Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Avaliação da precisão diagnóstica e as recomendações de manejo do ChatGPT em rinossinusite crônica
Autor(es):	Almeida, Vinícius Gomes de França
Primeiro Orientador:	Brasil, Michelle Queiroz Aguiar
Resumo:	Introdução: A Rinossinusite Crônica (RSC) é uma condição inflamatória complexa que gera um ônus anual de bilhões de dólares aos sistemas de saúde. Devido à sua etiologia multifatorial e aos diversos "mímicos" diagnósticos, a tomada de decisão clínica é desafiadora. O advento da Inteligência Artificial (IA), através de modelos como o ChatGPT, surge como uma ferramenta promissora, mas que ainda carece de validação rigorosa na otorrinolaringologia. Objetivo: Este estudo avaliou a precisão diagnóstica e as recomendações de manejo do ChatGPT em comparação com um residente de 3º ano e um especialista em rinologia (>5 anos de experiência). Metodologia: Foi realizado um estudo observacional transversal com 20 prontuários reais do HUPES-UFBA, abrangendo desde RSC clássicas até patologias raras e malignas. Utilizou-se um prompt padronizado para a IA e os avaliadores humanos, comparando suas respostas com o padrão-ouro (desfecho final do prontuário) através de classificações de precisão, escala Likert de aplicabilidade e coeficiente de concordância Kappa de Cohen. Resultados: Precisão Surpreendente: O ChatGPT obteve 75% de acertos totais, superando o desempenho do residente (70%) e mantendo uma margem de 0% de erros diagnósticos crassos. Alta Aplicabilidade: 95% das condutas sugeridas pela IA foram classificadas como "Totalmente Aplicáveis" pela escala Likert, mesmo em casos de alta complexidade. O Paradoxo da Concordância: A análise estatística revelou uma discordância sistemática (Kappa -0,0989) entre o ChatGPT e o especialista, indicando que a IA e o médico sênior utilizam caminhos de raciocínio fundamentalmente diferentes. Conclusão: O estudo posiciona o ChatGPT como um valioso "copiloto" diagnóstico, capaz de oferecer suporte seguro e aplicável, especialmente em ambientes com recursos limitados ou para profissionais em formação. No entanto, a discordância sistemática com o especialista reforça que a senioridade clínica e o conhecimento tácito permanecem insubstituíveis, definindo um futuro onde a colaboração humano-máquina é a chave para uma medicina de precisão
Palavras-chave:	Rinossinusite Crônica Inteligência Artificial ChatGPT Precisão diagnóstica
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::CIRURGIA::CIRURGIA OTORRINOLARINGOLOGICA CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO::ENSINO-APRENDIZAGEM::TECNOLOGIA EDUCACIONAL
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora / Evento / Instituição:	Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição:	UFBA
metadata.dc.publisher.department:	Faculdade de Medicina da Bahia
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.ufba.br/handle/ri/44085
Data do documento:	5-Fev-2025
Aparece nas coleções:	Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) - Programa de Residência Médica (Faculdade de Medicina)

Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.