Inteligência artificial pode melhorar respostas médicas

Um estudo recente da NYU Langone Health investigou a eficácia de chatbots de inteligência artificial generativa (IA Gen) na comunicação entre pacientes e profissionais de saúde. Os resultados indicam que as respostas geradas pela IA Gen foram consideradas de qualidade comparável às respostas de médicos, especialmente em termos de estilo de comunicação e empatia.

A pesquisa contou com a participação de 16 médicos de cuidados primários, que avaliaram respostas tanto de chatbots quanto de profissionais de saúde para mensagens de pacientes. As respostas da IA Gen foram classificadas como mais empáticas e com um estilo de comunicação superior em comparação às respostas dos médicos. Essas respostas também eram mais longas, linguísticamente complexas e continham mais linguagem subjetiva e positiva.

Os médicos participantes avaliaram as respostas em três dimensões: qualidade do conteúdo informativo, qualidade da comunicação e usabilidade do rascunho. Embora as respostas da IA Gen tenham recebido notas mais altas no estilo de comunicação, ambas as fontes foram classificadas de maneira semelhante na qualidade do conteúdo informativo e na usabilidade dos rascunhos.

A IA Gen mostrou potencial para reduzir a carga de trabalho dos profissionais de saúde, oferecendo respostas mais empáticas. No entanto, as respostas geradas pela IA Gen eram menos legíveis, o que pode representar um desafio para pacientes com menor alfabetização em saúde ou inglês. Isso ressalta a necessidade de ajustes na complexidade linguística para garantir a compreensão por todos os pacientes.

O estudo destaca a importância de utilizar a IA Gen para melhorar a comunicação médico-paciente, mas também a necessidade de garantir que as respostas sejam acessíveis a todos os níveis de alfabetização. A integração de chatbots IA Gen nos registros eletrônicos de saúde pode ser um avanço significativo, mas deve ser implementada com cautela para maximizar seus benefícios e minimizar possíveis desvantagens.

Fonte: JAMA Network Open. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.22399.

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