SINGAPURA: O feedback personalizado pode ajudar estudantes de odontologia a desenvolver as habilidades de manejo comportamental necessárias para tratar crianças ansiosas ou não colaborativas. No entanto, analisar gravações em vídeo de consultas com pacientes pode representar uma carga de trabalho considerável para o corpo docente. Um estudo piloto realizado na Universidade Nacional de Singapura (NUS) constatou que transcrições poderiam oferecer uma maneira mais rápida de avaliar essas interações e examinou o potencial da inteligência artificial (IA) para apoiar tais avaliações.
O estudo teve como objetivo comparar a eficácia de gravações em vídeo com transcrições na avaliação da orientação comportamental de estudantes de odontologia do último ano no tratamento de pacientes pediátricos. Também visou comparar a consistência e a precisão das avaliações de transcrições realizadas por avaliadores humanos e por grandes modelos de linguagem (LLMs).
Os pesquisadores analisaram 40 consultas clínicas gravadas envolvendo estudantes de odontologia e pacientes com idades entre 4 e 12 anos. Um avaliador humano analisou as transcrições usando uma escala de orientação comportamental pediátrica previamente utilizada para pontuar os vídeos. Os pesquisadores adaptaram a escala removendo os elementos não verbais, e também os removeram das pontuações existentes baseadas em vídeo para permitir uma comparação direta.
A correção de cada transcrição levou, em média, 12 minutos, enquanto a revisão do vídeo clínico correspondente exigiu, em média, 73 minutos de visualização. Apesar da diferença substancial de tempo, as avaliações baseadas em transcrições e vídeos apresentaram boa concordância. Os autores concluíram que a avaliação baseada em transcrições oferece uma alternativa menos demorada à revisão de vídeos, apresenta boa concordância com a avaliação baseada em vídeos e pode auxiliar o ensino clínico.
Essa abordagem poderia permitir que o corpo docente revisasse mais atendimentos clínicos e fornecesse aos alunos feedback individual mais frequente. O vídeo, no entanto, continuaria sendo importante quando os educadores precisassem avaliar o tom de voz, gestos, expressões faciais e outros aspectos não verbais da comunicação com o paciente.
A Dra. Shijia Hu, coautora do estudo e chefe de ortodontia e odontopediatria da faculdade, afirmou em um comunicado à imprensa da NUS: “Essas descobertas nos permitem aprimorar o treinamento de nossos estudantes de odontologia, fornecendo um feedback mais personalizado e perspicaz sobre suas interações com pacientes jovens.”
A pontuação da IA ainda não é suficientemente consistente
Os modelos ChatGPT, tanto gratuitos quanto pagos, foram solicitados a avaliar cada transcrição três vezes para que sua concordância com o avaliador humano e a consistência de sua pontuação pudessem ser examinadas. Ambas as versões do ChatGPT, gratuita e paga, apresentaram concordância moderada com o avaliador humano. No entanto, ambos os modelos tenderam a produzir pontuações diferentes em avaliações repetidas da mesma transcrição.
A versão gratuita retornou uma pontuação idêntica em todas as três tentativas em apenas sete dos 40 encontros. A versão paga obteve o mesmo resultado em apenas quatro. Os resultados indicam que as duas ferramentas de avaliação de habilidades de aprendizagem (LLMs) de uso geral testadas não foram suficientemente consistentes para servirem como avaliadoras independentes da comunicação clínica dos alunos.
Os pesquisadores da NUS, no entanto, veem potencial em um mentor virtual com suporte de IA que poderia analisar transcrições e ajudar a gerar feedback individualizado. A equipe recebeu uma bolsa do Fundo de Pesquisa em Educação Terciária do Ministério da Educação de Singapura para um estudo de acompanhamento que avaliará o feedback gerado por IA durante o treinamento clínico odontológico.
O estudo piloto baseou-se num número relativamente pequeno de encontros numa única instituição e contou com um único avaliador humano para a transcrição. Portanto, são necessárias mais pesquisas envolvendo amostras maiores e mais diversificadas, múltiplos avaliadores e outros especialistas em direito para estabelecer a generalização da avaliação baseada em transcrições e determinar se a avaliação e o feedback assistidos por IA podem ser confiáveis e úteis para os alunos.
O estudo, intitulado “Evaluating the pediatric behavior guidance of students based on actual clinical transcripts scored by faculty and large language models: Pilot comparative study”, foi publicado online em 12 de junho de 2026 no JMIR Medical Education.
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