RESUMO

Objetivo:

Demostrar a aplicação de alguns prompts e problematizar o uso do ChatGPT^® para guiar as melhores respostas aos estudantes e professores de enfermagem sobre choque séptico na aprendizagem em terapia intensiva.

Método:

Estudo metodológico, com aplicação de tecnologia de prompts no ChatGPT^® para apoiar a aprendizagem de enfermagem em terapia intensiva com ênfase no choque séptico. O estudo foi organizado em 3 etapas, contemplando o entendimento sobre o ChatGPT^®, modelos, bem como teste e exercício de prompts.

Resultados:

Foram apresentadas aplicações de prompts a partir de uma estrutura de etapas pré-definidas que permitiram exemplificar respostas dadas e organizar um diagrama de geração de saídas como uma forma de resumir o processo de apoio à tomada de decisão em terapia intensiva.

Conclusão:

O ChatGPT^® é um modelo de processamento de linguagem natural que usa abordagens de aprendizagem profunda para gerar respostas semelhantes às humanas. Contudo, a geração dos prompts para o processo de ensino-aprendizagem em enfermagem de terapia intensiva requer associação profunda com os pilares da prática baseada em evidência.

DESCRITORES:
Inteligência artificial; Cuidados críticos; Unidades de terapia intensiva; Enfermagem; Tecnologia da informação; Choque Séptico

ABSTRACT

Objective:

to demonstrate the application of some prompts and to problematize the use of ChatGPT^® to guide the best answers for nursing students and teachers on septic shock in intensive care learning.

Method:

a methodological study where prompt technology was applied in ChatGPT^® to support nursing learning in intensive care with an emphasis on septic shock. The study was organized in 3 stages, covering an understanding of ChatGPT^® and models, as well as testing and exercising prompts.

Results:

applications of prompts were presented, based on a structure of pre-defined stages that made it possible to exemplify the answers given and to organize an output generation diagram as a way of summarizing the process of decision support in intensive care.

Conclusion:

ChatGPT^® is a natural language processing model that uses deep learning approaches to generate human-like answers. However, the generation of prompts for the teaching-learning process in intensive care nursing requires in-depth association with the pillars of evidence-based practice.

DESCRIPTORS:
Artificial Intelligence; Critical care; Intensive care units; Nursing; Information technology; Septic shock

RESUMEN

Objetivo:

demostrar la aplicación de algunos prompts y debatir cómo se utiliza ChatGPT^® para orientar las mejores respuestas a estudiantes y profesores de Enfermería sobre shock séptico en la enseñanza de cuidados intensivos.

Método:

estudio metodológico en el que se aplicó la tecnología de prompts en ChatGPT^® para respaldar la enseñanza de Enfermería en cuidados intensivos con énfasis en shock séptico. El estudio se organizó en 3 etapas, contemplando lo que se sabe sobre ChatGPT^® y diversos modelos, al igual que pruebas y prácticas con prompts.

Resultados:

Se presentaron aplicaciones de prompts a partir de una estructura de etapas predefinidas que permitieron ejemplificar respuestas dadas por el sistema y organizar un diagrama de generación de salidas como una manera de resumir el proceso de apoyo a las decisiones que se toman en cuidados intensivos.

Conclusión:

ChatGPT^® es un modelo de procesamiento del lenguaje natural que utiliza enfoques de aprendizaje profundo para generar respuestas semejantes a las humanas. Sin embargo, la generación de los prompts para el proceso de enseñanza-aprendizaje en Enfermería de cuidados intensivos requiere una profunda asociación con los pilares de la práctica basada en evidencias.

DESCRIPTORES:
Inteligencia Artificial; Cuidados críticos; Unidades de cuidados intensivos; Enfermería; Tecnología de la información; Shock séptico

INTRODUÇÃO

Inteligência artificial (IA) é uma abordagem multidisciplinar da ciência da computação e linguística, que usa uma tecnologia de simulação dos processos cognitivos e comportamentais humanos em computadores. Os computadores são projetados para mostrar habilidades de compreensão, raciocínio e resolução de problemas semelhantes àquelas dos humanos por meio de codificação específica. Além disso, estes sistemas podem operar em áreas que normalmente exigem inteligência (p.ex., trabalhar em assuntos como percepção da linguagem, reconhecimento de objetos visuais e tomada de decisão), usando capacidades de aprendizado, adaptação, raciocínio e entendimento, paralelas à cognição e atributos humanos complexos tais como atenção, emoção, criatividade, entre outros11. Berşe S, Akça K, Dirgar E, Serin EK. The role and potential contributions of the artificial intelligence language model ChatGPT®. Ann Biomed Eng [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];52:130-3. Available from: https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296-w
https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296... ^-22. Sallam M. ChatGPT® Utility in healthcare education, research, and practice: Systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthcare [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];11(6):887. Available from: https://doi.org/10.3390/healthcare11060887
https://doi.org/10.3390/healthcare110608... .

