Introdução
Nesta História de Mudança, conversamos com Luis Ortiz, coordenador da equipe Evidencia UC da Faculdade de Medicina da Pontifia Universidade Católica do Chile. A equipe da Evidencia UC está vinculada principalmente à Cochrane Chile no que se refere às diretrizes para a realização de sínteses de evidências. Ao longo de sua trajetória, participou do apoio a diferentes atores na produção e disponibilização de evidências para subsidiar a tomada de decisão, como a Organização Mundial da Saúde (OMS) e a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS). Além disso, desenvolve atividades dentro da universidade, apoiando diferentes equipes quando necessitam de evidências para seus projetos ou para a tomada de decisões clínicas no hospital universitário.
Pontos-chave:
- A trajetória da Evidencia UC no uso de inteligência artificial para a produção de evidências.
- Um caso prático de aplicação de IA em um projeto de síntese para políticas públicas.
- As mudanças geradas nos processos de busca, sistematização e produção de evidências.
- Reflexões sobre supervisão humana, transparência e uso responsável da IA.
Acesse a entrevista completa em nossa playlist no YouTube.
Contexto e desafios
A equipe da Evidencia UC explora o uso de ferramentas de inteligência artificial há vários anos, inclusive antes da popularização dessas tecnologias. Sua proximidade com a plataforma Epistemonikos, surgida dentro da própria equipe quando ela ainda se chamava ProSABE, também fortaleceu sua experiência no uso de IA para a busca de evidências.
Ao longo do tempo, diferentes ferramentas foram incorporadas em distintas etapas da síntese de evidências, sempre com supervisão humana, especialmente nos primeiros anos, quando as capacidades dessas tecnologias ainda estavam abaixo do padrão humano.
A síntese de evidências com inteligência artificial: um projeto piloto e seus aprendizados coletivos
Em 2025, um projeto liderado pela equipe de Medicina Familiar da UC foi selecionado em uma chamada do Centro de Políticas Públicas da UC para desenvolver propostas voltadas ao fortalecimento das ações preventivas na atenção primária à saúde no Chile. O estudo buscava enfrentar a lacuna existente entre os processos de rastreamento e o acompanhamento dos pacientes identificados, combinando trabalho de campo e revisão das evidências disponíveis.
Para apoiar essa segunda etapa, a equipe da Evidencia UC foi incorporada ao projeto. Diante do tempo limitado e das restrições de recursos humanos e financeiros, optou-se por desenvolver um documento de síntese fortemente apoiado por inteligência artificial. A proposta metodológica não buscava substituir as pessoas, mas manter a supervisão humana em todas as etapas e reorganizar o processo tradicional de síntese para torná-lo mais eficiente.
Luis explica o processo da síntese em sete etapas com o uso de ferramentas de IA:
Etapa 1 — Formulação da pergunta e dos critérios de elegibilidade
Etapa 2 — Busca de “artigos-semente”
Etapa 3 — Expansão por citações
Etapa 4 — Estratégia de busca em bases de dados eletrônicas
Etapa 5 — Triagem assistida por IA
Etapa 6 — Triagem humana
Etapa 7 — Extração de dados e síntese
Em termos de validação dos processos, a equipe desenvolveu uma planilha de trabalho chamada VERIFICA, em que cada letra corresponde a uma etapa de verificação dos resultados produzidos pela IA. O primeiro passo é verificar se as referências são reais — algo tão simples quanto clicar na referência fornecida e conferir se ela leva ao artigo correspondente. Em seguida, é necessário verificar se esse artigo possui uma versão mais atualizada, já que algumas ferramentas podem ter sido treinadas com conjuntos de conhecimento mais antigos.
“Classificar uma ferramenta como melhor ou pior é muito difícil, porque uma ferramenta pode ter um corpo de conhecimento mais limitado, mas acadêmico, e funcionar melhor do que outra com uma base muito mais ampla, porém não acadêmica. Sempre vai depender da base de dados que elas analisam”, explica Luis.
