REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202409302212
Gilson Daniel Lima Cardoso, Ellen Carneiro Viana, Guilherme Augusto Ribeiro Duarte, Ana Carolina Souza Nogueira, Ivane Sofia de Souza Quaresma, Paula Camile Alves Dias, Thayse Martins da Silva Meira, Halisson Renan Norte Rocha, Luciano Oliveira Teixeira, Jardel Oliveira Marques Martins
Resumo: Com o avanço da inteligência artificial, os chatbots transformaram a interação entre pacientes e profissionais de saúde, oferecendo atendimento mais rápido e personalizado. Eles auxiliam em tarefas administrativas e clínicas, mas também levantam questões sobre privacidade, inclusão digital e ética. Uma revisão sistemática da literatura foi conduzida para avaliar a eficiência dos chatbots na telemedicina e seus efeitos na experiência do paciente. Metodologia: A pesquisa consiste em uma revisão integrativa de literatura, realizada em bases de dados como PUBMED e Medline. A busca abrangeu artigos que discutem a eficiência dos chatbots na telemedicina. Após a aplicação de critérios de inclusão e exclusão, foram selecionados 17 artigos relevantes que abordavam aspectos clínicos, psicológicos e operacionais da tecnologia. Resultados: Dos 1.234 artigos encontrados, 678 foram selecionados inicialmente. Após uma análise criteriosa, 45 artigos foram suspensos, dos quais 17 compuseram a amostra final. Discussão: Os chatbots melhoram o acesso aos cuidados de saúde, reduzem o tempo de espera e promovem maior adesão ao tratamento. A Inteligência Artificial demonstrou eficácia em diversas áreas, como monitoramento de doenças crônicas e suporte em saúde mental. Contudo, eles não substituem a interação humana necessária em casos complexos, como oncologia. Questões éticas, como a proteção de dados e a inclusão digital, foram discutidas, ressaltando a necessidade de uma implementação cuidadosa da IA nos serviços de saúde. Conclusão: Os chatbots têm potencial significativo na melhoria do atendimento em saúde, mas devem ser usados como ferramentas complementares, respeitando a interação humana e as necessidades emocionais dos pacientes. Uma abordagem equilibrada pode melhorar a adesão ao tratamento e a qualidade de vida, garantindo que a tecnologia não substitui, mas enriquece a experiência do cuidado.
Palavras-chave: Chatbots. Telemedicina. Inteligência Artificial. Saúde.
INTRODUÇÃO
A telemedicina tem se destacado como uma das maiores inovações no campo da saúde, especialmente com o avanço da inteligência artificial (IA) e o uso cada vez mais frequente de chatbots. Esses visitantes virtuais estão evoluindo a forma como os serviços de saúde são prestados, facilitando interações mais rápidas e acessíveis entre pacientes e profissionais. A presença de chatbots na telemedicina não apenas trouxe maior eficiência ao atendimento, mas também oferece suporte contínuo aos pacientes, permitindo que eles acessem informações e assistência sempre que precisarem¹.
Esses sistemas são específicos para simular conversas humanas, utilizando algoritmos sofisticados capazes de interpretar e responder a uma variedade de perguntas. A capacidade de interação em tempo real tem se mostrada extremamente inovadora, especialmente em situações em que a agilidade no atendimento é crucial. Ao automatizar tarefas como o agendamento de consultas, triagens iniciais e completas de informações sobre condições de saúde, os chatbots aliviam a carga de trabalho dos profissionais, permitindo que eles foquem em casos mais complexos².
Além disso, a integração dos chatbots com os sistemas de saúde tem potencial para oferecer um atendimento mais personalizado, utilizando dados dos pacientes para oferecer conselhos específicos e direcionados para os recursos apropriados³.
Os chatbots também têm gerado um impacto positivo na experiência dos pacientes, oferecendo um atendimento mais rápido e adequado às suas necessidades individuais. Durante as interações, esses sistemas coletam dados que permitem personalizar as respostas de acordo com as demandas de cada paciente. Essa personalização não só aumenta a satisfação do paciente, mas também contribui para melhores estudos clínicos, facilitando o acesso a informações cruciais sobre saúde⁴. A disponibilidade contínua desses assistentes virtuais proporciona aos pacientes a possibilidade de obter suporte e orientações a qualquer hora, do dia, proporcionando um acesso mais rápido e conveniente aos serviços de saúde⁵.
