Escolher o modelo de linguagem (LLM) certo faz diferença direta na qualidade do atendimento, na segurança dos dados e no tempo que você recupera na rotina. A seguir, você encontra um comparativo prático com os LLMs mais usados por médicos e clínicas, os critérios que realmente importam e recomendações por cenário de uso.
Como comparamos os LLMs (critérios que importam na prática)
Para uso médico, não basta “escrever bem”. Os critérios abaixo ajudam a separar o que funciona em produção do que é só demonstração:
- Factualidade clínica e raciocínio: consistência, capacidade de seguir guidelines e reduzir alucinações.
- Português (BR): clareza, tom adequado e capacidade de adaptação à linguagem do paciente.
- Ferramentas e contexto: uso de RAG (busca em bases confiáveis), leitura de PDFs, captura de áudio/voz, estruturação de dados (SOAP).
- Segurança e privacidade: opções de isolamento de dados, logs auditáveis, criptografia, residência de dados, aderência a LGPD.
- Integração: SDKs, APIs estáveis, conectores para prontuário, interoperabilidade (HL7/FHIR).
- Latência e disponibilidade: respostas rápidas e consistentes, inclusive em picos.
- Custo e previsibilidade: precificação transparente por uso e mecanismos de controle (limites, caching).
- Customização: instruções de sistema, fine-tuning seguro, prompt templates e perfis por especialidade.
- Governança: monitoramento de qualidade, revisão humana, trilhas de auditoria e explicabilidade.
Modelos avaliados: panorama rápido
OpenAI GPT-4o (família GPT-4)
Modelo multimodal forte em raciocínio geral, qualidade de linguagem e integração via API, com amplo ecossistema.
- Pontos fortes: alta qualidade de redação clínica; bom em síntese de consultas; excelente em instruções complexas.
- Limitações: requer controles para reduzir alucinações; custos podem escalar em grandes volumes.
- Melhores usos: documentação clínica estruturada, cartas médicas, resumos de prontuário, triagem textual.
Anthropic Claude 3.5 (Sonnet/Opus)
Conhecido por respostas seguras, longos contextos e estilo mais “cauteloso”.
- Pontos fortes: boa factualidade e aderência a instruções; útil para revisão e edição clínica.
- Limitações: pode ser conservador demais; checagens adicionais com RAG ajudam.
- Melhores usos: revisão de textos clínicos, checagem de consistência, explicações ao paciente.
Google Gemini 1.5 Pro
Modelo multimodal com janelas de contexto extensas e bom desempenho em tarefas de leitura de documentos longos.
- Pontos fortes: ingestão de PDFs extensos; integração natural com stack Google/Vertex.
- Limitações: variação de qualidade por tarefa; requer curadoria de prompts/RAG.
- Melhores usos: análise de exames e relatórios longos, pesquisas, sumarização de diretrizes.
MedLM (Google, baseado em Med-PaLM 2)
Modelos especializados para saúde, com foco em segurança e avaliação clínica, geralmente acessados via Google Cloud.
- Pontos fortes: orientação para cenários médicos; melhores salvaguardas para uso clínico.
- Limitações: acesso/contratação e custos podem ser mais altos; menos flexível fora do ecossistema.
- Melhores usos: suporte a fluxos clínicos padronizados, projetos de P&D, ambientes com requisitos rígidos.
Meta Llama 3.x (8B/70B)
Modelos open-weight que permitem execução controlada (on-premise/privada), com boa relação custo-benefício.
- Pontos fortes: controle de dados; possibilidade de customização; custos previsíveis em larga escala.
- Limitações: performance depende de tuning, infraestrutura e RAG; exige equipe técnica.
- Melhores usos: pipelines internos, automações administrativas, protótipos com dados próprios.
Mistral Large / Mixtral
Modelos europeus com foco em eficiência e custo, opções open-weight e hospedadas.
- Pontos fortes: boa eficiência; latência competitiva; opções de execução privada.
- Limitações: pode exigir RAG robusto para precisão clínica; ecossistema menor.
- Melhores usos: automações de back-office, classificação e extração de dados.
Comparativo por cenários clínicos
Anamnese, evolução e documentação
- Recomendados: GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro.
- Por quê: melhor estrutura e coerência em SOAP, plano terapêutico, cartas e atestados.
- Como melhorar: combinar com RAG de protocolos internos e checklists de especialidade.
Educação do paciente e comunicação
- Recomendados: Claude 3.5, GPT-4o.
- Por quê: linguagem clara, controle de tom e simplificação sem perder precisão.
- Dica: pedir saídas em níveis de letramento diferentes e com bullets.
