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A qualidade da informação sobre saúde fornecida por sistemas de Inteligência Artificial varia de forma significativa consoante o perfil do utilizador, o enquadramento regulamentar e o país a partir do qual é feita a consulta. Os grandes modelos de linguagem analisados mostram uma desigualdade clara no acesso à informação sobre regulamentação sanitária europeia, beneficiando alguns utilizadores e alguns países em detrimento de outros.
Estas são algumas das conclusões do relatório IA y Política Pública: Hacia una nueva arquitectura de incidencia, elaborado pela LLYC no âmbito da European Health Summit. O estudo analisou 1.484 respostas geradas por quatro sistemas de IA — OpenAI, Anthropic, Perplexity e Gemini — a perguntas relacionadas com quatro normas comunitárias consideradas estruturantes para o setor da saúde.
O relatório parte do princípio de que a IA deixou de ser um simples instrumento técnico e passou a ter capacidade real para influenciar a opinião pública e a perceção de políticas de saúde. A análise identifica padrões consistentes de enviesamento, tanto no tipo de utilizador como na dimensão geográfica, levantando questões de equidade informativa que, segundo os autores, merecem acompanhamento por reguladores e pela indústria.
Desigualdade consoante quem pergunta
Um dos eixos centrais do estudo é a diferença de tratamento informativo em função do perfil do utilizador. Os profissionais de saúde recebem, de forma sistemática, respostas mais completas, com maior rigor técnico, melhor estrutura argumentativa e maior visibilidade das normas analisadas. Já os doentes enfrentam lacunas relevantes, com respostas mais limitadas e menos precisas, o que reduz a sua capacidade de compreender o enquadramento regulamentar que afeta diretamente os cuidados de saúde.
Os meios de comunicação social surgem como o grupo com piores resultados globais, registando níveis baixos de visibilidade, qualidade argumentativa e uso de fontes, apesar de apresentarem as maiores lacunas informativas. As administrações públicas, por sua vez, beneficiam de uma postura especialmente favorável por parte dos modelos, que tendem a alinhar-se mais com os intervenientes institucionais do setor da saúde.
Esta assimetria sugere que os sistemas de IA ajustam o conteúdo não apenas ao tema, mas também à identidade presumida de quem formula a pergunta, criando vantagens informativas que não são transparentes para o utilizador final.
Países mais bem informados do que outros
A análise geográfica reforça a ideia de que a informação não é distribuída de forma homogénea dentro da União Europeia. Consultas feitas a partir de países como Alemanha, França ou Espanha resultam, de forma consistente, em respostas mais completas e com fontes de maior qualidade. Em contraste, países da Europa de Leste, como a Polónia ou a Hungria, recebem informação mais fragmentada e com menor grau de consenso.
Esta adaptação ao contexto nacional indica que os modelos incorporam diferenças estruturais no tratamento da informação, o que pode influenciar a perceção pública das políticas europeias de saúde de forma desigual entre Estados-membros.
Regulamentações e tecnologia também contam
Entre as normas comunitárias analisadas, o European Health Data Space (EHDS) surge como a mais bem posicionada, com maior visibilidade e melhor qualidade argumentativa nas respostas geradas. A AI Act destaca-se pela carga emocional associada às respostas, enquanto a avaliação de tecnologias de saúde (HTA) e a reforma farmacêutica apresentam lacunas informativas mais acentuadas.
O relatório compara ainda o desempenho dos quatro modelos de linguagem estudados. Os resultados mostram diferenças relevantes na forma como cada sistema interpreta e apresenta a regulamentação sanitária europeia, tanto ao nível da precisão como das fontes utilizadas. Alguns modelos revelam maior dependência de meios de comunicação generalistas, enquanto outros recorrem com mais frequência a fontes oficiais da União Europeia e a literatura científica revista por pares.
Para os autores do estudo, esta diversidade confirma que os modelos de linguagem não funcionam como repositórios neutros de informação. Atuam como intermediários ativos, interpretando e filtrando os dados de acordo com a lógica algorítmica e o contexto da pergunta, num cenário que marca a transição de uma web baseada em pesquisa para uma web centrada em respostas sintéticas.
Em síntese, o relatório conclui que a interação entre Inteligência Artificial e política pública no setor da saúde evidencia a existência de enviesamentos sistemáticos nos grandes modelos de linguagem. Compreender estes mecanismos torna-se um fator crítico para organizações, decisores e reguladores que dependem da IA para aceder a informação estratégica num domínio sensível como a saúde.
