Confiabilidade e informação em saúde: avaliação da precisão das respostas dos chatbots de IA no contexto do diabetes

Resumo

 O uso crescente de chatbots baseados em modelos de linguagem de larga escala (LLM) como ferramenta de busca por informações em saúde representa uma mudança no acesso à informação. Isso é ainda mais relevante para usuários idosos, grupo com maior vulnerabilidade ao impacto de informações imprecisas. Este estudo transversal quali-quantitativo analisa a precisão das respostas obtidas por seis plataformas de IA (Gemini 3 Flash, DeepSeek-V3, Meta IA Llama 4, ChatGPT-4.1 mini, Copilot GPT-5 e Perplexity GPT-4o mini) para a pergunta “Algum remédio cura o diabetes?”, formulada a partir da coleta de dúvidas de uma amostra de 123 idosos participantes de iniciativas sem fins lucrativos de letramento digital em dois estados brasileiros. As respostas foram comparadas com as Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes por duas pesquisadoras, com desempate por um terceiro avaliador. Entre as seis ferramentas analisadas, somente a Meta IA e a Copilot forneceram respostas imprecisas. Os resultados evidenciam o risco informacional associado ao uso irrestrito de chatbots como fontes de informações em saúde, sinalizando a necessidade de avaliação contínua do seu uso.