Os modelos baseados em IA estão sendo usados progressivamente nos serviços de saúde e essas aplicações se tornarão ainda mais difundidas no futuro. Nesta era de transformação em que a tecnologia está avançando rapidamente, esperamos que os enfermeiros reconheçam os modelos de IA e possam usar esta tecnologia nas práticas de enfermagem bem como aumentar seus níveis de conhecimento e habilidades. À medida que os serviços de saúde avançam tecnologicamente, discutindo potenciais vantagens e desvantagens da tecnologia baseada em IA, os cuidados de saúde serão possíveis reconhecendo e participando do desenvolvimento e uso dessas tecnologias.

Neste universo da IA, há inteligências artificiais generativas, classificadas como redes neurais generativas adversativas (generative adversarial networks, GANs), que têm a capacidade de aprendizado e geração de novos dados, chamadas de rede geradora e discriminadora. Essas IAs aprendem a partir de grandes bases de dados para que possam adquirir o padrão de construção desses dados. Com essa compreensão adquirida, elas podem gerar novos dados33. Arora A, Arora A. Generative adversarial networks and synthetic patient data: Current challenges and future perspectives. Future Healthc J [Internet]. 2022 [cited 2023 Jul 12];9(2):190-3. Available from: https://doi.org/10.7861/fhj.2022-0013
https://doi.org/10.7861/fhj.2022-0013... .

Assim, a IA generativa descreve algoritmos (tais como o ChatGPT^®) que podem ser usados para criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos. Avanços recentes neste campo mostram o potencial de mudar o modo como abordamos a criação de conteúdos. É importante assinalar que o ChatGPT^® não é só um algoritmo de computador fácil de usar e que produz respostas curtas, mas um sistema inteligente que pode produzir documentos inteiros, ensaios ou até mesmo códigos de computador44. Bajwa J, Munir U, Nori A, Williams B. Artificial intelligence in healthcare: Transforming the practice of medicine. Future Healthc J [Internet]. 2021 [cited 2023 Jul 12];8(2):e188-94. Available from: https://doi.org/10.7861/fhj.2021-0095
https://doi.org/10.7861/fhj.2021-0095... .

Assim, como parte essencial da assistência de saúde atual, os profissionais de enfermagem precisam se adaptar aos rápidos avanços da IA para prestar atendimento eficiente e centrado na pessoa, com saúde acessível a todos. Um exemplo disso é o Chat Generativo Pré-treinado Transformer (ChatGPT^®; lançado em 30/11/2022), uma plataforma de acesso aberto com possibilidades, tais como os chatbots suportados pela IA, que impactarão a educação na prática clínica e documentos científicos na área da saúde55. Choi EPH, Lee JJ, Ho MH, Kwok JYY, Lok KYW. Chatting or cheating? The impacts of ChatGPT® and other artificial intelligence language models on nurse education. Nurse Educ Today [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];125:105796. Available from: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.105796
https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.1057... ^-77. Scerri A, Morin KH. Using chatbots like ChatGPT® to support nursing practice. J Clin Nurs [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];32(15-16):4211-3. Available from: https://doi.org/10.1111/jocn.16677
https://doi.org/10.1111/jocn.16677... .