No entanto, a implementação de chatbots no setor de saúde apresenta alguns desafios. Questões sobre a privacidade dos dados e a segurança das informações dos pacientes são preocupações importantes que exigem atenção rigorosa. Proteger informações confidenciais é essencial para manter a confiança dos usuários nessas tecnologias. Além disso, é necessário monitorar constantemente a precisão das informações fornecidas pelos chatbots, para evitar mal-entendidos que possam comprometer o tratamento dos pacientes⁶.
Outro ponto relevante é a questão da inclusão digital. Embora os chatbots ofereçam benefícios significativos, há o risco de que sua adoção aumente as desigualdades no acesso aos cuidados de saúde. Pacientes que não têm familiaridade com a tecnologia ou enfrentam barreiras linguísticas podem se sentir excluídos desse novo modelo de atendimento. Por isso, é fundamental que as soluções sejam elaboradas de maneira acessível e inclusiva para todos os grupos populares7.
As implicações éticas do uso de chatbots na saúde também incluem um olhar atento. A responsabilidade na programação e gestão desses sistemas deve ser prioritária tanto para os desenvolvedores quanto para os mencionados serviços. É crucial garantir que as interações sejam transparentes e que os pacientes compreendam como seus dados estão sendo utilizados. Adotar uma abordagem ética na aplicação dessas tecnologias ajudará a fortalecer a relação de confiança entre pacientes e profissionais de saúde8.
Diante do exposto, esta revisão tem como objetivo analisar os impactos da utilização de chatbots na telemedicina, focando em sua eficiência no atendimento, os benefícios para a experiência do paciente e os desafios éticos envolvidos. O objetivo é fornecer insights que contribuam para a melhoria do atendimento de saúde, garantindo que a adoção desses assistentes virtuais seja feita de maneira responsável, inclusiva e que promova um cuidado mais acessível.
METODOLOGIA
O presente estudo consiste em uma revisão integrativa de literatura sobre a Avaliação da Eficiência dos Chatbots na Telemedicina: Uma Revisão dos Impactos na área da Saúde. A metodologia envolveu uma busca sistemática em bases de dados eletrônicas, como PUBMED e Medline (Sistema Online de Busca e Análise de Literatura Médica).
Diante da crescente integração da tecnologia na saúde e do aumento da utilização de chatbots para suporte ao paciente na telemedicina, surgiu um interesse crescente em entender os efeitos reais dessas tecnologias. A rápida evolução e a ampla adoção dos chatbots para melhorar a eficiência dos atendimentos e otimizar a gestão dos pacientes motivaram a realização deste estudo. Com isso, formulou-se a seguinte questão: “Quais são as evidências científicas disponíveis na literatura sobre a eficiência dos chatbots na telemedicina e seus impactos na área da saúde?”.
Para a pesquisa dos artigos, foram utilizados os seguintes Descritores em Ciências da Saúde (DeCS): “Inteligência Artificial and Telemedicina”, “Eficiência and Assistência ao Paciente”, “Tecnologia Digital and Saúde”. Além disso, foram incluídas palavras-chave com base em pesquisas realizadas em artigos publicados sobre o uso de chatbots na área da saúde, as quais não foram contempladas nos termos já existentes nos índices de pesquisa.
A seleção dos artigos ocorreu no mês de setembro de 2024, sem limitação quanto à data de publicação, a fim de abranger a evolução das práticas ao longo do tempo. A busca e análise dos artigos foi realizada de forma independente pelos autores da pesquisa. A seleção dos artigos foi feita avaliando o resumo, discussão e resultados de cada bibliografia.
