Eficácia dos Chatbots na Triagem e Avaliação em Saúde Mental: Revisão Sistemática
PsiquiatriaO que aconteceu
Os transtornos de saúde mental acometem 970 milhões de pessoas globalmente, mas mais de 50% não acessam a avaliação oportuna devido a barreiras estruturais e carências profissionais. Chatbots e agentes conversacionais baseados em IA têm emergido como ferramentas promissoras para rastreamento e avaliação da saúde mental. Este estudo avaliou sistematicamente a efetividade, acurácia, confiabilidade e aceitabilidade de chatbots e agentes conversacionais baseados em IA para triagem e avaliação de saúde mental em adultos. Busca sistemática realizada em maio de 2025 em PubMed/MEDLINE, PsycINFO, Scopus e Web of Science (2019-2025), seguindo as diretrizes PRISMA (Preferred Reporting Itens for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020. Estudos elegíveis avaliaram chatbots ou IA para triagem/avaliação em saúde mental em adultos (≥18 y). O risco de viés foi avaliado utilizando ferramentas apropriadas (Risk of Bias 2, Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2, Joanna Briggs Institute checklists e Methods Methods Appraisal Tool). Esta revisão sistemática foi registrada no PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews; CRD420251072392).
O que encontraram
Foram incluídos 18 estudos (2021-2025), com amostras variando de 20 a 3902 participantes. Os chatbots baseados em regras demonstraram alta confiabilidade (Cronbach α > 0,85) e boa aceitabilidade (Aceitação da Medida de Intervenção > 19/25). Modelos generativos (modelos de grande linguagem) obtiveram sensibilidades de 0,84 a 0,93 e especificidades de 0,80 a 0,96 para depressão e ansiedade, com correlações até r=0,96 com clínicos especialistas em avaliação de risco de suicídio. As abordagens híbridas combinando grandes modelos de linguagem com aprendizado de máquina alcançaram desempenho excepcional para comprometimento cognitivo (F1-score de 92,1%, especificidade de 99,6%). A maioria dos estudos relatou alta satisfação do usuário (≥70%), embora existam barreiras entre populações mais velhas. A qualidade metodológica foi heterogênea com risco moderado de viés nas dimensões críticas.
Por que isso importa
Chatbots e agentes conversacionais de IA demonstram desempenho clinicamente relevante na triagem e avaliação da saúde mental. No entanto, a implementação segura requer protocolos clínicos claros, supervisão profissional, integração com registros eletrônicos de saúde e mitigação ativa do viés algorítmico. Essas tecnologias devem complementar e não substituir o julgamento clínico.
Tradução automática do resumo original, publicado em JMIR mental health sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Effectiveness of Chatbots in Mental Health Screening and Assessment: Systematic Review
Isabel Morales Gil, Inés Marti-Estevez, Sandra Doval, José Miguel Gutiérrez-Carrillo, Rocío Fausor, Silvia Arribas-García, Miguel Ángel Álvarez-Mon, Javier Quintero
Descritores MeSH
- Generative Artificial Intelligence
- Mental Disorders
- Mass Screening
- Humans
- Reproducibility of Results