O ChatGPT^® é um modelo de linguagem ampla (LLM-Master of Laws) baseado em IA, treinado em conjuntos de dados de texto massivos em vários idiomas e capaz de gerar respostas semelhantes às humanas a partir da entrada de texto88. OpenAI. OpenAI: Models GPT-3 [Internet]. 2023 [cited 14 Jul 2023]. Available from: https://beta.openai.com/docs/models
https://beta.openai.com/docs/models... . Ele foi desenvolvido pela OpenAI (OpenAI, L.L.C., San Francisco, CA, EUA). A etimologia do ChatGPT^® está relacionada com um chatbot (programa capaz de entender e gerar respostas usando uma interface baseada em texto) que é baseado na arquitetura de um transformador generativo pré-treinado (GPT) 88. OpenAI. OpenAI: Models GPT-3 [Internet]. 2023 [cited 14 Jul 2023]. Available from: https://beta.openai.com/docs/models
https://beta.openai.com/docs/models... ^-99. Brown T, Mann B, Ryder N, Subbiah M, Kaplan JD, Dhariwal P, et al. Language models are few-shot learners. Adv Neural Inf Process Syst [Internet]. 2020 [cited 2023 Jul 5];33:1877-901. Available from: https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
https://papers.nips.cc/paper_files/paper... .

A arquitetura GPT usa uma rede neural para processar a linguagem natural, gerando assim respostas com base no texto que está sendo inserido na plataforma. A superioridade do ChatGPT^®, comparada com seus antecessores baseados em GPT, pode ser ligada a sua capacidade de responder em vários idiomas, gerando respostas refinadas e altamente sofisticadas com base em modelagem avançada. Ele foi treinado em uma grande quantidade de dados, permitindo gerar respostas coerentes e contextualmente adequadas a uma ampla gama de prompts. Com seus recursos avançados de processamento de linguagem natural, o ChatGPT^® pode realizar tarefas tais como tradução de idiomas, resumo e resposta a perguntas88. OpenAI. OpenAI: Models GPT-3 [Internet]. 2023 [cited 14 Jul 2023]. Available from: https://beta.openai.com/docs/models
https://beta.openai.com/docs/models... ^-99. Brown T, Mann B, Ryder N, Subbiah M, Kaplan JD, Dhariwal P, et al. Language models are few-shot learners. Adv Neural Inf Process Syst [Internet]. 2020 [cited 2023 Jul 5];33:1877-901. Available from: https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
https://papers.nips.cc/paper_files/paper... .

Neste sentido, os chatbots alimentados por IA podem melhorar a formação oferecendo oportunidades de aprendizagem personalizadas a estudantes e profissionais (p.ex., possibilidades de avaliação clínica de pacientes para tomar uma decisão mais segura) e experiência de futuros enfermeiros em terapia intensiva. Porém, a integração e adaptação de chatbots na prática de enfermagem em terapia intensiva exigirá uma abordagem cuidadosa e consciente dessas questões pelos enfermeiros. Os enfermeiros devem usar tecnologias, tais como chatbots, de modo correto e efetivo considerando seus potenciais benefícios, limitações e riscos para oferecer os melhores cuidados aos pacientes.

Assim, para que o ChatGPT^® potencialize a formação e a prática de enfermagem em terapia intensiva considerando as exigências complexas dos pacientes em terapia intensiva, é preciso que sejam feitas boas perguntas para promover a melhor tomada de decisão para cuidados cada vez mais seguros. Portanto, o objetivo deste estudo foi demostrar a aplicação de alguns prompts e problematizar o uso do ChatGPT^® para guiar as melhores respostas a estudantes e professores de enfermagem sobre choque séptico na aprendizagem em terapia intensiva.

MÉTODO

Esta pesquisa metodológica buscou desenvolver um novo instrumento, método, procedimento, produto, programa, instrumento de pesquisa, teoria ou modelo. Ela foi também usada para validar e verificar a confiabilidade dos instrumentos para medir construtos usados como variáveis na pesquisa1010. Abedellah FG, Levine E. Better patient care through nursing research. New York, NY(US): MacMillan; 1965..

Como o estudo visava novas oportunidades de pesquisa a partir da Inteligência artificial, optamos pela pesquisa metodológica com aplicação de tecnologia envolvendo o Programa de Pós-Graduação em Informática em Saúde (modalidade profissional). Considerando a complexidade do tema choque séptico no contexto da formação em enfermagem, cinco professores (com formação em enfermagem e experiência em terapia intensiva) do programa referido acima foram os participantes.

O percurso metodológico foi estruturado em três etapas: entender a estrutura e o funcionamento do ChatGPT^®; escrever modelos de prompts e testar os prompts.

