ANÁLISE DA ACURÁCIA DO CHAGPT NA GERAÇÃO DE INFORMAÇÕES SOBRE INTERAÇÕES ENTRE FÁRMACOS ANTI-HIPERTENSIVOS E ANTIDIABÉTICOS

O crescimento exponencial da Inteligência Artificial (IA), especialmente de modelos de linguagem como o ChatGPT, transformou a forma como informações médicas foram acessadas e geradas. Uma das principais aplicações desses modelos foi na análise de interações medicamentosas, especialmente em pacientes com comorbidades como hipertensão e diabetes. Este estudo teve como objetivo avaliar a precisão do ChatGPT na detecção e explicação de interações medicamentosas entre anti-hipertensivos e antidiabéticos, com ênfase na segurança do tratamento e na prevenção de eventos adversos. A metodologia adotada foi analítica comparativa, na qual foram formuladas perguntas padronizadas ao ChatGPT sobre nove pares de medicamentos, incluindo hidroclorotiazida, verapamil, enalapril e losartana, em combinação com metformina, insulina e gliclazida. Os resultados indicaram que o ChatGPT conseguiu identificar algumas interações de maneira eficaz, mas também apresentou limitações, especialmente em casos mais complexos que requeriam interpretação contextual. Na conclusão, o estudo reafirmou que, embora o ChatGPT se mostrasse uma ferramenta promissora na triagem de interações medicamentosas, sua precisão e confiabilidade ainda dependiam de dados atualizados e do suporte de profissionais de saúde. Portanto, a integração da IA na prática clínica poderia contribuir para um manejo mais seguro e eficaz de pacientes com múltiplos tratamentos, desde que utilizada como suporte à análise clínica individualizada. A pesquisa ressaltou a importância de continuar investigando a aplicação de tecnologias de linguagem na farmacologia e assistência médica.