A polifarmácia continua sendo um desafio importante para pacientes com extensa complexidade médica.
Diante da escassez de cuidados primários e do envelhecimento crescente da população, a gestão eficaz da polifarmácia é crucial para lidar com o aumento da carga de cuidados.
A capacidade da inteligência artificial baseada em modelos de linguagem extensos (LLM) de auxiliar na gestão da polifarmácia ainda não foi totalmente avaliada. Neste estudo, avaliamos o desempenho do ChatGPT na gestão da polifarmácia por meio de suas decisões de desprescrição em cenários clínicos padronizados.
ChatGPT em Cenários clínicos originalmente de um estudo sobre as decisões de desprescrição de medicamentos avaliados por médicos generalistas
Utilizados os vários cenários clínicos originalmente de um estudo sobre as decisões de desprescrição de médicos generalistas e os inserimos no ChatGPT 3.5, um LLM disponível publicamente, e avaliamos sua capacidade para decisões de desprescrição binárias (sim/não) e prompts baseados em lista, nos quais o modelo foi solicitado a escolher quais medicamentos desprescrever de uma lista. Registramos as respostas do ChatGPT às perguntas de desprescrição binária (sim/não) e o número e tipos de medicamentos desprescritos.
Método de uso do ChatGPT na tomada de decisão
Nas decisões de desprescrição binária (sim/não), o ChatGPT recomendou universalmente a desprescrição de medicamentos, independentemente do estado das atividades de vida diária (AVDs) em pacientes sem histórico de doenças cardiovasculares (DCVs); em pacientes com histórico de DCV, as respostas do ChatGPT variaram por réplica técnica. O número total de medicamentos desprescritos variou de 2,67 a 3,67 (de um total de 7) e não variou com o estado de DCV, mas aumentou linearmente com a gravidade do comprometimento das AVDs. Entre os tipos de medicamentos, o ChatGPT preferencialmente desprescreveu medicamentos para dor. As decisões de desprescrição do ChatGPT variam ao longo dos eixos de estado das AVDs, histórico de DCV e tipo de medicamento, indicando certa concordância de lógica interna entre os médicos generalistas e o modelo.
Esses resultados indicam que LLMs especificamente treinados podem fornecer suporte clínico útil na gestão da polifarmácia para médicos de cuidados primários.
Os resultados deste estudo sugerem que modelos de linguagem extensos, como o ChatGPT 3.5, podem ser úteis na gestão da polifarmácia para médicos de cuidados primários. O ChatGPT demonstrou uma tendência consistente para a desprescrição de medicamentos, oferecendo uma perspectiva valiosa sobre potenciais estratégias de redução da carga medicamentosa em pacientes com complexidades médicas. No entanto, é essencial considerar que esses modelos devem ser utilizados como ferramentas complementares à decisão clínica, considerando o contexto individual de cada paciente.
Gestão da polifarmácia com inteligência artificial baseada em linguagem extensa (LLM) como o ChatGPT.
Este estudo explora o uso do modelo de linguagem ChatGPT 3.5 na gestão da polifarmácia, revelando sua capacidade de oferecer suporte valioso na tomada de decisões de desprescrição de medicamentos em cenários clínicos padronizados, especialmente para pacientes com complexidades médicas.
FONTE – REFERÊNCIA CIENTÍFICA
Journal of Medical Systems
The Home of Clinical Informatics Research
Proactive Polypharmacy Management Using Large Language Models: Opportunities to Enhance Geriatric Care
https://link.springer.com/article/10.1007/s10916-024-02058-y