A primeira etapa foi destinada a entender a estrutura e o funcionamento do ChatGPT^®. A partir do aprofundamento da literatura e entendimento da engenharia de prompts e IA generativa, prompt foi definido como uma pergunta, um conjunto de instruções ou afirmação usados para iniciar ou orientar uma tarefa ou conversa. Quando se trata de processamento de linguagem, prompt é uma entrada que o modelo usa para dar uma resposta ou saída. Assim, a engenharia de prompts é o processo de projetar e otimizar as questões para modelos de linguagem de IA (como usado no GPT-4).

A qualidade e eficácia dos prompts usados para treinar esses modelos podem afetar significativamente seu desempenho e sua capacidade de gerar saídas precisas e úteis. Na engenharia de prompts, o objetivo é criar prompts que transmitam efetivamente as entradas e saídas do modelo, minimizando ambiguidade, ruído e outros fatores que podem reduzir a precisão ou eficácia do modelo. Isso envolve selecionar formatos de entrada apropriados e definir o formato de saída esperado, considerando eventuais restrições ou limitações que podem afetar o desempenho do modelo1111. Adelson M. The ChatGPT® Goldrush: Profiting from the ai revolution: Prompt Engineering Mastery with ChatGPT®-4. Prompt Library, List of 200 AI apps; 2023.^-1212. John I. The Art of Asking ChatGPT® for high-quality answers: A complete guide to prompt engineering techniques. Nzunda Technologies Limited, Library of Congress Control/USA; 2023..

O GPT-3 é unimodal, ou seja, ele só aceita entradas de texto. Ele pode processar e gerar várias formas de texto (com linguagem formal e informal), mas não pode lidar com imagens ou outros tipos de dados. Diferentemente, GPT-4 é multimodal. Ele pode aceitar e produzir entradas e saídas tanto de texto como de imagem, sendo mais diversificado. De acordo com a OpenAI, a versão mais recente do Chat GPT tem mais probabilidade (40,0%) de produzir respostas precisas e menos probabilidade (82,0%) de responder a solicitações de conteúdo proibido em relação ao Chat GPT-3. Os usuários podem se sentir mais seguros usando o Chat GPT-4 pois sua IA tem muito menos probabilidade de responder a consultas prejudiciais ou inadequadas1111. Adelson M. The ChatGPT® Goldrush: Profiting from the ai revolution: Prompt Engineering Mastery with ChatGPT®-4. Prompt Library, List of 200 AI apps; 2023.^-1212. John I. The Art of Asking ChatGPT® for high-quality answers: A complete guide to prompt engineering techniques. Nzunda Technologies Limited, Library of Congress Control/USA; 2023..

Na segunda etapa, alguns modelos de prompts foram escritos. Em seu nível mais básico, tanto o GPT-3 como o GPT-4 do OpenAI preveem texto com base na entrada (prompt). Para obter os melhores resultados, foi então necessário escrever prompts claros, com um amplo contexto. Nesta etapa, escolhemos abordar o choque séptico na Enfermagem de Terapia Intensiva pela experiência das autoras na área e por ser um assunto complexo e desafiador ao cuidado de enfermagem. Assim, depois de uma fundamentação aprofundada na literatura (e várias discussões), foi possível delimitar o escopo das perguntas e realizar os testes de refinamento das perguntas no modelo ChatGPT^®. Este processo possibilitou o consenso de que as estruturas de prompts tiveram melhores resultados a partir de perguntas claras e objetivas em Inglês.

Na terceira etapa, os prompts foram testados e exercitados. À medida que os prompts sobre orientações, cuidado e choque séptico foram testados e exercitados, foi possível identificar a especificidade necessária à construção de cada pergunta para atender ao objetivo proposto, ampliando assim o processo de aprendizagem e preenchendo lacunas. Nesta etapa, a experiência docente e profissional foi fundamental para obter melhores resultados de saída. Após exercitar esta tecnologia por algumas horas, foi possível organizar sugestões a estudantes para escrever um prompt GPT-3 ou GPT-4.

Neste sentido, destacamos que a engenharia de prompts é ciência e arte de criar entradas eficazes para orientar um modelo de IA e gerar a saída desejada. Neste estudo, os prompts (entradas) foram as perguntas clínicas; quanto melhores os prompts, melhores serão os resultados. Destacamos que o processo de geração de prompts e verificação das respostas (saídas) foi subsidiado por evidências científicas consolidadas, considerando a limitação temporal da própria ferramenta.

