LLMs e chatbots clínicos

A inteligência artificial pode reduzir o burnout relacionado ao prontuário eletrônico entre profissionais de saúde?

Resposta

A implementação do prontuário eletrônico trouxe avanços, mas também aumentou a carga de trabalho documental, contribuindo para o burnout dos profissionais de saúde. Diante disso, tecnologias de inteligência artificial têm sido exploradas para mitigar esse fardo, e esta revisão sistemática buscou sintetizar as evidências disponíveis sobre seu impacto.

Foram incluídos oito estudos publicados entre 2019 e 2025, a maioria conduzida nos Estados Unidos e no Canadá. As intervenções foram categorizadas em quatro domínios: escribas ambientais com IA, sistemas de apoio à decisão clínica, grandes modelos de linguagem e ferramentas de processamento de linguagem natural. A maior parte focou na redução de encargos de documentação ou de gerenciamento de caixa de entrada.

Os resultados relatados foram positivos, com diminuição do tempo de documentação, melhora da eficiência do fluxo de trabalho e redução de sintomas de burnout. No entanto, os autores destacam limitações metodológicas importantes, como ausência de grupos controle, amostras pequenas e períodos de acompanhamento curtos, que restringem a generalização dos achados.

A discussão sugere que a integração da IA aos sistemas de prontuário eletrônico pode ter potencial para aliviar a carga de documentação e de gerenciamento de mensagens. Ainda assim, são necessárias pesquisas metodologicamente mais robustas para avaliar desfechos de longo prazo, usabilidade em diferentes contextos clínicos e a implementação segura e eficaz dessas tecnologias na prática rotineira.

Para o médico, os achados indicam que soluções de IA podem ser aliadas na redução do burnout, mas a adoção deve ser cautelosa, considerando as limitações das evidências atuais e a necessidade de validação em cenários diversos.

O que o estudo mostrou

Revisão sistemática seguindo as diretrizes PRISMA 2020, com busca em PubMed, Scopus e Web of Science de estudos publicados entre 2019 e 2025. De 287 registros iniciais, oito estudos preencheram os critérios de inclusão. As intervenções incluíram escribas ambientais com IA, sistemas de apoio à decisão clínica, grandes modelos de linguagem e ferramentas de processamento de linguagem natural. A maioria dos estudos relatou desfechos positivos, como redução do tempo de documentação, maior eficiência do fluxo de trabalho e diminuição de sintomas de burnout. A qualidade metodológica foi avaliada com ferramentas do Joanna Briggs Institute.

Limitações

O resumo informa que os estudos incluídos apresentaram ausência de grupos controle, amostras pequenas e períodos de acompanhamento curtos, o que limita a generalização dos achados. Além disso, a maioria foi conduzida nos Estados Unidos e no Canadá, e o resumo não informa a magnitude dos efeitos ou a heterogeneidade entre os estudos.

Aplicação no consultório

Os achados sugerem que ferramentas de IA podem auxiliar na redução do tempo de documentação e do burnout, mas a implementação no consultório deve ser feita com cautela, considerando as limitações das evidências. Gestores podem considerar pilotos com avaliação de usabilidade e impacto no fluxo de trabalho, sem expectativas de resultados definitivos. A decisão de adotar essas tecnologias deve ser baseada em necessidades locais e monitoramento contínuo.

Estudo citado

Impact of artificial intelligence on electronic health record-related burnouts among healthcare professionals: systematic review. Frontiers in public health, 2025.
Autores: Sarraf B, Ghasempour A.
DOI: 10.3389/fpubh.2025.1628831 · PubMed: PMID 40678636

Perguntas para aprofundar

• Quais tipos de ferramentas de IA têm sido mais estudados para reduzir o burnout relacionado ao prontuário eletrônico?
• Como a ausência de grupos controle nos estudos disponíveis afeta a confiança nos resultados sobre IA e burnout?
• Quais são os desafios para implementar escribas ambientais com IA na prática clínica diária?

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