Criação de um paciente virtual para aplicação no ensino de acadêmicos de medicina

O exame clínico permanece como pilar da formação médica, porém a expansão das escolas e limitações estruturais reduziram oportunidades práticas, favorecendo o uso de metodologias ativas e de pacientes virtuais baseados em inteligência artificial (IA). Neste trabalho, objetivou-se desenvolver um paciente virtual (PV) autoral baseado em IA e avaliar sua aceitação e aplicabilidade como ferramenta complementar ao ensino da semiologia médica. Este estudo teve caráter exploratório e experimental, com abordagem quali quantitativa, aprovado por Comitê de Ética, envolvendo acadêmicos de medicina que concluíram Semiologia I. O projeto ocorreu em duas etapas: criação de um PV piloto com a API do ChatGPT, fundamentado em diretrizes clínicas atualizadas, e desenvolvimento do PV autoral (SimHarvey) em plataforma própria. A abordagem metodológica consistiu na avaliação por questionário Likert de nove itens, com análises estatísticas descritivas e inferenciais não paramétricas. Participaram 118 estudantes, com elevada aceitação da ferramenta e médias superiores a 4,0/5,0 em satisfação, utilidade no treinamento do exame clínico, aprendizado, confiança e recomendação. Não houve diferenças significativas quanto ao sexo ou estágio de formação, e a percepção global foi significativamente superior ao ponto neutro (p<0,001). Os achados indicaram que o PV baseado em IA favoreceu o raciocínio clínico, a organização da anamnese e a simulação de cenários clínicos diversos, corroborando a literatura sobre pacientes virtuais como estratégias educacionais eficazes e acessíveis. O SimHarvey mostrou-se uma ferramenta de baixo custo, bem aceita e com potencial relevante para complementar a formação médica, sem substituir a prática clínica real, sendo especialmente útil em contextos com restrições estruturais.