RESULTADOS

O uso do ChatGPT^® e ferramentas similares tem riscos, pois respostas podem ser geradas a partir de fontes não confiáveis ou fornecer fontes incompletas e as consequências geralmente recaem nos usuários. Assim, todas informações precisam ser verificadas com evidências rigorosas, especialmente na área da saúde. Apesar das limitações desta tecnologia, ela está rapidamente se tornando um aliado indispensável, o que nos leva ao cerne das questões seguintes: Como fazer as melhores perguntas com foco em unidade de terapia intensiva? Quais os resultados do método empregado?

A engenharia dos prompts é fundamental; sua compreensão é necessária à formação de enfermeiros e deve ser agregada ao currículo. O domínio da engenharia dos prompts (assim como em qualquer habilidade) vem tanto com o aprofundamento teórico no tema abordado como com a experiência prática. Para potencializar o tempo e reduzir tentativas e erros, alguns exemplos são disponibilizados abaixo para aprendizagem sobre o choque séptico em terapia intensiva usando o ChatGPT^®1313. Ekin S. Prompt Engineering For ChatGPT: A Quick Guide To Techniques, Tips, And Best Practices. TechRxiv [Internet]. Preprint. 2023 [cited 2023 Jul 5]. Available from: https://doi.org/10.36227/techrxiv.22683919.v2
https://doi.org/10.36227/techrxiv.226839... .

1. Seja o mais específico possível: Quanto mais específico for o seu prompt, mais precisa e focada será a resposta. Neste estudo, foram usados prompts em inglês, mas eles podem ser redigidos em qualquer idioma (Figura 1 e 2).

Neste exemplo, é abordada uma área específica de enfermagem em terapia intensiva. Porém, pode ser feita uma pergunta mais genérica (em qualquer área da enfermagem), afunilando até o ponto específico a ser abordado. Por exemplo: What are the common challenges faced by nursing students in their training process and what types of support can be provided to overcome these difficulties?

É importante observar que as informações (gerais ou específicas) fornecidas pelo ChatGPT^® podem variar dependendo das características individuais do paciente e dos protocolos do estabelecimento de saúde. Destacamos que uma estreita colaboração entre os membros de uma equipe multidisciplinar de profissionais de saúde e o suporte na evidência científica são cruciais para otimizar os resultados em pacientes gravemente enfermos.

2. Descreva seu objetivo: Descreva exatamente que tipo de saída (resposta) você está procurando (Figura 3). Exemplo de prompt: I would like to have a short list of at least five ideas for a YouTube video about the future of septic shock treatment and prevention.

3. Descreva seu objetivo e informe o contexto: Considere seu diálogo com o ChatGPT^® como aquele que você teria com um profissional que acabou de conhecer o qual pode responder a suas perguntas e ajudá-lo a enfrentar os desafios no cuidado de enfermagem em terapia intensiva. Quanto melhor for a descrição do objetivo e contexto que você gostaria de usar, mais adequado será o resultado (Figura 4). Exemplo de prompt: I am writing a manuscript about the main nursing care for patients with septic shock in the ICU based on the use of artificial intelligence. You can list some precautions with specific results. Nurses and nursing students, who are outside the area and are still learning, is my audience. Please, use a friendly and approachable tone.

4. Experimente diferentes estilos de prompt: O estilo de seu prompt pode afetar significativamente a resposta. Experimente formatos diferentes, tais como gerar uma lista, fornecer um resumo, ideias principais ou dar as características de seu público, papéis desejados, entre outros. (Figuras 5, 6, 7, 8 e 9):

5. Repita e refine suas perguntas para se aprofundar e/ou obter melhores respostas: Assinalamos que raramente são obtidos os melhores resultados logo após o primeiro prompt. Portanto, refine suas perguntas, assim como quando você organiza um teste de conteúdo ou ministra uma aula em que você busca as melhores respostas indicando que o conteúdo foi compreendido. Se ainda assim, você não obtiver a saída desejada, tente guiar o modelo com prompts de continuação. Isso pode ser mais produtivo que esperar obter a resposta desejada com um único prompt. É também possível iniciar uma conversa assim: peça à IA para considerar cada etapa ou apresentar os prós e contras antes de você decidir sobre a resposta. Os exemplos mostrados acima podem ajudar a entender melhor este tópico de repetição e refinamento das perguntas.

