UFMG: grupo propõe treinar ChatGPT para responder sobre tratamentos de saúde

O estudo da Faculdade de Medicina da UFMG, intitulado "Large language models in healthcare: an assessment of quality", foi um dos vencedores do Grand Challenges, iniciativa que promove a inovação para resolução de problemas urgentes de saúde e desenvolvimento global, financiada pela Bill & Melinda Gates Foundation. A pesquisa propõe treinar o ChatGPT - chatbot online de inteligência artificial, para fornecer respostas mais confiáveis sobre tratamentos de saúde. O objetivo é melhorar o acesso, especialmente das populações mais pobres, à medicina especializada. 

Os autores principais do estudo são Henrique Lima, doutorando do Programa de Pós-graduação em Ciências Aplicadas à Cirurgia e Oftalmologia, e Vivian Resende, professora do Departamento de Cirurgia.

Segundo eles, o projeto deve ser desenvolvido nos idiomas mais falados no mundo, para a inclusão da maioria dos países. "É uma ferramenta estratégica para aproveitar o potencial da inteligência artificial (IA) para melhorar a qualidade de vida nas comunidades vulneráveis, garantindo que todos se beneficiem dos avanços na tecnologia."

Juntamente com cientistas do Paquistão e dos Estados Unidos, outros professores da UFMG também compõem o grupo que elaborou o estudo: Pedro Henrique Trocoli-Couto, Marcelo Mamede e Zilma Reis, da Faculdade de Medicina, e Adriana Pagano, da Faculdade de Letras.

Potencial

De acordo com Henrique Lima, a ideia surgiu mediante a constatação do crescimento mundial do uso de plataformas digitais para orientação em medicina. “De forma geral, a população utiliza esses recursos para identificar sintomas, procurar diagnósticos ou tratamentos. Por isso, treinar uma IA própria para responder perguntas sobre saúde coletiva pode ser considerada uma opção viável”, defende.

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Os autores acreditam que a plataforma também poderá auxiliar o trabalho de equipes de saúde, caso seja alcançada uma melhora significativa na qualidade das respostas. “Ainda existe o forte risco de utilizar informações online para diagnósticos, principalmente quando falamos do público leigo. Uma resposta mal formulada ou mal compreendida pode ser prejudicial”, ressalva Henrique Lima.