Foram considerados para inclusão os estudos que investigam diretamente a eficiência dos chatbots na telemedicina e seus impactos nos atendimentos aos pacientes, abrangendo aspectos clínicos, psicológicos e operacionais. Além disso, foram incluídos artigos publicados em periódicos científicos revisados por pares e disponíveis em bases de dados relevantes. Foram incluídos apenas artigos redigidos em inglês, português ou espanhol.
Por outro lado, foram excluídos estudos que não se concentram especificamente na eficiência dos chatbots na telemedicina, bem como aqueles que não abordam diretamente os impactos no atendimento ao paciente ou que não apresentam dados claros sobre os efeitos dos chatbots. Também foram excluídos artigos não disponíveis na íntegra ou publicados em idiomas não acessíveis à equipe de pesquisa. Esses critérios foram aplicados para assegurar a relevância e a consistência dos estudos selecionados para análise neste estudo, bem como para garantir a clareza dos métodos e resultados apresentados.
RESULTADOS
Inicialmente, foram encontrados 1.234 artigos livres de filtros, nas bases de dados PUBMED e MEDLINE, através do uso dos descritores e operadores booleanos “Inteligência artificial AND Telemedicina” (n=321, sendo 25 na PUBMED e 296 na MEDLINE); “Eficiência AND Assistência ao Paciente” (n=456, sendo 32 na PUBMED e 424 na MEDLINE); “Tecnologia Digital AND Saúde” (n=457, sendo 40 na PUBMED e 417 na MEDLINE).
Em seguida, após a aplicação dos critérios de inclusão, mantiveram-se 678 artigos, dos quais 198 faziam parte da PUBMED e 480 da MEDLINE. Posteriormente, foi realizada uma análise minuciosa do resumo, discussão e resultados, onde foram excluídos estudos que não se concentram especificamente na eficiência dos chatbots na telemedicina e seus impactos no atendimento ao paciente, bem como artigos não disponíveis na íntegra ou publicados em idiomas não acessíveis, restando 45 artigos, sendo 10 da PUBMED e 35 da MEDLINE. Por fim, após a leitura completa, foram selecionados 17 registros para compor a amostra final utilizada nesta revisão integrativa, sendo 8 da PUBMED e 9 da MEDLINE.
DISCUSSÃO
Os chatbots na telemedicina vêm se consolidando como uma ferramenta inovadora para melhorar o acesso aos cuidados de saúde. Com o avanço da inteligência artificial (IA), esses agentes virtuais têm se fornecido úteis no rastreamento, monitoramento e até no suporte emocional aos pacientes, com impacto crescente na qualidade dos serviços prestados.
Estudos sugerem que os chatbots podem reduzir o tempo de espera para consultas e melhorar o engajamento dos pacientes no acompanhamento de tratamentos. Além disso, sua utilização permite uma abordagem mais personalizada, com respostas rápidas e precisas baseadas em grandes volumes de dados. No entanto, é importante avaliar se essa tecnologia realmente entrega eficiência em todas as áreas da saúde, considerando fatores como a complexidade dos casos tratados e as limitações das ferramentas de IA atualmente disponíveis1,3,4.
No contexto da gestão de doenças crônicas, a introdução dos chatbots foi amplamente discutida. Segundo Kurniawan et al. (2024), pacientes com condições como diabetes, hipertensão e doenças cardiovasculares podem se beneficiar de lembretes automáticos para a administração de medicamentos e consultas regulares, além de receberem orientações nutricionais e dicas de exercícios personalizados4,7,8. Em um estudo com 200 pacientes, os autores observaram que 80% relataram maior adesão ao tratamento quando utilizaram chatbots como parte da estratégia de acompanhamento médico. Apesar disso, permanecem alguns desafios, como a adequação do chatbot para lidar com comorbidades e a personalização completa das interações 4,9-11.
Outra área onde os chatbots têm sido utilizados com sucesso é na saúde mental. Uma revisão sistemática de Abd-Alrazaq et al. (2020) revelaram que os chatbots focados na melhoria da saúde mental apresentam eficácia no manejo de transtornos de ansiedade e depressão5,6,11. Esses agentes virtuais são capazes de fornecer suporte psicológico imediato, permitindo que os usuários expressem suas emoções e recebam respostas de apoio em tempo real. Além disso, estudos apontam que a acessibilidade dos chatbots pode ser um diferencial importante, uma vez que eles podem ser utilizados em qualquer momento do dia, oferecendo uma alternativa aos longos tempos de espera por consultas com psicólogos e psiquiatras6,7,16.
