Defesa em: 10/12/2025
A Intersecção entre Inteligência Artificial, Saúde Mental e Ensino na Construção do Projeto Terapêutico Singular - Autor: LARISSA SILVA COELHO
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS - UFAL
FACULDADE DE MEDICINA – FAMED
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENSINO NA SAÚDE
MESTRADO PROFISSIONAL EM ENSINO NA SAÚDE – MPES
LARISSA SILVA COELHO
A Intersecção entre Inteligência Artificial, Saúde Mental e Ensino na
Construção do Projeto Terapêutico Singular
MACEIÓ - AL
2025
LARISSA SILVA COELHO
A Intersecção entre Inteligência Artificial, Saúde Mental e Ensino na Construção
do Projeto Terapêutico Singular
Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso
apresentado ao Programa de Pós-Graduação em
Ensino na Saúde da Faculdade de Medicina da
Universidade Federal de Alagoas, para obtenção do
grau de Mestre em Ensino na Saúde.
Linha de Pesquisa: Tecnologias Digitais Inteligentes
para Educação em Saúde.
Orientadora: Professora Dra. Andrea Marques
Vanderlei Fregadolli.
MACEIÓ - AL
2025
AGRADECIMENTOS
A conclusão deste mestrado representa a realização de um sonho antigo, um projeto que
por muitos anos permaneceu adormecido, guardado com carinho enquanto a vida seguia outros
percursos. Expressar a alegria que sinto ao vê-lo concretizado é o primeiro e mais sincero
agradecimento que posso fazer.
Agradeço a Deus, por me abençoar com a força, a saúde e a perseverança necessárias
para transformar planos em realidade. Sua presença constante em minha vida me permitiu
realizar este e tantos outros sonhos, guiando meus passos e renovando minha fé a cada desafio.
À minha família, meu mais profundo e amoroso obrigado. Vocês são a base de tudo.
Agradeço por cada ausência compreendida, por cada escolha respeitada e pelo apoio
incondicional que sempre me ofereceram. Sem a paciência e o amor de vocês, esta conquista
não teria sido possível. Este trabalho também é de vocês.
Aos professores do Programa de Pós-Graduação em Ensino na Saúde da Faculdade de
Medicina (FAMED) da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), minha gratidão pelo
conhecimento compartilhado e pela dedicação ao ensino.
Em especial, agradeço à minha orientadora, Profa. Dra. Andrea Marques Vanderlei
Fregadolli. Sua orientação e amizade foi um pilar nesta jornada. Agradeço por sua dedicação
incansável em transmitir não apenas seu vasto conhecimento, mas também a força e o incentivo
necessários para seguir adiante nos desafios enfrentados. Sua sabedoria e generosidade foram
essenciais para a construção deste trabalho.
A todos que, de alguma forma, fizeram parte desta jornada, minha eterna gratidão.
RESUMO GERAL
Introdução: o presente estudo examina a intersecção entre Inteligência Artificial (IA), saúde
mental e ensino, analisando como essas dimensões convergem para qualificar a construção do
Projeto Terapêutico Singular (PTS) no contexto dos Centros de Atenção Psicossocial (CAPS).
Objetivo: mapear, analisar e integrar evidências sobre a relação entre Inteligência Artificial,
ensino em saúde mental e construção do Projeto Terapêutico Singular. Percurso
Metodológico: adotou-se uma abordagem mista, composta por três estudos complementares:
(1) uma revisão de escopo (mapeando 27 documentos científicos de 2019 a 2025); (2) um
estudo bibliométrico (analisando padrões editoriais e redes de pesquisa); e (3) uma etnografia
virtual (explorando 20 vídeos do YouTube sobre IA em ensino e saúde mental). Os achados
subsidiaram a concepção do Produto Educacional, o CAPSappPRO, uma ferramenta
pedagógica e assistencial para qualificar o processo de ensino e cuidado nos CAPS.