Além disso, se você busca em um território desconhecido e procura informação em um campo onde você não tem familiaridade, os ciclos de feedback podem ser usados para entrar em detalhes. Embora o ChatGPT^® dê inicialmente respostas genéricas, é sempre possível usar a saída como entrada para os prompts seguintes, gerando um ciclo de problemas e respostas.

6. Use seus tópicos anteriores: No ChatGPT^®, é possível retornar a uma discussão específica clicando no tópico da coluna à esquerda onde os prompts ficam armazenados. Assim, não é necessário começar novamente, podendo simplesmente continuar a discussão com o ChatGPT^®.

7. Faça perguntas abertas e fechadas: perguntas abertas geralmente produzem respostas mais abrangentes ao passo que as fechadas produzem respostas mais específicas.

8. Exemplos de solicitação: se a resposta é insatisfatória ou incompreensível, informe que você não a entendeu; peça então um exemplo ou peça para melhorar ou regenerar a resposta.

9. Use o tempo com sabedoria: Se você estiver perguntando sobre um processo ou cronograma, especifique isso em seu prompt (Figura 10 e 11).

10. Defina expectativas realistas: Embora o GPT-4 seja uma ferramenta poderosa, ele tem suas limitações. P.ex.: ele não permite acesso a dados em tempo real (embora você possa ajustar isso com plugins); há uma data limite (2021) que pode não ser um problema em breve;88. OpenAI. OpenAI: Models GPT-3 [Internet]. 2023 [cited 14 Jul 2023]. Available from: https://beta.openai.com/docs/models
https://beta.openai.com/docs/models... referências não são explicitadas (as respostas precisam então ser verificadas) e ele não dá conselhos pessoais ou substitui o julgamento de um profissional de saúde.

A partir dos exemplos acima, foi estruturado um diagrama de geração de saídas a partir dos prompts. O diagrama foi elaborado visando resumir o método ou processo de geração de prompts e saídas para apoiar a tomada de decisão na prática do cuidado em terapia intensiva para o processo ensino-aprendizagem de choque séptico (Figura 12).

O diagrama acima pode servir de referência para apoiar professores e profissionais no desenvolvimento de novos prompts em várias áreas de atuação e aprendizagem de enfermeiros. Na perspectiva do cuidado a pacientes com choque séptico, destacamos a importante contribuição do ChatGPT^® que instrumentaliza tanto estudantes em formação como profissionais exercitando o raciocínio clínico partindo de uma estrutura de perguntas logicamente bem formuladas e apoiadas nos quatro pilares da prática baseada na evidência (evidências de pesquisa, prática, paciente e contexto).

DISCUSSÃO

Na comunidade científica e acadêmica, o ChatGPT^® recebeu respostas mistas, refletindo as controvérsias sobre benefícios versus riscos das tecnologias avançadas de IA. Por um lado, o ChatGPT^® (entre outros Large Language Models, LLMs) pode ser benéfico em tarefas de diálogo e escrita ajudando a aumentar a eficiência e precisão da saída necessária. Por outro lado, foram levantadas preocupações que exigem mais supervisão e investimento em detetores de saída de IA. Isto é necessário para lidar com possíveis erros e vieses em sua saída (que podem limitar suas capacidades e resultar em imprecisões) com base no conjunto de dados usados no treinamento do ChatGPT^®. Além disso, as preocupações de segurança e os potenciais ataques cibernéticos disseminando desinformação via LLMs também devem ser considerados1414. The Lancet Digital Health. ChatGPT®: Friend or foe? Lancet Digit Health [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];5(3):e102. Available from: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00023-7
https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00... .

Na literatura, o ChatGPT^® tem sido abordado como uma forma evoluída de mecanismo de pesquisa, no sentido de que ele pode sugerir temas, questões e objetivos de pesquisa relacionando-os com a pergunta inicial11. Berşe S, Akça K, Dirgar E, Serin EK. The role and potential contributions of the artificial intelligence language model ChatGPT®. Ann Biomed Eng [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];52:130-3. Available from: https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296-w
https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296... . A experiência adquirida durante a preparação do manuscrito mostrou que o ChatGPT^® pode ser um componente do sistema de ensino e aprendizagem como tutor bem como na autoaprendizagem em enfermagem.

