Engenharia de Prompt para Chatbot Informacional de Educação em Saúde Mental com Abordagem Multiagente para Maior Conformidade com Instruções: Desenvolvimento e Validação de Algoritmo · Artigo de referência

Título original: Prompt Engineering an Informational Chatbot for Education on Mental Health Using a Multiagent Approach for Enhanced Compliance With Prompt Instructions: Algorithm Development and Validation. Pode susten…

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

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar que um filtro crítico multiagente melhora aderência a fontes e instruções em conversas adversariais estreitas

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar eficácia terapêutica, aceitabilidade com usuários reais, segurança em esquizofrenia nem manejo de crise

Alerta metodológico: O CAF parece reduzir deriva de papel em laboratório, mas o teste é pequeno, feito sem pacientes e com benchmark desenhado pela própria equipe