Resultados: os resultados indicam que, embora a IA seja um recurso promissor na formação
em saúde (feedback personalizado, simulações), sua aplicação na construção efetiva do PTS é
incipiente e a literatura é escassa. Discussão: a discussão aponta para a viabilidade da
integração entre IA, ensino em saúde mental e PTS, desde que pautada no uso responsável e
humanizado das tecnologias. Desafios éticos e técnicos, como vieses algorítmicos e a
fragilidade da empatia digital, exigem atenção regulatória e prática. Conclusão: a pesquisa
conclui que a intersecção entre Inteligência Artificial, saúde mental e ensino, materializada em
protótipos como o CAPSappPRO e sua IA “Sophia”, é essencial para aprimorar as práticas
pedagógicas e assistenciais. Essa integração fortalece o cuidado singular e fomenta o
desenvolvimento de tecnologias que respeitem a complexidade humana, alinhando a formação
profissional às demandas da Rede de Atenção Psicossocial (RAPS) e aos princípios da Reforma
Psiquiátrica brasileira.
Palavras-chave: inteligência artificial; projeto terapêutico singular; ensino em saúde Mental;
centros de atenção psicossocial; tecnologias educacionais.
GENERAL ABSTRACT
Introduction: this study examines the intersection between Artificial Intelligence (AI), mental
health, and education, analyzing how these dimensions converge to strengthen the construction
of the Singular Therapeutic Project (PTS) within Psychosocial Care Centers (CAPS). The study
aims to describe the use of AI and its contributions to mental health care in a context marked
by increasing digitalization and the need for person-centered practices. Objective: to map,
analyze, and integrate evidence on the relationship between Artificial Intelligence, mental
health education, and the construction of the Individualized Therapeutic Project (PTS).
Methodology Approach: a mixed-methods approach was adopted, comprising three
complementary studies: (1) a scoping review (mapping 27 scientific documents from 2019 to
2025); (2) a bibliometric study (analyzing editorial patterns and research networks); and (3) a
virtual ethnography (exploring 20 YouTube videos on AI in teaching and mental health). The
findings supported the conception of the Educational Product, CAPSappPRO, a pedagogical
and assistive tool designed to qualify the teaching and care process in CAPS. Results: the
results indicate that, although AI is a promising resource in health education (personalized
feedback, simulations), its application in the effective construction of the PTS is incipient and
the literature is scarce. Discussion: the discussion points to the feasibility of integrating AI,
mental health education, and PTS, provided it is based on the responsible and humanized use
of technologies. Ethical and technical challenges, such as algorithmic biases and the fragility
of digital empathy, demand regulatory and practical attention. Conclusion: the research
concludes that the articulation between Artificial Intelligence, mental health, and education,
materialized in prototypes such as CAPSappPRO and its AI “Sophia”, is essential for enhancing
pedagogical and assistive practices. This integration strengthens singular care and fosters the
development of technologies that respect human complexity, aligning professional training with
the demands of the Psychosocial Care Network (RAPS) and the principles of the Brazilian
Psychiatric Reform.
Keywords: artificial intelligence; singular therapeutic project; mental health education;
psychosocial care centers; educational technologies.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1
– Fluxograma de seleção dos estudos incluídos na revisão de escopo,
conforme etapas de identificação, triagem e inclusão (PRISMA-ScR).......31
Figura 2
– Distribuição temporal dos 27 artigos...........................................................42
Figura 3
– Desenho metodológico dos estudos analisados............................................43
Figura 4
– Distribuição Percentual por ano de Publicação............................................82
Figura 5
– Distribuição dos artigos segundo a qualificação Qualis CAPES...................84
Figura 6
– Formato das publicações nas revistas...........................................................86
Figura 7
– Distribuição dos artigos segundo o idioma...................................................86
Figura 8
– Distribuição dos artigos quanto ao caráter internacional..............................87
Figura 9
– Boxplot dos prazos de publicação................................................................87
Figura 10
– Distribuição por tipo de artigo......................................................................88
Figura 11
– Distribuição dos artigos segundo o número de páginas................................89
Figura 12
– Palavras-chave mais frequentes nos artigos.................................................90
Figura 13
– Wordcloud das palavras-chave....................................................................90
Figura 14
– Rede de coocorrência das palavras-chave....................................................91
Figura 15
– Treemap das palavras-chave (frequência)....................................................92
Figura 16
– Número de referências utilizadas nas publicações.......................................93
Figura 17
– Condições de saúde ou problemas estudados...............................................94
Figura 18
– Distribuição dos artigos segundo faixas de quantidade de autores.............95
Figura 19
– Titulação do autor principal.........................................................................95
Figura 20
