Os bots de IA cometem erros no diagnóstico em quase 80 %, conforme descobriu a pesquisa

Breve sobre os resultados da pesquisa

Um estudo recente publicado em *Jama Network Open* e citado no *Financial Times* mostrou que chatbots populares não conseguem diagnosticar com precisão se recebem apenas um conjunto limitado de dados. Em mais de 80 % dos casos, eles emitiram diagnósticos errados, e somente quando a descrição completa dos sintomas era fornecida a acurácia aumentava para 90 %.

Como o estudo foi conduzido
Passo | O que fizeram | Seleção de casos
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Seleção de cenários clínicos | 29 cenários clínicos foram escolhidos a partir da literatura de referência. |
Transferência de dados | Informações sobre o paciente foram enviadas aos chatbots gradualmente: histórico médico → resultados de exames físicos → análises laboratoriais. |
Perguntas ao IA | Perguntavam sobre diagnóstico; mediam precisão e completude das respostas.

Participantes do experimento
* 20 modelos populares da OpenAI, Anthropic, Google, xAI e DeepSeek.
* Com dados incompletos, mais de 80 % deles faziam diagnósticos incorretos.
* À medida que a quantidade de informação aumentava, a precisão melhorava: nos melhores casos – >90 %, em média – erros abaixo de 40 %.

Reação dos desenvolvedores
Empresa | Comentário
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Google & Anthropic | Ao tentar obter recomendações médicas, os chatbots recomendam fortemente procurar um especialista.
OpenAI | Indica nos termos de uso que seus serviços não são destinados a fornecer recomendações médicas licenciadas.
xAI & DeepSeek | Não deram comentários.

Alguns deles estão desenvolvendo modelos especializados: o Google criou o AMIE, que demonstra bons resultados, mas suas conclusões ainda exigem confirmação por um médico vivo, especialmente considerando a importância da avaliação visual.

Conclusão
Chatbots podem ser úteis como ferramenta auxiliar, mas com informações limitadas eles frequentemente erram. Usá‑los como substitutos de profissionais médicos qualificados ainda é inaceitável, embora tais modelos possam ser úteis em regiões com falta de acesso à medicina tradicional.