COMO OS GRANDES MODELOS DE LINGUAGEM (LLMS) ESTÃO IMPACTANDO A EDUCAÇÃO MÉDICA? UMA REVISÃO SISTEMÁTICA

Resumo

Objetivo: mapear as aplicações, os desfechos educacionais e as barreiras associadas ao uso de Large Language Models (LLMs) no ensino médico na literatura de 2022 a 2025. Método: revisão sistemática registrada no PROSPERO (CRD420261445760) e conduzida conforme o PRISMA 2020. Foram realizadas buscas nas bases PubMed/MEDLINE e Embase, atualizadas em 25 de junho de 2026. Incluíram-se estudos empíricos primários envolvendo estudantes de medicina, residentes, médicos em formação continuada ou docentes que utilizaram LLMs em atividades educacionais. A triagem e a extração foram conduzidas por dois revisores, com resolução das divergências por consenso. Como os estudos eram muito diferentes entre si, levando em conta delineamentos, populações e instrumentos, realizou-se síntese narrativa, sem metanálise. Resultados: foram incluídos 30 estudos, conduzidos em 15 países, com maior concentração na China, Reino Unido, Alemanha e Estados Unidos. Predominaram estudos experimentais, quase-experimentais e transversais, além de métodos mistos e estudos prospectivos. Os modelos da família GPT foram os mais utilizados, e pacientes virtuais, simulação clínica, treinamento de anamnese e raciocínio clínico constituíram as aplicações mais frequentes. Os achados apontaram benefícios potenciais em desempenho, eficiência, satisfação e apoio ao raciocínio, porém, os resultados variaram bastante. Entre as principais barreiras destacaram-se limitações metodológicas, risco de informações incorretas, limitações técnicas e necessidade de supervisão humana. Não foi realizada avaliação formal do risco de viés dos estudos incluídos. Conclusão: os LLMs apresentam potencial para a educação médica, mas sua adoção requer avaliação crítica, validação pedagógica e investigação de efeitos de longo prazo.