De "Ajuda" a Realmente Útil: Uma Avaliação Hierárquica de LLMs em Aplicações de e-Saúde Mental · Artigo de referência

Título original: From "Help" to Helpful: A Hierarchical Assessment of LLMs in Mental e-Health Applications. Pode sustentar que LLMs geram linhas de assunto úteis para apoio operacional e que modelos locais preservam pri…

Como a literatura científica descreve e avalia o uso de sistemas conversacionais de IA generativa, especialmente modelos grandes de linguagem e chatbots baseados em LLMs, em funções de psicoterapia, aconselhamento, psicoeducação, autocuidado em saúde mental ou suporte emocional, e que evidências existem sobre contextos de uso, aceitabilidade, efeitos relatados, segurança, manejo de crise, limitações e salvaguardas?

A literatura disponível descreve usos delimitados de chatbots e IA generativa em saúde mental. No corpus público atual, há sinal baixo a moderado de aceitabilidade e de apoio pontual em contextos de baixo risco, sobretudo quando a tarefa é estruturada e a supervisão humana permanece. Isso não demonstra que esses sistemas “façam terapia” no sentido clínico, nem que sejam seguros em crise ou capazes de substituir psicoterapia humana.

Força da evidência: baixa a moderada para apoio pontual, aceitabilidade e usos estruturados ou supervisionados de baixo risco; baixa para benefício clínico sustentado; insuficiente/não demonstrada para segurança em crise e para substituição de psicoterapia humana

Título original: From "Help" to Helpful: A Hierarchical Assessment of LLMs in Mental e-Health Applications

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar que LLMs geram linhas de assunto úteis para apoio operacional e que modelos locais preservam privacidade com perda de desempenho

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar benefício clínico segurança em crise melhora do cuidado ao usuário ou substituição do julgamento do conselheiro

Alerta metodológico: Útil para organizar a fila de atendimento mas mesmo os melhores modelos deixaram uma fração relevante de saídas abaixo do ideal e a avaliação humana segue central