PATIENT-ψ: uso de grandes modelos de linguagem para simular pacientes no treinamento de profissionais de saúde mental. · Artigo de referência

Título original: PATIENT-\psi: Using Large Language Models to Simulate Patients for Training Mental Health Professionals. Pode sustentar plausibilidade educacional e limites do realismo percebido em treino profissional

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: PATIENT-\psi: Using Large Language Models to Simulate Patients for Training Mental Health Professionals

O que este artigo pode sustentar: Pode sustentar plausibilidade educacional e limites do realismo percebido em treino profissional

O que este artigo não pode sustentar: Não pode sustentar terapia ao paciente; eficácia clínica; segurança; nem substituição de terapeuta

Alerta metodológico: Estudo pequeno e perceptivo sobre treino de profissionais; útil como contexto técnico e não como evidência clínica