Pesquisa clínica e revisão de literatura
- Recomendados: Gemini 1.5 Pro (documentos longos), GPT-4o + RAG, Claude 3.5.
- Por quê: conseguem resumir artigos extensos e comparar achados.
- Cuidados: sempre citar fontes; validar em bases confiáveis.
Suporte à decisão (auxiliar, não substitutivo)
- Recomendados: MedLM, GPT-4o + protocolos, Claude 3.5 com guardrails.
- Por quê: maior aderência a instruções de segurança e trilhas de auditoria.
- Governança: revisão humana obrigatória; logs e explicabilidade.
Automação administrativa e financeira
- Recomendados: Llama 3.x, Mistral, modelos menores otimizados.
- Por quê: custo/latência melhores para triagem de e-mails, classificação e extração.
- Integração: conecte com sistemas de agenda, faturamento e CRM.
Custos, latência e escalabilidade (o que observar)
- Estratégia de custo: combine um modelo “premium” para textos clínicos críticos com modelos mais leves para rotinas administrativas.
- Controle: limite de tokens, cache de prompts frequentes e compressão de contexto.
- Latência: priorize respostas abaixo de alguns segundos em interface clínica; processamento assíncrono para tarefas longas.
- Escala: monitore fila, timeouts e re-tentativas; considere provedores com SLA explícito.
Privacidade, LGPD e riscos
- Minimização de dados: envie apenas o necessário; anonimização quando possível.
- Residência e trânsito: criptografia em repouso e em trânsito; avaliação do local de processamento.
- Contratos e DPA: verifique anexos de proteção de dados, sub-processadores e auditorias.
- RAG com fontes confiáveis: diretrizes oficiais, protocolos internos e bibliotecas validadas.
- Revisão humana: outputs clínicos devem passar por checagem médica.
- Registro e auditoria: mantenha logs, versões de prompts e evidências de decisão.
Como escolher o LLM certo para sua realidade
- Defina o caso: documentação clínica? educação do paciente? automação administrativa?
- Prove o básico: crie 5–10 prompts representativos; meça qualidade, tempo e custo.
- Adicione RAG: conecte protocolos da clínica para reduzir alucinações e padronizar condutas.
- Teste com amostras reais: use dados anonimizados; avalie com pares.
- Planeje governança: critérios de aprovação, revisão, auditoria e atualização de prompts.
Para aprofundar como a IA devolve tempo no dia a dia, veja: Como a IA devolve tempo ao médico na consulta: 3 vilões e o que fazer.
Exemplos de prompts úteis
- Resumo SOAP: “A partir da transcrição abaixo, gere um registro em formato SOAP, em português claro e objetivo, com sinais de alerta e plano.”
- Explicação ao paciente: “Explique este diagnóstico em linguagem simples, com bullets, e inclua orientações gerais de autocuidado.”
- Checklist de segurança: “Revise o plano abaixo e liste possíveis interações medicamentosas a verificar.”
- Carta para especialista: “Converta este resumo em uma carta de encaminhamento com hipótese diagnóstica e exames já realizados.”
Inspire-se com mais ideias prontas: 10 Exemplos de prompts de IA que todo médico pode usar.
Integração ao fluxo de trabalho
- Captação estruturada: use formulários e anamnese guiada para melhorar a qualidade do contexto. Veja: Como usar a anamnese automática do Livina.
- Automação de rotina: comece por tarefas repetitivas e de baixo risco. Guia prático: Automação em Consultórios Médicos.
- Redução de burocracia: padronize documentos e cartas. Dicas: Como reduzir a burocracia médica.
Tendências e o que vem a seguir
- Modelos multimodais: voz, imagem e texto no mesmo fluxo.
- LLMs menores + RAG forte: precisão com custo/latência melhores.
- Guardrails nativos: políticas de segurança e auditoria embutidas.
Acompanhe o panorama: Tendências de Inteligência Artificial na Saúde em 2025 e aprofunde em riscos e limites em Mitos e Verdades. Se você tem uma clínica menor, comece enxuto: Por que clínicas pequenas não podem mais ignorar a IA.
Recomendações rápidas (resumo)
- Documentação clínica premium: GPT-4o ou Claude 3.5, com RAG e revisão.
- Pesquisa e documentos longos: Gemini 1.5 Pro, com extração e sumários comparativos.
- Automação administrativa em escala: Llama 3.x ou Mistral, com pipelines e métricas.
- Ambientes regulados: considerar MedLM/Vertex e políticas de governança mais rígidas.
- Sempre: LGPD, minimização de dados, logs e validação humana.
Observação: as informações acima têm caráter educativo e não substituem o julgamento clínico. Métricas, custos e disponibilidade de modelos podem mudar ao longo do tempo; revise periodicamente sua estratégia.