– Distribuição dos artigos segundo o país do estudo.......................................97
Figura 21
– Natureza das pesquisas.................................................................................97
Figura 22
– Tipo de revisão.............................................................................................99
Figura 23
– Captura do Protocolo de coleta de etnografia Virtual.................................117
Figura 24
– Captura da interface 1................................................................................185
Figura 25
– Captura da interface 2................................................................................185
Figura 26
– Captura da interface 3................................................................................186
Figura 27
– Captura da interface 4................................................................................186
Figura 28
– Captura da interface 5................................................................................187
Figura 29
– Captura da interface 6................................................................................187
Figura 30
– Captura da interface 7................................................................................188
Figura 31
– Captura da interface 8................................................................................188
Figura 32
– Captura da interface 9................................................................................189
Figura 33
– Captura da interface 10..............................................................................189
Figura 34
– Captura da interface 11..............................................................................190
Figura 35
– Captura da interface 12..............................................................................190
Figura 36
– Captura da interface 13..............................................................................191
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Etapas metodológicas da Revisão de Escopo segundo o Joanna Briggs Institute
(JBI, 2020) ......................................................................................................24
Quadro 2 – Detalhamento dos dados para construção da revisão de escopo.......................26
Quadro 3 – Caracterização dos estudos incluídos na revisão de escopo.............................36
Quadro 4 – Elementos metodológicos da revisão de escopo utilizada como base para o
estudo bibliométrico........................................................................................68
Quadro 5 – Detalhamento das variáveis: título, referência, ano de publicação, idioma, local
do estudo, número de páginas, quantidade de autores, quantidade de palavraschaves no resumo e condições de saúde ou problemas estudados....................73
Quadro 6 – Detalhamento das variáveis: periódico, submissão, aceitação e publicação do
artigo e prazo de publicação............................................................................80
Quadro 7 – Detalhamento das etapas da Etnografia virtual..............................................114
Quadro 8 – Perfil dos vídeos: título, canal, URL, nº de inscrito, visualizações, curtidas,
duração, data de publicação, idioma e quantidade de comentário..................118
Quadro 9 – Descrição breve fornecidas pela própria plataforma......................................122
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Varreduras nas bibliotecas virtuais ..........................................................................32
Tabela 2 – Distribuição da produção científica..........................................................................83
Tabela 3 – Distribuição dos artigos segundo a área de avaliação Qualis....................................85
Tabela 4 – Distribuição dos artigos segundo a quantidade de palavras-chave............................92
Tabela 5 – Local dos estudos (país/estado) ...............................................................................96
Tabela 6 – Distribuição dos artigos segundo o método de pesquisa...........................................98
Tabela 7 – Frequência das subcategorias de Sentidos atribuídos à IA (Categoria 1) ...............166
Tabela 8 – Frequência das subcategorias de Tensões envolvendo a IA (Categoria 2) ..............166
Tabela 9 – Frequência das subcategorias de Possibilidades atribuídas à IA (Categoria 3)
.................................................................................................................................................167
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABNT
Associação Brasileira de Normas Técnicas
BVS
Biblioteca Virtual em Saúde
CAPES
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
CAPS
Centros de Atenção Psicossocial
DeCS
Descritores em Ciências da Saúde
EAD
Ensino à distância
FAMED
Faculdade de Medicina
GPT
Generative Pre-trained Transformer
IA
Inteligência Artificial
JBI
Joanna Briggs Institute
LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados
MeSH
Medical Subject Headings (Títulos de assuntos médicos)
PCC
População, Conceito e Contexto
PDF
Portable Document Format (Formato de documento portátil)
PNH
Política Nacional de Humanização
PNL
Programação Neurolinguística
PRISMA
Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses
PTS
Projeto Terapêutico Singular
RAPS
Rede de Atenção Psicossocial
SciELO
Scientific Electronic Library Online
SOPHIA
Suporte Otimizado ao Projeto Humanizado com Inteligência Artificial
SUS
Sistema Único de Saúde
TACC
Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso
UFAL
Universidade Federal de Alagoas
UNCISAL Universidade Estadual de Ciências da Saúde de Alagoas
SUMÁRIO
1.
