AVALIAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA OBTENÇÃO DE CONHECIMENTO E SUGESTÕES DE CONDUTA NA PRÁTICA CLÍNICA EM NEFROLOGIA

Abstract

Introdução: Com o avanço da tecnologia, a inteligência artificial (IA) tem se mostrado promissora na melhoria da obtenção de conhecimento na medicina, incluindo o tratamento de doenças renais. Desse modo, torna-se essencial avaliar a acurácia das informações fornecidas por tais ferramentas. Este estudo visa avaliar sua confiabilidade e eficácia na área de Nefrologia, avaliando sua precisão e utilidade no aprendizado e na prática clínica. Objetivo: Avaliar a validade e a utilidade da IA na obtenção de conhecimento em Nefrologia, por meio da comparação entre as respostas fornecidas pela IA e referências mais conceituadas e utilizadas na prática clínica, bem como opinião de especialistas. Métodos: Foram criadas três perguntas base nos assuntos mais buscados no mundo relacionados à Doença Renal Crônica (DRC), de acordo com o Google Trends. As perguntas formuladas foram: (1) qual a relação entre ozempic e DRC?;(2) existem diferenças nas manifestações clínicas da DRC em mulheres?;(3) o que é o jardiance e qual sua posologia? Dez médicos nefrologistas avaliaram cada resposta fornecida pelo Chat GPT versão 4.0 e reportaram seu grau de satisfação com a mesma e com a conduta proposta ao paciente em uma escala de 1 a 5 (1-Extremamente ruim;2-Ruim;3-Aceitável;4-Bom;5-Extremamente bom). Resultados: Para as perguntas 1, 2 participantes consideraram a resposta gerada pela IA como "Ruim", 4 como "Aceitável" e 4 como "Bom". Para a pergunta 2, 5 consideraram "Aceitável", 3 como "Bom" e 2 como "Extremamente Bom". Por fim, com relação à terceira pergunta, 3 consideraram "Ruim", 4 "Aceitável" e 3 "Extremamente Bom". Conclusão: A inteligência artificial e outras ferramentas virtuais apresentam um grande potencial na obtenção de conhecimento em Nefrologia. Entretanto, seu grau de acurácia e eficácia na entrega de conhecimentos clínicos ainda pode deixar a desejar na perspectiva de especialistas. Aprimoramento com inclusão de novas bases de dados para informações médicas e refinamento científico deve ser avaliado para tais ferramentas como melhorias futuras.

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