Avaliação da inteligência artificial e dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) na prática clínica: precisão, segurança e aplicabilidade em países de renda média
Autores
Byron Hernán Mena Acosta (Autor/a)
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Revista
Publicado em v. 1 n. 2 (2026) de Revista Médica de Loja.
Sobre a RevistaResumo
Introdução: Os modelos de linguagem de grande escala (LLM) vêm sendo investigados como apoio ao diagnóstico, à comunicação e à tomada de decisões clínicas. Seu desempenho depende da tarefa, do modelo e do ambiente de avaliação, o que limita a extrapolação para países de renda média. Objetivo: Analisar as evidências sobre o desempenho e a segurança clínica dos LLM e de outros sistemas de inteligência artificial e discutir sua aplicabilidade em países de renda média, com ênfase no Equador. Métodos: Revisão narrativa com busca estruturada no PubMed e no Google Scholar realizada em maio de 2026, orientada a publicações de 2022 até essa data. Um autor selecionou as fontes e extraiu os dados. Foram sintetizadas 12 publicações sobre desempenho ou implementação, diferenciando avaliações de LLM, outros sistemas de IA e documentos sem resultados clínicos comparativos. Não foram realizadas metanálises nem avaliação formal do risco de viés. Resultados: Em cenários de obstetrícia e ginecologia, o conjunto de LLM avaliados alcançou acurácia global de 73,75%, frente a 65,35% dos residentes. Em contraste, uma avaliação de dor abdominal encontrou desempenho inferior ao dos médicos. As avaliações de dano potencial das respostas do Med-PaLM 2 não demonstraram segurança equivalente no atendimento a pacientes. Os estudos de comunicação, prognóstico e suporte automatizado mediram desfechos distintos e não permitem uma estimativa conjunta. A conectividade, a interoperabilidade, a validação local e os custos condicionam a aplicabilidade no Equador. Conclusões: Os LLM mostram potencial como apoio supervisionado em tarefas específicas, mas as evidências revisadas não estabelecem superioridade clínica geral nem segurança equivalente à de especialistas. Sua implementação requer avaliação prospectiva local, proteção de dados, capacitação e monitoramento do desempenho.
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