A eficiência dos chatbots na triagem de pacientes durante a pandemia de COVID-19 também foi amplamente discutida. Segundo Martin et al. (2020), o uso de chatbots para realizar triagens iniciais de sintomas ajudou a desafogar o sistema de saúde, permitindo que casos mais graves fossem identificados rapidamente e encaminhados para atendimento presencial. No estudo, foi demonstrado que os chatbots conseguem classificar os casos de maneira eficiente, com uma taxa de acerto de 85% na detecção de sintomas severos que necessitavam de intervenção médica urgente. No entanto, os autores também observaram que os chatbots enfrentam dificuldades ao lidar com sintomas mais atípicos ou múltiplas condições simultâneas1,10,17.
No que diz respeito à adesão ao tratamento, Laymouna et al. (2024) apontam que os chatbots podem melhorar significativamente a comunicação entre pacientes e equipes de saúde, resultando em maior adesão aos planos de tratamento e melhor acompanhamento de sintomas9. A integração dessas ferramentas com os prontuários eletrônicos dos pacientes também oferece uma vantagem adicional, permitindo que os profissionais de saúde monitorem os progressos e façam ajustes nos tratamentos conforme necessário. Entretanto, os autores destacam que a integração da tecnologia com o sistema de saúde ainda enfrenta barreiras, como a falta de interoperabilidade entre plataformas e a resistência de alguns profissionais de saúde ao uso dessas inovações tecnológicas3,4,9,10.
Apesar dos benefícios evidentes, a implementação de chatbots em áreas mais complexas da medicina, como oncologia e neurologia, apresenta desafios. Zhang et al. (2024) identificaram que, embora os chatbots possam fornecer informações gerais sobre câncer e cuidados paliativos, eles ainda não são capazes de substituir o acompanhamento médico especializado necessário para essas condições. A pesquisa concluiu que, embora esses agentes sejam úteis para dar suporte emocional e responder dúvidas básicas, a tomada de decisões complexas e a gestão de efeitos adversos dos tratamentos oncológicos ainda dependentes da interação direta com os profissionais de saúde3,4,9,10.
O impacto social do uso de chatbots também foi abordado por Müller et al. (2024), que destaca que a automação dos cuidados por meio desses agentes virtuais pode levar a uma desconexão entre pacientes e profissionais de saúde. Embora a tecnologia traga benefícios como maior acessibilidade e conveniência, há o risco de que a comunicação humanizada, essencial para a construção de confiança no cuidado médico, seja prejudicada. Além disso, pacientes mais idosos ou com baixa alfabetização digital pode ter dificuldades na interação com chatbots, criando barreiras adicionais no acesso ao cuidado5,9,12,16.
Uma revisão de Mihalache et al. (2023) apresentou insights sobre o papel dos chatbots na oftalmologia, onde eles foram utilizados para fornecer informações educativas e realizar triagens iniciais de sintomas. Uma pesquisa mostrou que, embora os chatbots possam contribuir para reduzir a carga sobre os especialistas, os pacientes ainda precisam de consultas presenciais quando enfrentam problemas de visão mais complexos. Além disso, Mihalache et al. (2023) destacam que a precisão das orientações fornecidas pelos chatbots depende diretamente da qualidade dos dados com os quais são treinados, o que pode ser um fator limitante em especialidades médicas que desbloqueiam grande personalização no cuidado4,12,14.
Na área de saúde pública, os chatbots também demonstram potencial para promover campanhas de conscientização e intervenções preventivas. O estudo de Jadczyk et al. (2021) demonstrou que a utilização de chatbots em campanhas de vacinação aumentou o engajamento da população. Além disso, a acessibilidade dos chatbots permitiu que comunidades em áreas rurais e com menor acesso a informações sobre saúde fossem alcançadas de forma eficaz por essas iniciativas. Entretanto, os autores alertam que para maximizar o impacto é essencial programar os chatbots com informações precisas e atualizadas10,11,13,15.
