Avaliação da qualidade, acurácia e utilidade educacional de respostas geradas por inteligências artificiais generativas para o estudo de medicina

Descrição

A inteligência artificial generativa tem sido cada vez mais utilizada no contexto da educação médica, especialmente por meio de chatbots capazes de responder dúvidas, sintetizar conteúdos e auxiliar na organização do raciocínio clínico. Entretanto, a utilização dessas ferramentas como apoio ao estudo médico exige avaliação crítica, uma vez que respostas incorretas, incompletas ou potencialmente inseguras podem comprometer o processo de aprendizagem. Este estudo tem como objetivo avaliar a qualidade, acurácia e utilidade educacional de respostas geradas por inteligências artificiais generativas para o estudo de conteúdos médicos. Trata-se de uma pesquisa observacional, transversal, comparativa e avaliativa, com abordagem quantitativa e qualitativa. Serão elaboradas perguntas médicas padronizadas, distribuídas em áreas como clínica médica, pediatria, cirurgia, ginecologia e obstetrícia, medicina preventiva e urgência/emergência, as quais serão submetidas a diferentes modelos de inteligência artificial generativa. As respostas obtidas serão registradas integralmente e avaliadas por examinadores independentes, considerando os domínios de acurácia científica, completude, coerência, clareza, segurança e utilidade educacional, por meio de escala tipo Likert de 1 a 5. Adicionalmente, poderão ser utilizados instrumentos adaptados de avaliação da qualidade da informação em saúde, como Modified DISCERN e EQIP, além de métricas de legibilidade e complexidade textual. Os dados serão analisados por estatística descritiva e testes comparativos apropriados, conforme a distribuição das variáveis. Espera-se que o estudo contribua para a compreensão das potencialidades e limitações das inteligências artificiais generativas como ferramentas de apoio ao estudo médico, favorecendo seu uso mais crítico, seguro e responsável na formação médica.