Síntese de evidência suportada pela inteligência artificial: um estudo de caso da interoperabilidade inteligente da bomba de perfusão

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaMedical sciences (Basel, Switzerland)31 ago 20260 citações

O que aconteceu

As ferramentas de inteligência artificial têm emergido como promissor suporte metodológico para revisões sistemáticas e avaliação de tecnologia em saúde (ATS). A interoperabilidade da bomba de infusão inteligente representa um estudo de caso relevante devido às suas implicações na segurança dos medicamentos, no fluxo de trabalho de enfermagem e na melhoria da qualidade hospitalar. O objetivo foi avaliar o desempenho da inteligência artificial como ferramenta de suporte metodológico em uma revisão sistemática, utilizando como estudo de caso a síntese de evidências sobre interoperabilidade bomba-registro eletrônico de saúde inteligente. Foi realizada uma revisão sistemática seguindo as diretrizes PRISMA 2020. As pesquisas foram realizadas nas bases de dados MEDLINE, Embase e Cochrane Library. Ferramentas assistidas por IA (ChatGPT GPT-4 e Open Science Reviewer) foram incorporadas à extração de dados, avaliação de relatórios com base nos critérios STROBE e identificação exploratória de limitações metodológicas sob rigorosa supervisão humana. A concordância entre a extração assistida por IA e a extração manual foi avaliada descritivamente.

O que encontraram

A concordância global entre extração de dados manual e assistida por IA foi de 82,5% (99/120) entre as variáveis avaliadas. A concordância foi maior para as variáveis estruturadas, incluindo delineamento do estudo (10/10; 100,0%), variáveis de identificação do estudo (19/20; 95,0%) e características dos participantes (36/40; 90,0%). A concordância foi menor para as variáveis de conteúdo do estudo (18/30; 60,0%) e avaliação metodológica (16/20; 80,0%). Entre as 21 discrepâncias, erros de classificação foram mais comuns (13/21; 61,9%), seguidos de omissões (3/21; 14,3%), dados incompletos (3/21; 14,3%) e alucinações (2/21; 9,5%). A identificação de limitações metodológicas assistidas por IA mostrou concordância descritiva substancial com as avaliações humanas, mas demonstrou capacidade limitada para interpretações julgativas.

Por que isso importa

A inteligência artificial demonstrou utilidade para tarefas de revisão estruturada, como extração de dados e avaliação de relatórios, mas mostrou limitações em tarefas que requerem julgamento interpretativo e metodológico. Por conseguinte, a supervisão humana continua a ser essencial durante todo o processo de revisão. Esses achados derivam de um estudo de caso único e não devem ser generalizados além do contexto avaliado e das ferramentas de IA.

Tradução automática do resumo original, publicado em Medical sciences (Basel, Switzerland) sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.