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Agweyu LLM (primary care, Kenya)

Generative AI-Enabled Clinical Decision Support System in Primary Care: A Pragmatic, Cluster-Randomized Trial

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 9.691 doentes de unidades de cuidados primários no Quénia, um apoio à decisão com LLM no registo clínico não reduziu a falência terapêutica em 14 dias em comparação com processo clínico eletrónico isolado.

N
9691doentes
Desenho
RCT pragmático por conglomerados, clinical officers aleatorizados, 16 unidades de cuidados primários, Quénia
Desfecho
Compósito, adjudicado por peritos, de eventos de falência terapêutica nos 14 dias após a inclusão
Relevância
1Define a prática — o ensaio em que a diretriz assenta.
ResultadoFalência terapêutica 102/4.693 (2,2 %) vs. 94/4.654 (2,0 %) (aOR 0,77, IC de 95 % 0,55–1,08; p=0,13). Sem eventos adversos graves considerados relacionados com a intervenção e sem sinal de segurança na revisão independente.
Agweyu A, et al. Nat Med. 2026;32(8):3032-3039. 10.1038/s41591-026-04503-6
Discussão e crítica

O primeiro grande ensaio pragmático aleatorizado de um LLM em cuidados primários reais de baixos recursos — e um resultado nulo no desfecho primário ao nível do doente, com qualquer benefício «provavelmente modesto» nas palavras dos autores. Segurança tranquilizadora, mas uma taxa de eventos de 2 % deixa pouco poder estatístico, o seguimento foi de 14 dias e as unidades aleatorizadas foram os clínicos e não os doentes. Um aviso contra a extrapolação dos ganhos de LLM baseados em vinhetas (Goh GPT-4 (management reasoning)) para os desfechos dos doentes.