Quando os Doentes Perguntam à Inteligência Artificial: Oportunidades e Desafios na Comunicação em Oncologia

Autores

  • Ana Grilo Escola Superior de Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa, Lisboa; CICPSI, Centro de Investigação em Ciência Psicológica da Faculdade de Psicologia, Faculdade de Psicologia, Universidade de Lisboa, Lisboa; H&TRC, Health and Technology Research Center, Escola Superior de Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa, Lisboa, Portugal
  • Dinis Vicente Escola Superior de Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa, Lisboa, Portugal
  • Leonor Escola Superior de Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa, Lisboa, Portugal
  • Marco Caetano Escola Superior de Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa, Lisboa, Portugal

DOI:

https://doi.org/10.51126/revsalus.v8iSupIII.47611

Palavras-chave:

Radioterapia; Cancro da mama; Toxicidade cutânea; Inteligência Artificial; Educação do doente

Resumo

Introdução: A crescente utilização de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) por doentes oncológicos está a transformar a comunicação em saúde. Na radioterapia do cancro da mama, onde elevadas necessidades de informação coexistem com preocupações sobre toxicidade cutânea, importa avaliar em que medida estes modelos fornecem respostas clinicamente robustas, legíveis e adequadas às necessidades das doentes.

Objetivos: Comparar a qualidade, a clareza, a acessibilidade linguística e a consistência das respostas do ChatGPT‑4.0 e do Gemini 2.5 Flash a perguntas frequentes de doentes com cancro da mama sobre toxicidade cutânea induzida pela radioterapia.

Métodos: Desenvolveu‑se um estudo misto analítico‑descritivo. A partir de uma revisão da literatura sobre necessidades de informação em radioterapia mamária, foram identificadas 23 questões representativas das preocupações das doentes relativamente à toxicidade cutânea. Cada pergunta foi submetida, em inglês, ao ChatGPT‑4.0 e ao Gemini 2.5 Flash em sessões independentes. Dezasseis radioterapeutas europeus avaliaram, de forma cega e independente, as respostas de cada modelo utilizando uma escala de Likert de sete pontos aplicada a oito dimensões de qualidade. Adicionalmente, realizaram‑se análises de similaridade semântica (similaridade do cosseno), de fiabilidade interavaliadores (alfa de Krippendorff, kappa de Fleiss) e de legibilidade (Flesch Reading Ease Score, Flesch‑Kincaid Grade Level).

Resultados: O Gemini 2.5 Flash obteve classificações medianas superiores (6/7), destacando‑se pela maior profundidade clínica, linguagem centrada na doente e maior consistência entre avaliadores (α=0,78; κ=0,70). O ChatGPT‑4.0 apresentou medianas de 5/7, produzindo respostas mais diretas e estruturadas, com nível de leitura próximo do 8.º ano, enquanto o Gemini atingiu níveis em torno do 11.º ano, refletindo maior complexidade textual. A similaridade semântica entre os modelos foi moderada (mediana de 0,78), evidenciando abordagens distintas na apresentação da informação.

Conclusões: Ambos os modelos de IA demonstraram potencial como ferramentas complementares para a educação do doente em radioterapia do cancro da mama, evidenciando perfis funcionais distintos. O Gemini 2.5 Flash revelou‑se mais adequado para questões complexas e psicossociais, enquanto o ChatGPT‑4.0 mostrou‑se particularmente útil ao fornecer orientações práticas em linguagem mais acessível. A sua utilização deverá ser enquadrada em validação profissional contínua e integrada, como complemento, e não substituto, da comunicação clínica presencial.

Publicado

2026-09-17

Como Citar

Grilo, A., Vicente, D., Leonor, & Caetano, M. (2026). Quando os Doentes Perguntam à Inteligência Artificial: Oportunidades e Desafios na Comunicação em Oncologia. RevSALUS - Revista Científica Internacional Da Rede Académica Das Ciências Da Saúde Da Lusofonia – RACS, 8(SupIII). https://doi.org/10.51126/revsalus.v8iSupIII.47611