Por fim, os impactos biopsicossociais dos chatbots na saúde devem ser considerados para avaliar sua eficiência. Zampatti et al. (2024) discutiram que embora os chatbots possam melhorar o acesso aos cuidados e oferecer cuidados emocionais, eles também podem gerar um sentimento de dependência tecnológica em alguns pacientes. O uso prolongado desses agentes pode reduzir a interação humana e limitar o desenvolvimento dos laços entre paciente e médico. Isso ressalta a necessidade de uma abordagem equilibrada onde a tecnologia complementar, mas não substitui o contato humano essencial no atendimento médico1,5,11,16.
CONCLUSÃO
A introdução dos chatbots na área da saúde traz uma nova esperança para a interação entre pacientes e profissionais, oferecendo suporte imediato e acessibilidade a qualquer hora do dia. Esses agentes virtuais têm o potencial de melhorar a adesão ao tratamento e facilitar a comunicação, permitindo que os pacientes se sintam mais conectados aos cuidados que recebem. No entanto, é fundamental considerar que essa tecnologia não é uma solução única para todos os desafios enfrentados pelos pacientes.
Embora os chatbots possam fornecer respostas rápidas e informações úteis, sua eficácia pode ser comprometida pela falta de personalização nas interações e pela dificuldade em abordar situações complexas, como comorbidades ou sintomas atípicos. Além disso, é importante lembrar que a dependência excessiva da tecnologia pode gerar um sentimento de desconexão e isolamento social, especialmente entre grupos mais vulneráveis, como os idosos ou aqueles com baixa alfabetização digital.
Nesse contexto, o apoio da família e a interação com outros pacientes são essenciais. Um sistema de suporte robusto pode amenizar o sentimento de isolamento e promover um senso de comunidade, ajudando os pacientes a se adaptarem melhor ao tratamento. Para que os chatbots realmente cumpram seu papel, é necessário adotar uma abordagem multidisciplinar que integre suporte psicológico e estratégias de cuidado mais abrangentes.
Ao focarmos não apenas na tecnologia, mas também nas necessidades emocionais e sociais dos pacientes, poderemos criar um ambiente mais acolhedor e eficaz. Isso contribuirá não apenas para a adesão ao tratamento, mas também para a melhoria da qualidade de vida daqueles que se beneficiam dessa inovação.
Conflito de Interesse: Os autores afirmam que não há conflitos de interesse nesta pesquisa.
Financiamento: O financiamento deste trabalho foi realizado por meios próprios dos autores.
REFERÊNCIAS
- Milne-Ives M, de Cock C, Lim E, et al. The Effectiveness of Artificial Intelligence Conversational Agents in Health Care: Systematic Review. J Med Internet Res. 2020;22(10):e20346. Published 2020 Oct 22. doi:10.2196/20346 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33090118/
- Xue J, Zhang B, Zhao Y, et al. Evaluation of the Current State of Chatbots for Digital Health: Scoping Review. J Med Internet Res. 2023;25:e47217. Published 2023 Dec 19. doi:10.2196/47217 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38113097/
- Singh B, Olds T, Brinsley J, et al. Systematic review and meta-analysis of the effectiveness of chatbots on lifestyle behaviours. NPJ Digit Med. 2023;6(1):118. Published 2023 Jun 23. doi:10.1038/s41746-023-00856-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37353578/
- Kurniawan MH, Handiyani H, Nuraini T, Hariyati RTS, Sutrisno S. A systematic review of artificial intelligence-powered (AI-powered) chatbot intervention for managing chronic illness. Ann Med. 2024;56(1):2302980. doi:10.1080/07853890.2024.2302980 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38466897/
- Zhang Q, Wong AKC, Bayuo J. The Role of Chatbots in Enhancing Health Care for Older Adults: A Scoping Review. J Am Med Dir Assoc. 2024;25(9):105108. doi:10.1016/j.jamda.2024.105108 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38917965/
