IA na Saúde: O que 1,7 milhão de conversas revelam sobre o comportamento dos pacientes no mundo?

À medida que as aplicações de inteligência artificial (IA) conversacional voltadas ao consumidor, como ChatGPT, se tornam fontes rotineiras de informação, a busca por informações de saúde emergiu como um caso de uso pessoal comum. Estudos recentes indicaram que as pessoas utilizam cada vez mais essas tecnologias para fazer perguntas sobre sintomas, medicamentos, procedimentos médicos e navegação no sistema de saúde. Apesar dessas constatações, e embora os impactos da IA tenham sido amplamente estudados, ainda se sabe pouco sobre como seu uso difere entre países e quais características em nível nacional estão associadas a essas diferenças.

Estudos internacionais demonstraram que a busca online por informações de saúde varia de acordo com características demográficas, o engajamento com o sistema de saúde e o contexto nacional. De modo geral, esses comportamentos diferem em função de uma combinação dinâmica de fatores nacionais (como infraestrutura digital e estrutura dos sistemas de saúde) e individuais (como nível socioeconômico e atitudes em relação às instituições médicas e à tecnologia). Além disso, em relação à aceitação e confiança da tecnologia, uma pesquisa recente realizada em 30 países demonstrou que essa varia amplamente: ultrapassa 75% na China, Índia, Paquistão e Indonésia, enquanto fica abaixo de 50% em países como Canadá, Reino Unido, Suécia, Japão e Rússia.

Dados emergentes indicaram que o uso de IA conversacional para temas relacionados à saúde representa uma parcela significativa das interações voltadas para apoio emocional e busca de suporte. No entanto, diferenças entre países podem ser observadas tanto no volume quanto nas categorias de uso.

Adicionalmente, a qualidade das recomendações médicas geradas por IA varia de acordo com a localização do usuário. Esse padrão está alinhado com resultados de pesquisas populacionais mais amplas sobre comportamento de busca em saúde, nas quais níveis mais baixos de confiança no sistema de saúde e barreiras relacionadas a custos estão associados a um aumento da busca autônoma por informações. Em conjunto, essas evidências sugeriram que o uso de IA conversacional para consultas de saúde pode estar relacionado tanto ao acesso à tecnologia quanto às características dos sistemas de saúde locais.

Com o objetivo de entender como o uso da IA conversacional varia globalmente, Schoenegger et al., (2026) analisaram 1,7 milhão de conversas de saúde no sistema Microsoft copilot em 109 países. A pesquisa foi estruturada em duas dimensões: a intensidade, que representa a proporção de diálogos sobre saúde em relação ao total de conversas, e a composição, que detalha o propósito específico dessas consultas entre oito categorias de intenção do usuário.

Em relação à intensidade, o estudo identificou que o fator preditor mais robusto não foi o desenvolvimento econômico, mas sim a confiança institucional. Países onde a população relata menor confiança em hospitais apresentam um uso significativamente mais intensivo da IA para consultas de saúde, sugerindo que a tecnologia pode estar sendo adotada como uma fonte alternativa de informação em cenários onde o sistema formal é percebido com ceticismo. Curiosamente, indicadores como o PIB e o acesso à internet não mostraram correlação direta com essa frequência de uso, evidenciando que a busca por saúde via IA é motivada por fatores psicossociais e estruturais de confiança, e não apenas por disponibilidade tecnológica.

Por outro lado, a composição das consultas segue um claro gradiente de desenvolvimento socioeconômico e demográfico. Em países de renda mais baixa e com populações majoritariamente jovens, as interações estão concentradas em categorias de "alfabetização em saúde", como informações educacionais genéricas e suporte acadêmico, representando mais de 55% das buscas. À medida que o PIB per capita e a proporção de idosos aumentam, observa-se uma transição para consultas de "gerenciamento clínico específico", com um foco crescente em entendimento de sintomas e navegação no sistema de saúde. Notavelmente, o uso da IA para navegação no sistema de saúde foi o item mais previsível do estudo, sendo fortemente associado a países com maior maturidade digital e populações mais velhas, que utilizam a ferramenta para compreender encaminhamentos e fluxos assistenciais.

Um achado interessante do estudo foi em relação à estrutura do sistema público e o tipo de demanda do paciente. O estudo demonstrou que países com altos índices de Cobertura Universal de Saúde (UHC) apresentaram uma demanda desproporcionalmente alta para tarefas de burocracia médica e papelada. Isso indica que, em sistemas de saúde mais estruturados e complexos, a IA é utilizada prioritariamente como uma ferramenta administrativa para ajudar o paciente a lidar com as exigências documentais e processos do sistema. Além disso, observou-se que países com maiores gastos governamentais em saúde tendem a ter menos consultas sobre sintomas e estilo de vida, o que sugere que um sistema de atenção primária bem financiado pode reduzir a necessidade de o paciente recorrer à IA para triagens básicas.

Em suma, os dados indicaram que a IA conversacional não substitui o cuidado formal de maneira uniforme, mas atua de forma complementar ou alternativa dependendo das lacunas de cada país. Enquanto a baixa confiança institucional impulsiona o volume de buscas, a complexidade administrativa dos sistemas de saúde direciona a natureza dessas buscas para o suporte burocrático. Esses padrões sugeriram que o monitoramento de conversas de IA pode oferecer aos gestores e profissionais de saúde um "termômetro" em tempo real sobre as necessidades não atendidas da população, permitindo identificar precocemente gargalos na navegação do sistema e áreas de baixa literacia em saúde.