AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE FUNCIONAL EM PACIENTES GRAVES: PRECISÃO E COMPLETUDE DAS RESPOSTAS DO CHATGPT-4, COPILOT E GEMINI

Resumo

Introdução: Avaliar a funcionalidade de pacientes críticos é complexo e exige informações clínicas precisas. Com o uso crescente da inteligência artificial na saúde, é essencial verificar a precisão dessas ferramentas no apoio à tomada de decisões clínicas. Objetivo: Comparar a precisão e completude de ChatGPT-4, Microsoft Copilot e Google Gemini na avaliação da capacidade funcional de pacientes críticos. Método: Este estudo analítico transversal incluiu um conjunto de 42 questões clínicas desenvolvidas por especialistas em fisioterapia intensiva. As respostas do chatbot foram comparadas com as respostas de referência fornecidas por especialistas, utilizando escalas Likert. A análise estatística foi realizada utilizando o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis, seguido de análises post hoc (teste de Dunn e teste de HSD de Tukey). Resultados e Discussão: Em relação à precisão, o ChatGPT-4 (mediana 5, IIQ 0) e o Microsoft Copilot (mediana 5, IIQ 0) apresentaram desempenho semelhante (p = 0,43), ambos superando significativamente o Google Gemini (mediana 5, IIQ 2; p < 0,001). Em termos de completude, o ChatGPT-4 foi significativamente superior ao Google Gemini (p = 0,02), sem diferenças significativas observadas entre o ChatGPT-4 e o Copilot (p = 0,68) ou entre o Copilot e o Google Gemini (p = 0,32). Conclusão: O ChatGPT-4 e o Copilot demonstraram desempenho superior no suporte à tomada de decisão clínica para avaliar a capacidade funcional em pacientes gravemente enfermos em ambientes de terapia intensiva, destacando as potenciais limitações do Google Gemini.