Inteligência artificial como avaliadora de habilidades de comunicação clínica: uma revisão narrativa estruturada

Abstract

RESUMO EXPANDIDO

Introdução: A comunicação clínica é componente essencial do cuidado centrado na pessoa e pode ser avaliada por instrumentos estruturados. Com o desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, a inteligência artificial passou a ser investigada para essa finalidade. No entanto, os estudos apresentam instrumentos, contextos e métricas heterogêneos, o que limita a interpretação de sua confiabilidade. Objetivo: Analisar o uso da inteligência artificial (IA) na avaliação de habilidades de comunicação humana em saúde e o grau de concordância entre suas avaliações e as de avaliadores humanos. Métodos: Revisão narrativa estruturada nas bases PubMed/MEDLINE e BVS/LILACS, com restrição ao idioma inglês. A seleção foi realizada por dois revisores independentes e os resultados foram submetidos a síntese narrativa. Resultados: Foram incluídos 25 estudos: em 11, a IA avaliou diretamente a comunicação humana; em 8, a relação com a pergunta de pesquisa foi parcial; e em 6, a IA não avaliou a comunicação. Predominaram análises baseadas em texto ou transcrição. Nos estudos com comparação formal com avaliadores humanos, a concordância variou de elevada (κ = 0,832; ICC = 0,86; F1 = 85,0–92,0%) a baixa (ICC = 0,00–0,35). As métricas empregadas avaliam propriedades distintas e não são diretamente comparáveis. Conclusão: A IA demonstrou potencial para avaliar componentes estruturados da comunicação clínica, sobretudo os baseados no conteúdo verbal; contudo, as evidências são limitadas e heterogêneas. No estágio atual, seu uso é mais apropriado como ferramenta complementar, sob supervisão humana, na avaliação formativa e no feedback, não havendo respaldo para a substituição de avaliadores humanos ou para avaliações de alto impacto. Palavras-chave: Inteligência artificial; Comunicação em saúde; Educação em saúde