# Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são acurados para apoio à decisão clínica em otorrinolaringologia?

> Uma revisão sistemática mostrou que LLMs apresentam acurácia diagnóstica moderada (45,7–80,2%) em otorrinolaringologia, com melhor desempenho para diagnósticos do que para recomendar exames adicionais (10–29%) e tratamentos (16,7–60%). Claude frequentemente superou o ChatGPT. Há grande heterogeneidade metodológica, indicando necessidade de padronização.

Estudo citado: Filali Ansary R, Lechien JR. Clinical decision support using large language models in otolaryngology: a systematic review. European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s00405-025-09504-8. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40481345/

## Resposta

A revisão sistemática avaliou a acurácia de LLMs como apoio à decisão clínica em otorrinolaringologia e cirurgia de cabeça e pescoço. Foram incluídos 17 estudos, totalizando 734 pacientes, com predomínio do ChatGPT-4 (14/17), seguido por Claude-3/3.5 (2/17) e Gemini (2/17).

A acurácia diagnóstica primária variou de 45,7% a 80,2% entre os diferentes modelos. O Claude frequentemente apresentou desempenho superior ao ChatGPT. No entanto, a acurácia para recomendar exames adicionais apropriados foi baixa (10–29%), e para tratamentos variou de 16,7% a 60%, com grande variabilidade entre subespecialidades.

A recomendação de tratamento foi mais acurada em oncologia de cabeça e pescoço (55–60%) e menos acurada em rinologia (16,7%). Os autores destacam heterogeneidade substancial entre os estudos quanto aos critérios de inclusão, às informações fornecidas aos modelos e aos métodos de avaliação da acurácia.

A conclusão é que os LLMs demonstram acurácia diagnóstica moderada e promissora, mas com desempenho inferior na sugestão de exames e tratamentos. Achados emergentes sugerem que o Claude pode superar o ChatGPT. Os revisores enfatizam a necessidade de padronização metodológica para pesquisas futuras.

Para o médico, os resultados indicam que os LLMs podem auxiliar no raciocínio diagnóstico, mas não devem ser usados isoladamente para decisões terapêuticas ou solicitação de exames. A incorporação na prática clínica requer cautela e validação local.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com 17 estudos (734 pacientes) avaliando LLMs em otorrinolaringologia. ChatGPT-4 foi o mais testado (14/17), seguido por Claude-3/3.5 (2/17) e Gemini (2/17). A acurácia diagnóstica variou de 45,7% a 80,2%. A acurácia para recomendar exames adicionais foi de 10–29% e para tratamentos, 16,7–60%, com melhor desempenho em oncologia de cabeça e pescoço (55–60%) e pior em rinologia (16,7%). Claude frequentemente superou o ChatGPT. Houve heterogeneidade substancial entre os estudos.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre o desenho dos estudos incluídos, nem sobre vieses de seleção ou de aferição. A heterogeneidade metodológica substancial limita comparações diretas entre modelos e subespecialidades. O resumo também não informa a qualidade metodológica dos estudos primários, avaliada pelo MINORS, nem o risco de viés geral. Estudos futuros precisam de padronização.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que LLMs podem ser úteis como ferramenta auxiliar no raciocínio diagnóstico em otorrinolaringologia, mas não substituem o julgamento clínico. Para a gestão do consultório, é prudente não basear decisões de solicitação de exames ou prescrição de tratamentos exclusivamente nessas ferramentas. A adoção requer treinamento da equipe, definição de fluxos de verificação e monitoramento de erros. A variabilidade entre subespecialidades indica que a utilidade pode ser maior em oncologia de cabeça e pescoço e menor em rinologia.

## Perguntas para aprofundar

- Qual a acurácia do ChatGPT-4 versus Claude em diagnósticos otorrinolaringológicos?
- Como os LLMs se comportam na recomendação de exames complementares em otorrinolaringologia?
- Quais são as limitações metodológicas dos estudos sobre LLMs em otorrinolaringologia?

Tema: LLMs e chatbots clínicos. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-llm-chatbots/modelos-de-linguagem-de-grande-porte-llms-sao-acurados-para-apoio-a-decisao/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.