em volume, o caso tem valor prático: mostra um fluxo que outras instituições brasileiras podem copiar, com os cuidados de revisão humana e de uso de materiais próprios. Abaixo explicamos o que o Google afirmou no anúncio, o que a faculdade fazia antes e depois, e o que isso significa para quem produz conteúdo educacional no Brasil.
Resumo rápido
- Gemini Notebook é o novo nome do NotebookLM. Ele funciona em ambiente fechado, respondendo apenas com base nas fontes carregadas pelo usuário.
- A FMUSP alimenta a ferramenta com protocolos clínicos do hospital, diretrizes de sociedades médicas, palestras do corpo docente e provas anteriores, além de uma rubrica do que é uma boa questão.
- Segundo o Google, um simulado que levava mais de duas semanas passou a sair em menos de dez horas, com economia de mais de R$ 200.000 por exame.
- O número de simulados nos anos clínicos cresceu: seis em 2024, sete em 2025 e oito para o sexto ano em 2026.
- A revisão por médicos especialistas continua obrigatória antes de qualquer questão chegar ao aluno.
- A USP foi designada pelo Google Instituição de Referência do Gemini for Education.
O que o Google afirmou no anúncio
O post do Blog do Google Brasil, assinado por Rodrigo Pimentel, chefe do Google for Education para a América Latina, é um estudo de caso e não um lançamento de produto. A data é 15 de outubro de 2026. O texto descreve como a FMUSP usou o Gemini Notebook, antigo NotebookLM, para ampliar a oferta de simulados da prova de residência médica.
O ponto central defendido pelo Google é de segurança e confiabilidade: a ferramenta opera em ambiente fechado, gerando respostas exclusivamente a partir de fontes definidas pelo usuário. Segundo o próprio post, ela não extrai informações da internet nem produz conteúdo com base em dados externos, o que mantém os materiais proprietários da faculdade dentro dos próprios domínios. Foi essa característica que pesou na escolha da instituição.
A parceria com o Google na educação não é nova. O texto afirma que, desde 2014, a instituição usa o Google Workspace for Education em todos os seus programas de graduação. Foi essa base que a levou a escolher o Gemini Notebook para produzir mais provas sem sobrecarregar o corpo docente.
O que a FMUSP fazia antes e o que faz agora
A mudança é de método, não só de ferramenta. Antes, cada simulado exigia centenas de horas de professores de medicina altamente especializados para a produção das questões, o que limitava quantas provas a faculdade conseguia oferecer por ano. A necessidade era prática: mais oportunidades de prática para os alunos se prepararem para uma prova concorrida, em que mais de 9.000 candidatos disputam menos de 380 vagas de residência no Hospital das Clínicas da USP, segundo o post.
No fluxo novo, a equipe responsável pelos simulados alimenta a ferramenta com materiais selecionados a dedo. São protocolos clínicos do hospital, diretrizes de sociedades médicas brasileiras e internacionais, palestras do corpo docente e provas anteriores. A equipe também define uma rubrica detalhada do que caracteriza uma boa questão, com base no histórico psicométrico da própria prova de residência do Hospital das Clínicas.
Com esse material carregado, o Gemini Notebook gera dezenas de questões. Cada uma passa então por validação de médicos especialistas, etapa que a universidade considera essencial. O resultado descrito é um exame que combina a geração por IA com a supervisão de professores especializados, preservando o rigor acadêmico.
| Etapa | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Produção das questões | Centenas de horas de professores especialistas | Geração por IA a partir de fontes selecionadas |
| Tempo por simulado | Mais de duas semanas | Menos de dez horas |
| Custo por exame | Referência de comparação | Economia de mais de R$ 200.000, segundo o Google |
| Validação | Feita pelos professores | Mantida, com médicos especialistas revisando cada questão |
| Simulados por ano | Seis em 2024 | Sete em 2025; oito (6º ano) e seis (5º ano) em 2026 |
Os números que o Google cita
Vale separar o que a fonte realmente afirma, porque números ajudam a dimensionar o caso e também a errar. O post traz quatro conjuntos de dados:
- Tempo: de mais de duas semanas para menos de dez horas por simulado.
- Custo: economia de mais de R$ 200.000 por exame simulado.
- Volume de provas: seis simulados em 2024, sete em 2025, e em 2026 oito para o sexto ano e seis para o quinto ano.
- Volume do processo seletivo: mais de 9.000 candidatos para menos de 380 vagas de residência no HC-USP.
O texto não divulga quantas questões a ferramenta gera por simulado além de dizer “dezenas”, nem o custo total do projeto, nem um percentual de acerto das questões validadas. Esses números simplesmente não estão no anúncio, e não devem ser inventados por quem for replicar o caso.
Exemplo: um cursinho preparatório em Belo Horizonte
Considere um cursinho preparatório de médio porte em Belo Horizonte que monta simulados semanais para turmas de vestibular e residência. Hoje, cada simulado depende de um ou dois professores escrevendo questões à mão, o que trava o número de provas por mês.
