A IA pode tornar os textos médicos em linha mais fáceis de compreender

Amela Miftaroski, licenciada em Informática Médica pela Universidade de Ciências Aplicadas de Heilbronn e autora principal, realizou um estudo sobre a legibilidade de artigos médicos em linha simplificados por IA como parte da sua tese final, que foi publicada na revista internacional JMIR AI. "A publicação do estudo ilustra a forma como integramos a investigação prática no ensino do curso de Informática Médica da Universidade de Heilbronn", sublinha a Dra. Monika Pobiruchin. "O facto de uma tese de licenciatura dar origem a uma publicação numa revista internacional mostra que já se está a trabalhar a um nível científico muito elevado logo no início do curso."

A equipa de investigação constituída por Amela Miftraoski, Dr. Richard Zowalla, Martin Wiesner e Dra. Monika Pobiruchin analisou 60 artigos médicos em linha sobre doenças comuns e temas de saúde relevantes. Os textos foram então automaticamente simplificados utilizando quatro modelos linguísticos principais, incluindo o ChatGPT e o Microsoft Copilot. Foram utilizadas medidas de legibilidade estabelecidas para avaliar até que ponto os textos revistos podiam ser compreendidos por pessoas sem conhecimentos médicos prévios.

Os resultados mostram-no: Os modelos de IA testados foram capazes de aumentar a legibilidade em geral. O Microsoft Copilot, em particular, obteve melhorias significativas e atingiu o nível intermédio recomendado para metade dos textos. O ChatGPT-3.5 também apresentou bons resultados, enquanto outros modelos apenas registaram pequenas melhorias. No entanto, o nível de legibilidade recomendado pelos peritos, comparável ao 8.º ano, raramente foi alcançado.

Neste contexto, Amela Miftaroski chama a atenção para os riscos: "Alguns textos gerados por IA continham imprecisões ou omitiam informações contextuais importantes, o que pode levar a mal-entendidos ou desinformação no ambiente médico". Estas imprecisões mostram que os modelos de IA podem gerar rapidamente conteúdos incorrectos ou fora do contexto sem a orientação de um especialista. O método não é, por conseguinte, adequado para uso privado, por exemplo, quando os leigos pretendem simplificar eles próprios os textos médicos utilizando a IA. Assim, o jovem investigador sublinha: "A IA pode simplificar os textos, mas uma revisão profissional continua a ser essencial".

Apesar destas limitações, os autores vêem um grande potencial: "Os modelos linguísticos de grande dimensão poderiam aliviar a carga dos estabelecimentos de saúde, criando projectos de texto iniciais que são depois verificados e finalizados por especialistas. A longo prazo, isto poderia tornar a informação sobre saúde mais compreensível para os cidadãos", comenta o coautor Martin Wiesner.

O estudo fornece, assim, informações importantes sobre a forma como os sistemas apoiados pela IA podem contribuir para melhorar a literacia em matéria de saúde no futuro e que ainda é necessário ter cuidado ao lidar com questões médicas e grandes modelos linguísticos.