A OpenAI e seus parceiros de sistemas de saúde veem a integração com a Epic como uma forma de reduzir a carga burocrática dos clínicos; o próprio lançamento da empresa, no entanto, ocorre sob a sombra de processos judiciais e de sua insistência de que a ferramenta não se destina a diagnóstico ou tratamento.

No mês passado, a OpenAI expandiu o ChatGPT para saúde aos consumidores dos EUA, afirmando que os usuários já faziam cerca de 300 milhões de perguntas relacionadas à saúde ao chatbot por semana. Dias antes do mais recente anúncio empresarial, um pastor da Flórida entrou com uma ação, alegando que o ChatGPT havia oferecido uma recomendação quase fatal; outro processo, apresentado em maio, culpou o sistema por orientações prejudiciais sobre dosagem.¹

Agora, a OpenAI está avançando mais profundamente na infraestrutura clínica. Organizações de saúde podem conectar registros autorizados da Epic ao ChatGPT para a área da saúde, permitindo que funcionários reúnam notas de consultas, resultados laboratoriais, medicamentos e documentação de especialistas. Em implementações compatíveis, o assistente pode ficar integrado ao fluxo de trabalho do prontuário eletrônico — mas seu acesso é somente leitura, o que significa que não pode inserir informações no prontuário de um paciente.²

A empresa apresenta a mudança como uma ferramenta de apoio à decisão, não como um clínico automatizado. Ela também adicionou um plugin de Dados Públicos de Saúde que conecta nove fontes oficiais, incluindo PubMed, DailyMed, ClinicalTrials.gov e CMS Coverage, para que as equipes possam consultar pesquisas, rótulos de medicamentos, ensaios clínicos e regras de cobertura sem alternar entre bancos de dados.²

A OpenAI afirma que médicos avaliaram 99,1% de 4.363 respostas em 27 casos de uso clínico como seguras. Mas a fração restante tem um peso desproporcional quando o resultado diz respeito a um paciente. O diretor-executivo da UCSF Health, Suresh Gunasekaran, descreveu a promessa do projeto-piloto como uma oportunidade de “reduzir o tempo gasto sintetizando dados e dar aos clínicos mais tempo com os pacientes”, ao mesmo tempo em que destacou que as equipes da linha de frente validariam as capacidades na prática.²

Essa é a barganha central: acesso mais rápido a um prontuário médico extenso, com os humanos ainda responsáveis por decidir o que significa o resumo produzido pela máquina.