Autodiagnóstico por chatbots: estudo de Oxford aponta apenas 30% de confiabilidade em uso real, alerta Confassociazioni digital

Por Alessandro Vittorio Romano – Em Roma, durante a conferência nacional "Ai & cybersecurity in Sanità: orizzonti strategici e impatti verticali", Andrea Violetti, presidente da Confassociazioni digital, voltou o olhar para uma ferida discreta porém profunda no encontro entre tecnologia e cuidados de saúde: a confiabilidade dos sistemas de autodiagnóstico automatizado via chatbot.

Violetti citou um estudo da Universidade de Oxford, publicado em Nature Medicine em fevereiro de 2026, que testou precisamente essa interface entre a máquina e o paciente. Os resultados mostram um contraste abrupto: quando a pergunta é formulada de forma correta — com termos precisos, contexto clínico e entradas estruturadas — a conformidade das respostas chega a cerca de 90–95%. Mas, na conversa comum e espontânea de um cidadão que busca respostas online, a precisão desaba para torno de 30%.

"Se a pergunta é posta em maneira correta, se chega a uma conformidade das respostas em torno de 90–95%. No entanto, se a pergunta é posta por um paciente comum, a corretude cai para 30% — este é um risco que não podemos permitir", disse Violetti, durante o evento promovido em colaboração com a Siiam (Sociedade Italiana de Inteligência Artificial em Medicina) com apoio do senador Francesco Zaffini, presidente da X Comissão do Senado.

Essa lacuna revela algo fundamental: a tecnologia, por mais brilhante que seja, precisa encontrar a respiração do usuário. O sistema pode florescer em laboratórios e demonstrações controladas, mas quando enfrenta a diversidade do discurso humano — metáforas, omissões, ansiedade — perde a rota. É como cultivar uma vinha em estufas perfeitas e esperar que ela dê o mesmo fruto nas encostas ventosas da Lombardia.

Do ponto de vista prático, a mensagem de Violetti é um chamado para cautela e governança: não basta desenvolver IA na saúde, é preciso treinar interfaces que entendam a linguagem cotidiana, estabelecer protocolos claros, definir limites de uso e integrar mecanismos de verificação humana. Sem isso, pacientes podem receber orientações imprecisas, atrasando diagnósticos ou gerando alarmes desnecessários — riscos que resvalam na própria segurança do sistema de saúde.

Ao longo da conferência, especialistas discutiram como unir robustez técnica e sensibilidade ao usuário — o que exige não só progresso algorítmico, mas também políticas, educação digital e transparência. A colheita de hábitos digitais mais saudáveis começa por formar um terreno fértil: interfaces que escutem como a cidade respira, que respeitem o tempo interno do corpo e que encaminhem o paciente sempre que a dúvida extrapolar a competência automatizada.

Em suma, a tecnologia promete transformar consultas e acessos, mas, como todo bom jardineiro, precisamos cuidar das raízes: treinar modelos com linguagem real, envolver profissionais de saúde na validação e regular com prudência. Caso contrário, o potencial dos chatbots na saúde corre o risco de se perder na névoa das expectativas.

Alessandro Vittorio Romano é a voz de saúde, clima e estilo de vida da Espresso Italia, observador das conexões entre ambiente e bem-estar.