- Abd-Alrazaq AA, Rababeh A, Alajlani M, Bewick BM, Househ M. Eficácia e segurança do uso de chatbots para melhorar a saúde mental: revisão sistemática e meta-análise. J Med Internet Res . 2020;22(7):e16021. Publicado em 13 de julho de 2020. doi:10.2196/16021 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=The+Effectiveness+of+Chatbots+for+Healthcare%3A+A+Systematic+Review
- Kim HK. Os efeitos dos chatbots de inteligência artificial na saúde das mulheres: uma revisão sistemática e meta-análise. Healthcare (Basel) . 2024;12(5):534. Publicado em 23 de fevereiro de 2024. doi:10.3390/healthcare12050534 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38470645/
- de Cock C, Milne-Ives M, van Velthoven MH, Alturkistani A, Lam C, Meinert E. Effectiveness of Conversational Agents (Virtual Assistants) in Health Care: Protocol for a Systematic Review. JMIR Res Protoc. 2020;9(3):e16934. Published 2020 Mar 9. doi:10.2196/16934 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32149717/
- Laymouna M, Ma Y, Lessard D, Schuster T, Engler K, Lebouché B. Roles, Users, Benefits, and Limitations of Chatbots in Health Care: Rapid Review. J Med Internet Res. 2024;26:e56930. Published 2024 Jul 23. doi:10.2196/56930 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11303905/
- Olano-Espinosa E, Avila-Tomas JF, Minue-Lorenzo C, et al. Effectiveness of a Conversational Chatbot (Dejal@bot) for the Adult Population to Quit Smoking: Pragmatic, Multicenter, Controlled, Randomized Clinical Trial in Primary Care. JMIR Mhealth Uhealth. 2022;10(6):e34273. Published 2022 Jun 27. doi:10.2196/34273 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9274388/
- Zampatti S, Peconi C, Megalizzi D, et al. Innovations in Medicine: Exploring ChatGPT’s Impact on Rare Disorder Management. Genes (Basel). 2024;15(4):421. Published 2024 Mar 28. doi:10.3390/genes15040421 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11050022/
- Mohammad-Rahimi, Hossein et al. Desempenho de chatbots de IA em tópicos controversos em medicina oral, patologia e radiologia. Cirurgia Oral, Medicina Oral, Patologia Oral e Radiologia Oral, Volume 137, Edição 5, 508 – 514. https://www.oooojournal.net/action/showCitFormats?doi=10.1016%2Fj.oooo.2024.01.015&pii=S2212-4403%2824%2900055-5
- Müller R, Klemmt M, Koch R, et al. “That’s just Future Medicine” – a qualitative study on users’ experiences of symptom checker apps. BMC Med Ethics. 2024;25(1):17. Published 2024 Feb 16. doi:10.1186/s12910-024-01011-5 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10874001/
- Mihalache A , Popovic MM , Muni RH. Avanços na tecnologia de chatbot de inteligência artificial em oftalmologia — Resposta. JAMA Ophthalmol. 2023;141(11):1088–1089. doi:10.1001/jamaophthalmol.2023.4623 https://jamanetwork.com/journals/jamaophthalmology/article-abstract/2810432
- Jadczyk T, Wojakowski W, Tendera M, Henry TD, Egnaczyk G, Shreenivas S. Artificial Intelligence Can Improve Patient Management at the Time of a Pandemic: The Role of Voice Technology. J Med Internet Res. 2021;23(5):e22959. Published 2021 May 25. doi:10.2196/22959 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8153030/
- Abd-Alrazaq AA, Alajlani M, Ali N, Denecke K, Bewick BM, Househ M. Percepções e opiniões de pacientes sobre chatbots de saúde mental: revisão de escopo. J Med Internet Res . 2021;23(1):e17828. Publicado em 13 de janeiro de 2021. doi:10.2196/17828 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7840290/
- Martin A, Nateqi J, Gruarin S, et al. An artificial intelligence-based first-line defence against COVID-19: digitally screening citizens for risks via a chatbot. Sci Rep. 2020;10(1):19012. Published 2020 Nov 4. doi:10.1038/s41598-020-75912-x https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7643065/