Prescription Errors: The Role of Language Models in Patient Safety in an Expert Evaluation Study

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1570

Palabras clave:

Clinical Decision Support Systems, Artificial Intelligence, Large Language Models

Resumen

Objetivo: Este estudio investiga el potencial de los Large Language Models (LLMs) para apoyar los procesos de prescripción médica y mejorar la seguridad del paciente. Métodos: Se evaluaron seis LLMs que respondieron cuatro preguntas sobre contraindicaciones, interacciones medicamentosas y dosificación. Un panel de 34 médicos evaluó a ciegas 24 respuestas según consistencia, enfoque, coherencia, completitud y detalle. Resultados: El desempeño varió según criterios y tipo de pregunta; LLM6 destacó en completitud y detalle, sobre todo en casos complejos. Preguntas simples como contraindicaciones recibieron mejores puntajes en general, mientras que las complejas mostraron mayor variabilidad. Conclusión: Los LLMs son prometedores como asistentes digitales en prescripción, mejorando el acceso a información y reduciendo errores, pero su confiabilidad depende de la complejidad. Deben apoyar, no reemplazar, el juicio clínico y necesitan validación continua para su adopción.

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Biografía del autor/a

Antonio Valerio Netto, CNPq

Especialista em Ciência de Dados e Inteligência Artificial trabalhando com soluções no IAMSPE desde 2023, onde também co-orienta alunos de mestrado/doutorado no programa de pós-graduação da instituição. É professor de pós-graduação nos cursos de especialização em ciência de dados para saúde, gestão e liderança em enfermagem, além do MBA em saúde digital e gestão. É professor afiliado do departamento de informática em saúde da Escola Paulista de Medicina (EPM/UNIFESP) desde 2022. Foi professor visitante em ciência de dados em saúde e telemedicina na EPM/UNIFESP entre 2019 e 2021. Desde 2011 é pesquisador em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq na área de tecnologia educacional. Tem pós-doutorado pelo Instituto Ensino e Pesquisa do Hospital Sírio-Libanês. Doutorado em computação e matemática computacional pela USP. Mestrado em engenharia pela USP, especialização na área de informática em saúde pela UNIFESP, MBA em Marketing pela FUNDACE FEA-RP/USP, graduação em ciência da computação pela UFSCar e técnico em informática pela ETEP. Em 2003, fundou a Cientistas Desenvolvimento Tecnológico, empresa focada no desenvolvimento de sistemas computacionais que em 2009 foi considerada pelo Sebrae SP uma das pequenas empresas mais inovadoras do estado de São Paulo. Em 2007, fundou a XBot, primeira empresa de robótica móvel do país para as áreas de educação, pesquisa e edutainment, que em 2011 foi uma das vencedoras do prêmio nacional de empreendedorismo e em 2012 recebeu o Prêmio MPE Brasil Estadual São Paulo de destaque em boas práticas de responsabilidade social. É avaliador ad-hoc do CNPq, da Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco (FACEPE), da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia (FAPESB) e Assessor Científico do Fundo Mackenzie de Pesquisa. Possui mais de 100 publicações entre livros, capítulos de livros, revistas e congressos internacionais e nacionais nas áreas de computação e engenharia. Possui oito pedidos de patentes e seis registros de marcas. Coordenou em torno de 35 projetos tecnológicos financiados pela FINEP, CNPq, FAPESP, ABDI e empresas privadas. Recebeu diversos prêmios e menções honrosas, como a do Society of Automotive Engineer (SAE) Brasil 2001 - melhor artigo na categoria Projetos e de melhor aluno do MBA em Marketing da FUNDACE em 2006. Em 2008 foi finalista do prêmio Empreendedor de Sucesso promovido pela revista PEGN e FGV. Em 2009 tornou-se professor honorário da Universidad Abierta Interamericana (Buenos Aires/ARG). Em 2013, ganhou o Prêmio Alexandrino Garcia do Grupo Algar na categoria Empreendedorismo pelo trabalho realizado na área de tecnologia educacional. Em 2016 recebeu o prêmio ABSEG da Associação Brasileira de Profissionais de Segurança. Em 2019 foi vencedor do Concurso de Tecnologias Policiais (StartPol). Em 2023, obteve primeiro lugar no prêmio UNIDAS (União Nacional das Instituições de Autogestão em Saúde).

Camila de Brito Pontes, UNIFESP

Cirurgiã-Dentista (2012) e Mestre em Odontologia (2018) pela Universidade de Fortaleza. Especialista em Periodontia (2015) pelo Centro de Educação Continuada da Academia Cearense de Odontologia e Especialista em Informática em saúde pela UAB/UNIFESP. Áreas de interesse: Saúde pública, Saúde Coletiva, Saúde Digital e Periodontia.

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Publicado

2026-02-17

Cómo citar

Valerio Netto, A., & de Brito Pontes, C. (2026). Prescription Errors: The Role of Language Models in Patient Safety in an Expert Evaluation Study . Journal of Health Informatics, 18(1), 1570. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1570

Número

Vol. 18 (2026)

Sección

Artículo Original

Licencia

Derechos de autor 2026 Antonio Valerio Netto, Camila de Brito Pontes

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