Principais mudanças e avanços decorrentes da experiência
Segundo Luis, um dos principais benefícios dessa abordagem foi a redução significativa dos tempos de trabalho. Enquanto um resumo para políticas públicas costuma levar entre três e seis meses para ser produzido, esse tipo de síntese exploratória apoiada por inteligência artificial pôde ser desenvolvido em apenas quatro semanas.
A experiência também permitiu incorporar novas ferramentas em projetos posteriores. Em uma revisão encomendada pela OMS, por exemplo, a inteligência artificial foi utilizada para ampliar a busca de evidências em um tema particularmente complexo, no qual era muito difícil construir uma estratégia de busca, já que os manuscritos estavam indexados de maneiras diferentes nas bases de dados.
Embora o padrão internacional para sínteses de evidências continue sendo a revisão tradicional com dupla avaliação humana, Luis destaca que essas ferramentas de contexto têm se mostrado especialmente úteis para ampliar as buscas e localizar estudos mais difíceis de encontrar.
Cuidados éticos e supervisão humana
Luis destaca que uma das principais precauções adotadas foi complementar o uso da inteligência artificial com buscas e processos de triagem tradicionais. Essa estratégia permitiu identificar artigos que não haviam sido encontrados pelas ferramentas de IA e aumentar a confiança de que documentos relevantes para informar a tomada de decisão não estavam sendo omitidos.
As sínteses realizadas exclusivamente com inteligência artificial ainda podem deixar de fora estudos importantes. Por isso, a abordagem adotada combinou as vantagens da IA com a supervisão humana em todas as etapas do processo, incorporando ciclos tradicionais de busca e revisão para minimizar o risco de omissão de evidências que poderiam influenciar decisões, especialmente no âmbito das políticas públicas.
“O básico é declarar o uso da IA. Em todas as nossas reuniões, em todas as entregas para os diferentes atores, nas reuniões de priorização, explicamos como era o processo e indicamos que ele era fortemente impulsionado pela inteligência artificial. Também deixamos claro que tivemos o cuidado de manter supervisão humana em todas as etapas.”
Mudanças de mentalidade e do ecossistema
Para Luis, a experiência representou uma mudança importante para a equipe, pois ajudou a reduzir as resistências em relação ao uso da inteligência artificial na síntese de evidências. O projeto demonstrou que essas ferramentas podem ser utilizadas de forma segura quando acompanhadas de supervisão humana, acelerando processos sem comprometer a qualidade do trabalho.
Além disso, ele ressalta que a experiência também está alinhada às mudanças que vêm ocorrendo em organizações como a Cochrane, que já promove iniciativas para avaliar o uso da inteligência artificial na atualização de revisões sistemáticas. Atualmente, alguns grupos têm a possibilidade de desenvolver revisões tanto por métodos tradicionais quanto com apoio de IA, permitindo comparar resultados e gerar evidências sobre o potencial e as limitações dessas ferramentas.
Por outro lado, Luis também destacou que o contexto institucional tem favorecido essa adoção, uma vez que atores como o Ministério da Saúde do Chile, a OMS, a OPAS e a própria Cochrane vêm explorando cada vez mais o uso da IA na produção e atualização de evidências. Nesse cenário, a equipe se sente hoje mais confortável em incorporar essas ferramentas em projetos tradicionais, aproveitando suas vantagens para complementar — e não substituir — os métodos convencionais de síntese de evidências.
Nesse ponto, Luis complementa:
“Embora seja uma iniciativa que surgiu dentro da equipe da Evidencia UC, o ambiente tem sido favorável e somos gratos por isso — por haver abertura para inovar, explorar, errar e tentar novamente. Neste momento em que tudo ainda é muito incipiente e cercado de dúvidas, se não começarmos a testar essas ferramentas, continuaremos com as mesmas incertezas. Precisamos resolvê-las em contextos reais.”
Fontes externas
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