Modelos de Linguagem de Grande Dimensão e IA para Informação sobre Medicamentos

Os farmacêuticos e os profissionais de saúde atuam num ambiente de informação sobre medicamentos cada vez mais complexo. Os Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLMs) e a IA oferecem ferramentas poderosas para reduzir a sobrecarga de informação — mas apenas quando baseados em dados fiáveis, regulamentados e continuamente atualizados. Este artigo explora como uma IA responsável, construída com base na informação sobre medicamentos da myHealthbox, pode apoiar com segurança a tomada de decisões clínicas sem substituir o julgamento profissional.

O desafio da informação sobre medicamentos

Diariamente, farmacêuticos, médicos e outros profissionais de saúde tomam decisões críticas sob forte pressão de tempo, procurando o equilíbrio entre a segurança do doente, a conformidade regulamentar e a eficiência operacional.

Os principais desafios incluem:

• Sobrecarga de informação — mais de 2 milhões de medicamentos autorizados em todo o mundo
• Fontes fragmentadas — bulas, resumos das características do medicamento, alertas de segurança, recalls e faltas em diversos sistemas
• Barreiras linguísticas — receitas e embalagens em línguas desconhecidas
• Alterações regulamentares — atualizações frequentes dos alertas de segurança e de estado do produto
• Escassez de fornecimentos — exigindo substituição terapêutica rápida

Como resultado, os profissionais de saúde podem gastar 30 a 40% do seu tempo a procurar e verificar informações sobre medicamentos.

Como funcionam os Modelos de Linguagem de Grande Dimensão e a IA

Os Modelos de Linguagem de Grande Dimensão são treinados com grandes volumes de texto para reconhecer padrões na linguagem humana. Em vez de recuperar respostas predefinidas, geram respostas probabilisticamente com base no contexto.

Na área da saúde, isto significa:

• A IA não compreende inerentemente a precisão clínica.
• Os resultados dependem da qualidade e da governação dos dados.
• As respostas podem parecer fiáveis, embora incompletas ou desatualizadas.

Para informações sobre medicamentos, são essenciais restrições rigorosas, fundamentação específica da área e supervisão regulamentar.

IA na saúde: um papel de apoio à decisão

Os sistemas de IA na saúde dividem-se em três categorias principais:

• Sistemas generativos — elaboração de textos ou resumos.

• Sistemas de diagnóstico e apoio à decisão — auxílio ao julgamento profissional.

• Sistemas de eficiência operacional — otimização dos fluxos de trabalho e dos recursos.

O PharmaCopilot da myHealthbox é um sistema de apoio à decisão.

Auxilia os farmacêuticos na recuperação e interpretação de informação — não toma decisões clínicas.

Riscos comuns da IA ​​na saúde

Resultados falsos ou enganadores A IA generativa pode produzir respostas plausíveis, mas incorretas. A verificação continua a ser essencial. Viés de dados

A IA pode refletir lacunas ou enviesamentos nos dados de treino, distorcendo potencialmente os resultados.

Confidencialidade do doente Os sistemas de apoio à decisão exigem frequentemente informações sensíveis do doente, tornando a proteção de dados e a conformidade com o RGPD essenciais.

Porque é que os dados oficiais e precisos são importantes

As informações sobre medicamentos são altamente regulamentadas. A segurança do doente depende da precisão, consistência e conformidade com os regulamentos.

Os sistemas de IA neste domínio devem basear-se em:

• Informação oficial sobre o produto, aprovada pelos órgãos reguladores

• Folheto informativo e Resumos das Características do Produto (RCP) atualizados

• Controlo de versão e rastreabilidade claros

• Proveniência transparente da fonte

A utilização de fontes não oficiais ou não verificadas introduz riscos clínicos e regulamentares inaceitáveis.

Como funciona um serviço de farmacêutico baseado em IA com o myHealthbox

O myHealthbox mantém um extenso repositório de informação oficial sobre medicamentos, com curadoria.

A PharmaCopilot utiliza a IA como uma camada de acesso e interpretação, e não como um decisor independente:

• As informações são obtidas exclusivamente a partir de fontes validadas do myHealthbox.
• As respostas são baseadas em documentação oficial.
• Os resultados são rastreáveis ​​aos documentos oficiais.
• As atualizações regulamentares são refletidas em tempo quase real.

Isto reduz a sobrecarga de informação sem comprometer a segurança ou a conformidade.

A IA não torna a informação sobre medicamentos mais segura. Dados fiáveis, governação e transparência são essenciais.**

Principais vantagens de uma solução baseada no myHealthbox

• Fiabilidade regulamentar — apenas fontes oficiais e aprovadas
• Ponto único de acesso — dados sobre medicamentos, alertas, recalls e faltas
• Suporte multilingue — informação consistente em todos os idiomas
• Risco reduzido de alucinações — resultados controlados e validados
• Auditabilidade — rastreabilidade para revisão profissional e regulamentar

Estas características estão em linha com os requisitos emergentes da UE para sistemas de IA de alto risco na área da saúde.

Casos práticos de utilização em farmácia

Revisão complexa de medicamentos As consultas em linguagem natural identificam interações, contraindicações e pontos de aconselhamento, todos ligados a fontes oficiais.

Gestão da falta de medicamentos São apresentadas alternativas terapêuticas com indicações autorizadas e orientações posológicas.

Comunicação multilingue com o doente Explicações em linguagem acessível ao doente, nas suas línguas preferidas, juntamente com resumos profissionais.

Conhecimento das normas regulamentares Atualizações concisas sobre recalls, alertas de segurança e alterações na rotulagem.

Verificação de respostas de IA

Salvaguardas eficazes incluem:

• Citações explícitas das fontes
• Links diretos para documentação oficial
• Rotulagem clara do conteúdo gerado por IA
• Registo e trilhas de auditoria
• Percursos de escalonamento para especialistas humanos

Requisitos de utilização

Para doentes

• Declarações claras de que a IA não substitui o aconselhamento médico
• Explicações em linguagem simples
• Fácil acesso a fontes oficiais
• Práticas transparentes de tratamento de dados

Para profissionais de saúde

• Definição clara do uso pretendido
• Confiança na proveniência dos dados
• Integração no fluxo de trabalho
• Acesso aos documentos originais

Referências e legislação

Inteligência Artificial

• Regulamento (UE) 2024/1689 — Lei da Inteligência Artificial

• Lei da IA Explorador

Governação de dados de saúde

• Regulamento (UE) 2025/327 — Espaço Europeu de Dados de Saúde

• Visão geral do EHDS da Comissão Europeia

Privacidade e proteção de dados

• Regulamento (UE) 2016/679 — RGPD

Regulamentação de medicamentos

• Agência Europeia do Medicamento — Inteligência Artificial nos Medicamentos Regulamento