O HomeDOCtor, do Instituto Jožef Stefan, oferece aos cidadãos eslovenos orientação de IA em cuidados primários 24 horas por dia, com base em protocolos nacionais. Em testes revistos por pares, obteve 90,7% em perguntas do exame médico nacional, contra 80,7% do ChatGPT-4o genérico. Os autores classificam-no como protótipo de investigação, ainda não um serviço permanente.
Pontuação no exame nacional de licenciamento, HomeDOCtor vs. base de referência
<3 seconds
Tempo médio de resposta
Detalhes
Maturidade
Piloto
Promotor
Jožef Stefan Institute, Department of Intelligent Systems, funded by the EU Horizon Europe ChatMED project
Período
Nationwide public testing end of 2024 through February 2025; peer-reviewed evaluation published 2025; remains a research prototype
Palavras-chave
digital health, generative AI, primary care, public research
Contexto
O HomeDOCtor é um sistema de IA conversacional desenvolvido pelo Departamento de Sistemas Inteligentes do Instituto Jozef Stefan, financiado através do projeto 'ChatMED' do programa Horizonte Europa da UE, que combina geração aumentada por recuperação com uma base de dados curada de diretrizes médicas eslovenas para fornecer orientação de cuidados de saúde primários 24 horas por dia.
Resultados
Aberto para testes públicos a nível nacional entre o final de 2024 e fevereiro de 2025, e avaliado num estudo de 2025 sujeito a revisão por pares. Em 100 vinhetas clínicas internacionais, as variantes do HomeDOCtor alcançaram até 99% de precisão diagnóstica Top-1. Em 150 perguntas do exame nacional de licenciamento médico da Eslovénia, o HomeDOCtor (baseado em GPT-4o) obteve 90,7% face a 80,7% de uma base de referência genérica do ChatGPT-4o (p=0,0135), com um tempo médio de resposta inferior a três segundos.
Conclusões
Os autores são explícitos ao afirmar que o HomeDOCtor continua a ser um protótipo de investigação: não está integrado com registos eletrónicos de saúde, o seu âmbito limita-se à medicina interna, os testes de usabilidade foram informais e restritos a revisores especialistas e, por conceção, não retém dados de sessão, o que protege a privacidade mas impede a personalização ou o acompanhamento longitudinal de resultados.
Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Jozef Stefan Institute Department of Intelligent Systems researchers
Condições de sucesso
Retrieval-augmented generation grounded in national clinical protocols
Horizon Europe research funding (ChatMED project)
Modos de falha comuns
Research prototype only, not integrated with electronic health records
No session retention precludes personalisation or longitudinal tracking