O modelo da FMUSP sugere um caminho replicável. O cursinho reuniria seu próprio acervo (apostilas, listas de exercícios corrigidos, provas de anos anteriores e um guia do que faz uma boa questão naquele exame), carregaria tudo no Gemini Notebook e usaria a ferramenta para gerar rascunhos de questões. Em seguida, um professor revisaria cada item antes de publicá-lo. O ganho não é eliminar o professor, e sim tirar dele o trabalho repetitivo da primeira versão e devolver tempo para o que só ele faz: julgar qualidade, ajustar dificuldade e corrigir a turma.
O cenário é ilustrativo, para mostrar como o critério de uso se aplica a outro contexto. Não há aqui números de resultado, porque variam muito conforme o tamanho da instituição e o acervo disponível.
O que isso significa para instituições e estudantes brasileiros
Para a instituição, a mensagem é que a IA generativa entra melhor quando ancorada em conteúdo próprio e sujeita a revisão. Uma ferramenta que só responde com base nas fontes carregadas tende a ser mais fácil de aprovar em comitês de ensino e de conformidade do que um chatbot aberto, porque o risco de a IA trazer informação de fora diminui.
Para o estudante, o post também mostra um segundo uso. Segundo o texto, alunos da FMUSP usam o Gemini for Education e o NotebookLM na rotina de estudos, gerando resumos e flashcards a partir dos materiais dos professores e criando questões de prática para as próprias avaliações. Ou seja, o mesmo tipo de ferramenta serve à instituição, na produção de provas, e ao aluno, na revisão pessoal.
Para faculdades que observam o caso, a FMUSP aparece como modelo. O post afirma que outras faculdades de medicina do Brasil passaram a considerar sua experiência como referência, e que o Google designou a Universidade de São Paulo como Instituição de Referência do Gemini for Education. A instituição ainda criou seu próprio Centro de Inteligência Artificial, adquiriu 100 licenças do Google AI Pro for Education e planeja estender o modelo de avaliação assistida por IA do primeiro ao quarto ano do curso.
Como começar sem repetir erros de conformidade
Quem for montar um fluxo parecido precisa tratar três frentes antes de gerar a primeira questão. A primeira é o acervo: reúna apenas material sobre o qual a instituição tenha direito de uso e mantenha o controle de quem carregou o quê, especialmente quando houver dados de pacientes ou material de terceiros. A segunda é o processo: defina por escrito que nenhuma questão gerada vai ao aluno sem revisão de um especialista, e registre quem revisou. A terceira é a rubrica, o guia do que é uma boa questão, que é o que dá consistência ao que a IA produz.
Vale checar como a ferramenta se conecta ao ambiente que a instituição já usa. Um ponto de partida é entender as integrações com o Google Gemini e como o ecossistema do Workspace conversa com as ferramentas de IA. Também ajuda ver, na prática, como o Gemini aparece dentro dos apps do Google Workspace e como funciona o NotebookLM em ambiente corporativo com o Google Drive e permissões, que trata exatamente do controle de acesso de fontes.
Erros comuns
- Achar que a IA substitui o professor. No caso da FMUSP, a validação por médicos especialistas continua obrigatória. A ferramenta gera rascunhos, não a versão final.
- Carregar material sem direito de uso. Provas de terceiros, diretrizes com restrição e conteúdo protegido não devem entrar no acervo sem autorização.
- Esquecer dados sensíveis. Materiais com informação de paciente exigem tratamento de dados conforme a LGPD e as políticas da própria instituição.
- Confundir velocidade com qualidade. Gerar dezenas de questões rápido não diz nada sobre o acerto delas. A revisão é o que garante o rigor.
- Repetir números que a fonte não traz. O post não informa percentual de acerto nem custo total do projeto. Não invente esses dados.
- Deixar o acervo desorganizado. Fontes mal selecionadas produzem questões ruins. A rubrica e a curadoria pesam mais que o volume.
Perguntas frequentes
O que é o Gemini Notebook?
É o novo nome do NotebookLM, a ferramenta do Google que responde com base apenas nas fontes que o usuário carrega, em ambiente fechado. Segundo o post, ela não busca informações na internet nem usa dados externos para gerar conteúdo.
Quanto tempo a FMUSP economizou?
Segundo o Google, a elaboração de um simulado caiu de mais de duas semanas para menos de dez horas, com economia de mais de R$ 200.000 por exame. Esses são os números do anúncio.
Quantos simulados a faculdade passou a oferecer?
O post afirma que foram seis simulados em 2024, sete em 2025 e, em 2026, oito para o sexto ano e seis para o quinto ano. O crescimento ocorre nos anos clínicos, os dois últimos do curso de medicina.
As questões são usadas direto com os alunos?
Não. Segundo a fonte, o Gemini Notebook gera dezenas de questões que depois passam por validação de médicos especialistas, etapa que a universidade considera essencial.
Serve para quem não é da área médica?
O princípio serve a qualquer instituição que produz avaliações em volume: ancorar a IA em material próprio, definir uma rubrica do que é uma boa questão e manter revisão humana. O que muda é o acervo de cada área.
Preciso de uma licença especial do Google?
A FMUSP usa o Google Workspace for Education e adquiriu 100 licenças do Google AI Pro for Education, segundo o post. As condições comerciais variam por instituição e não são detalhadas no anúncio. Confirme nos canais oficiais do Google for Education.