Ao exercitar os prompts para aprendizagem sobre choque séptico, professores e estudantes gerenciam melhor o tempo obtendo informações rápidas e precisas. Ao incorporar as informações obtidas e buscar confirmação e aprofundamento na literatura científica, foi verificado estímulo a pesquisa, estudo e raciocínio clínico. Este processo deve ser incorporado ao ensino para que a inteligência artificial possa contribuir cada vez mais para o ensino e aprendizagem1515. Miao H, Ahn H. Impact of ChatGPT® on Interdisciplinary Nursing Education and Research.Asian Pac Isl Nurs J [Internet]. 2023 [cited 2023 Sep 22];7:e48136. Available from: https://doi.org/10.2196/48136
https://doi.org/10.2196/48136... .

Assim, o ChatGPT^® pode ser usado como ferramenta de apoio à tomada de decisão no processo de aprendizagem. Ele tem potencial para ajudar a pesquisa e acelerar a transformação tecnológica da enfermagem clínica e translacional, bem como para descobrir novos cuidados a diferentes medicamentos em desenvolvimento, prever doenças e complicações, diagnosticando e avaliando antes de os problemas de saúde se instalarem1616. Xue VW, Lei P, Cho WC. The potential impact of ChatGPT® in clinical and translational medicine. Clin Transl Med [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];13(3):e1216. Available from: https://doi.org/10.1002/ctm2.1216
https://doi.org/10.1002/ctm2.1216... .

Uma IA generativa como o ChatGPT^® pode estimular o desenvolvimento da literacia digital, uma competência central em informática em enfermagem, encorajando o pensamento crítico sobre a integração da IA aos cuidados de saúde. Além disso, ele pode oferecer um suporte valioso a estudantes e professores, melhorando a qualidade da escrita, auxiliando em tarefas de pesquisa e ensino (organização, resumo e simplificação de ideias) e ajudando a interpretar dados1717. Alexandre Castonguay A, Farthing P, Davies S, Vogelsang L, Kleib M, Risling T, et al. Revolutionizing nursing education through Ai integration: A reflection on the disruptive impact of ChatGPT. Nurse Educ Today [Internet]. 2023 [cited 2023 Sep 22];129:105916. Available from: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.105916
https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.1059... .

É fundamental assegurar a privacidade e segurança das informações confidenciais do paciente assim como acontece com qualquer tecnologia digital na área da saúde quando aplicada diretamente na assistência. Envio de informação confidencial ao ChatGPT^® pode ter consequências graves. As organizações de saúde que pretendem implementar modelos como o ChatGPT^® devem ter diretrizes abrangentes para usar tais ferramentas no tratamento de dados de pacientes e implementar medidas para proteger a privacidade dos dados, p.ex., anonimizar dados identificáveis, criptografia, conformidade aos regulamentos nacionais de saúde etc1818. Wang C, Liu S, Yang H, Guo J, Wu Y, Liu J. Ethical considerations of using ChatGPT® in health care. J Med Internet Res [Internet]. 2023 [cited 2023 Sep 22];25:e48009. Available from: https://doi.org/10.2196/48009
https://doi.org/10.2196/48009... .

Usuários de alguns softwares baseados em IA desenvolvidos recentemente alegam aproveitar os recursos de ponta do ChatGPT^® para atender aos requisitos de segurança e privacidade de dados, embora a eficácia dessas ferramentas em ambiente clínico exija um processo rigoroso de validação e controle de qualidade11. Berşe S, Akça K, Dirgar E, Serin EK. The role and potential contributions of the artificial intelligence language model ChatGPT®. Ann Biomed Eng [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];52:130-3. Available from: https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296-w
https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296... ^,1616. Xue VW, Lei P, Cho WC. The potential impact of ChatGPT® in clinical and translational medicine. Clin Transl Med [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];13(3):e1216. Available from: https://doi.org/10.1002/ctm2.1216
https://doi.org/10.1002/ctm2.1216... . É necessária uma colaboração interdisciplinar entre desenvolvedores de IA, profissionais de saúde, formuladores de políticas e especialistas em segurança de dados. Tal reflexão deve ser também observada no processo de formação profissional conforme as possibilidades aqui apresentadas.

