A Sociedade Europeia de Oncologia Médica (ESMO) divulgou hoje o ESMO Guidance on the Use of Large Language Models in Clinical Practice (ELCAP). Esse é um conjunto de recomendações sobre como trazer modelos de linguagem com inteligência artificial para a oncologia de forma segura e eficaz. Essa publicação no periódico Annals of Oncology acontece junto com uma sessão sobre Chat GPT e cuidados com câncer no Congresso ESMO 2025 em Berlim, evidenciando o papel crescente da IA na oncologia.
O presidente da ESMO, Fabrice André, ressaltou que a prioridade da organização é garantir que as inovações resultem em benefícios mensuráveis para os pacientes e soluções práticas para os clínicos. Com o ELCAP, a ESMO oferece uma estrutura específica para a oncologia. Essa estrutura incorpora a inteligência artificial, mantendo a responsabilidade clínica, a transparência e a proteção de dados.
Com o uso de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) crescendo na oncologia, o ELCAP reconhece que as oportunidades e os riscos são diferentes para pacientes, clínicos e instituições. Por isso, as recomendações estão organizadas em três tipos. Isso transforma princípios em 23 declarações de consenso para a prática diária:
A primeira categoria (Tipo 1) aborda as aplicações para pacientes, como chatbots que oferecem educação e suporte para sintomas. Esses serviços devem complementar o atendimento clínico e operar dentro de caminhos supervisionados, com escalonamento claro e forte proteção de dados.
O segundo tipo (Tipo 2) cobre ferramentas voltadas para os profissionais de saúde, como suporte à decisão, documentação e tradução. Essas ferramentas precisam de validação formal, limitações transparentes e responsabilidade humana clara nas decisões clínicas.
A terceira categoria (Tipo 3) se refere a sistemas institucionais integrados, que utilizam registros eletrônicos de saúde para tarefas como extração de dados, resumos automáticos e correspondência de ensaios clínicos. Esses sistemas devem passar por testes antes de serem implantados, com monitoramento contínuo para prevenir viés e mudanças de desempenho. É essencial que os clínicos saibam quando esses sistemas estão ativos, pois o impacto depende da interoperabilidade e da privacidade já planejada.
Em todos esses contextos, a confiabilidade das respostas depende da completude e correção dos dados de entrada. Dúvidas ou lacunas na documentação podem resultar em respostas erradas ou enganosas, reforçando a necessidade de supervisão e rotas claras de escalonamento.
Miriam Koopman, presidente do Grupo de Dados do Mundo Real e Saúde Digital da ESMO e coautora do documento, disse que o valor dos modelos de linguagem depende de quem os utiliza. Ao diferenciar os sistemas voltados para pacientes, clínicos e estruturas institucionais, as expectativas são definidas para cada contexto.
O ELCAP se concentra em LLMs que operam sob supervisão humana, ajudando clínicos com informações ou redações, sem tomar ações independentes. Jakob N. Kather, vice-presidente do mesmo grupo e coautor do estudo, destaca que esses sistemas têm o objetivo de melhorar, e não substituir, os fluxos de trabalho clínicos.
Além disso, as orientações reconhecem a rápida evolução de modelos de IA autônomos, capazes de iniciar ações sem comandos diretos. Esse tipo de tecnologia traz desafios únicos em termos de segurança, regulação e ética, e exigirá orientações específicas no futuro.
O presidente da ESMO afirmou que padrões compartilhados são tão importantes quanto os algoritmos para garantir confiança nos cuidados oncológicos baseados em IA. Ele concluiu que a utilização responsável da IA em oncologia requer esses padrões para melhorar a qualidade, a equidade e a eficiência do cuidado com o câncer. Ao mesmo tempo, isso deve ser feito sem comprometer a confiança no julgamento clínico.
O ELCAP foi desenvolvido entre novembro de 2024 e fevereiro de 2025 por um painel internacional de 20 membros que incluiu especialistas em oncologia, IA, bioestatística, saúde digital, ética e a perspectiva dos pacientes. Esse trabalho foi conduzido sob o Grupo de Dados do Mundo Real e Saúde Digital da ESMO, com o objetivo de criar diretrizes claras e eficazes.
Essas recomendações têm um grande potencial para transformar a maneira como a IA é integrada no tratamento do câncer. À medida que diferentes instituições adotem essas diretrizes, espera-se que o cuidado com o câncer se torne mais eficiente e acessível para os pacientes.
A inclusão da IA na oncologia traz novos desafios, mas as orientações da ESMO visam equipar os profissionais com ferramentas necessárias para que essa tecnologia seja amplamente benéfica. Com a rápida evolução dos cuidados de saúde, a adaptação a novas tecnologias é crucial. A ESMO está cumprindo seu papel ao fornecer diretrizes que levam em consideração as necessidades dos pacientes e profissionais.
Portanto, acompanhar a evolução dos LLMs e sua aplicação prática é fundamental. A interação entre tecnologia e saúde deve sempre priorizar a segurança e a eficácia no tratamento dos pacientes. Com isso, espera-se que a introdução da IA contribua significativamente para uma melhora no atendimento oncológico em todo o mundo.