A integração do ChatGPT^® com técnicas eficazes de geração de prompts pode simplificar a documentação de saúde, mas deve ser abordada com cuidado para gerenciar desafios éticos e prevenir danos. A adoção dessa tecnologia pode gerar benefícios em documentação de saúde, processo de ensino e tomada de decisão de profissionais de saúde melhorando sua produtividade e atendimento a pacientes. As diretrizes para o uso de ferramentas de IA na documentação de dados de pacientes serão um passo importante. Porém, serão necessários esforços de pesquisa para investigar a eficácia dessas ferramentas em comparação com os métodos existentes1919. Fabrizzio GC, Oliveira LM de, Costa DG, Erdmann AL, Santos JLG. Virtual assistant: A tool for health co-production in coping with covid-19. Texto Contexto Enferm [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];32:e20220136. Available from: https://doi.org/10.1590/1980-265X-TCE-2022-0136en
https://doi.org/10.1590/1980-265X-TCE-20... .

Entre outros aspectos, destacamos a importância da aprendizagem para uma enfermagem robusta, dinâmica e voltada à experiência progressiva baseada em evidências. Isto exige currículos flexíveis e atentos ao movimento mundial da IA nos processos de ensino e cuidado, assegurando o espaço dos enfermeiros nos ambientes de cuidado e melhorando os resultados em pacientes2020. Nguyen J, Pepping CA. The application of ChatGPT® in healthcare progress notes: A commentary from a clinical and research perspective. Clin Transl Med [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];13(7):e1324. Available from: https://doi.org/10.1002/ctm2.1324
https://doi.org/10.1002/ctm2.1324... .

A comunicação empática é a base da relação enfermeiro-paciente e o excesso de confiança nesses chatbots pode levar a uma redução na empatia de enfermeiros. Por exemplo, fornecer respostas pré-preparadas para diálogos enfermeiro-paciente pode tornar essas interações mais impessoais e menos terapêuticas. Além disso, as respostas de chatbots podem não ser confiáveis ou baseadas em evidências2020. Nguyen J, Pepping CA. The application of ChatGPT® in healthcare progress notes: A commentary from a clinical and research perspective. Clin Transl Med [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 5];13(7):e1324. Available from: https://doi.org/10.1002/ctm2.1324
https://doi.org/10.1002/ctm2.1324... . O próprio site da OpenAI reconhece que o ChatGPT^® pode gerar informação falsa ou enganosa e produzir conteúdo ofensivo ou tendencioso, recomendando cuidado em seu uso. Porém, enfermeiros tecnologicamente competentes podem avaliar o risco de usar esta ferramenta considerando suas limitações. Os enfermeiros continuarão sendo responsáveis por suas decisões clínicas, inclusive aquelas tomadas com base nas respostas do chatbot.

Em relação à incorporação de dados confidenciais ou de identificação pessoal, a plataforma ChatGPT^® adverte usuários e organizações pois as informações nele processadas são armazenadas provisoriamente em servidores da OpenAI não garantindo sua segurança. Então, os profissionais de enfermagem devem ter precaução para proteger dados sensíveis ou confidenciais de pacientes e pessoas em geral, bem como aqueles da organização de saúde. Medidas de segurança podem incluir o uso de criptografia ou a não divulgação de informações online.

Qualquer aplicativo programado para implementar o ChatGPT^® deve também aderir à proteção de dados conforme legislação do país11. Berşe S, Akça K, Dirgar E, Serin EK. The role and potential contributions of the artificial intelligence language model ChatGPT®. Ann Biomed Eng [Internet]. 2023 [cited 2023 Jul 12];52:130-3. Available from: https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296-w
https://doi.org/10.1007/s10439-023-03296... . Entre as limitações do estudo, destacamos que o presente estudo ainda está em uma etapa teórica, requerendo aplicação junto a estudantes, professores e enfermeiros no contexto de cuidados intensivos.

CONCLUSÃO

As discussões e exemplos do ChatGPT^® foram iniciados em terapia intensiva aplicada à aprendizagem de choque séptico, pois é importante entender o funcionamento deste tipo de tecnologia de inteligência artificial em um foco específico de enfermagem.

O ChatGPT^® pode em uma sequência lógica e de complexidade crescente tornar o aprendizado amigável e dinâmico no cuidado de pacientes com choque séptico e outros problemas, embora seja um tema recente em enfermagem.

Decisões em saúde são ações éticas e o uso desta ferramenta no ensino e no cuidado requer constante consulta a evidências seguras e atualizadas sem esquecer suas limitações.

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