2.
3.
APRESENTAÇÃO.............................................................................................
INTRODUÇÃO..................................................................................................
ARTIGO 1 – TECNOLOGIAS DIGITAIS E INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL NO ENSINO, NA SAÚDE MENTAL E NO PROJETO
TERAPÊUTICO SINGULAR: revisão de escopo...........................................
3.1
Resumo.................................................................................................................
3.2
Abstract...............................................................................................................
3.3
Introdução...........................................................................................................
3.4
Percurso Metodológico.......................................................................................
3.5
Resultados............................................................................................................
3.5.1
Caracterização dos estudos incluídos....................................................................
3.5.2
Relato metodológico segundo análise de conteúdo de Krippendorff (1980; 2004)
..............................................................................................................................
3.5.2.1 1ª Etapa - Definição do problema de pesquisa e objetivos.....................................
3.5.2.2 2ª Etapa - Seleção do corpus..................................................................................
3.5.2.3 3ª Etapa - Definição das unidades de análise.........................................................
3.5.2.4 4ª Etapa - Elaboração do sistema de categorias......................................................
3.5.2.5 5ª Etapa - Pré-teste e refinamento do instrumento.................................................
3.5.2.6 6ª Etapa - Treinamento dos codificadores..............................................................
3.5.2.7 7ª Etapa - Codificação sistemática.........................................................................
3.5.2.8 8ª Etapa - Verificação da confiabilidade................................................................
3.5.2.9 9ª Etapa - Tabulação e análise dos dados codificados............................................
3.5.2.10 10ª Etapa - Inferência e interpretação dos resultados.............................................
3.5.2.11 11ª Etapa - Relato dos achados e considerações metodológicas............................
3.6
Discussão..............................................................................................................
3.6.1
Categoria 1 - IA como ferramenta de ensino-aprendizagem..................................
3.6.2
Categoria 2 - IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular...............
3.6.3
Categoria 3 - Lacunas na integração entre IA, ensino e Projeto Terapêutico
Singular.................................................................................................................
3.6.4
Categoria 4 - Desafios éticos e técnicos.................................................................
3.7
Conclusão.............................................................................................................
3.8
Referências...........................................................................................................
4.
ARTIGO 2 - PRODUÇÃO CIENTÍFICA SOBRE TECNOLOGIAS
DIGITAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SAÚDE MENTAL, NO
ENSINO E NO PROJETO TERAPÊUTICO SINGULAR: estudo
bibliométrico........................................................................................................
4.1
Resumo.................................................................................................................
4.2
Abstract................................................................................................................
4.3
Introdução............................................................................................................
4.4
Percurso Metodológico.......................................................................................
4.5
Resultados............................................................................................................
4.5.1
Categoria 1- Dados da publicação.........................................................................
4.5.2
Categoria 2- Características dos artigos.................................................................
4.5.3
Categoria 3- Autores e instituições de pesquisa.....................................................
14
15
19
19
20
21
23
31
42
43
43
44
45
45
45
47
47
50
50
51
51
51
51
53
54
56
57
59
63
63
64
65
66
72
82
88
94
4.5.4
4.6
4.6.1
4.6.2
4.6.3
4.6.4
4.7
4.8
5.
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.5.1
5.5.2
5.5.3
5.5.3.1
5.5.3.2
5.5.4
5.5.4.1
5.5.4.2
5.5.4.3
5.5.4.4
5.5.4.5
5.5.4.6
5.5.4.7
5.5.4.8
5.5.4.9
5.5.4.10
5.5.4.11
5.5.4.12
5.5.4.13
5.5.4.14
5.5.4.15
5.5.4.16
5.5.4.17
5.5.4.18
5.5.4.19
5.5.4.20
5.5.5
5.6
5.6.1
Categoria 4 - Aspectos metodológicos...................................................................
Discussão..............................................................................................................
Categoria 1 - Dados da publicação e Lei de Bradford............................................
Categoria 2 - Características dos artigos e Lei de Zipf...........................................
Categoria 3 - Autores e instituições de pesquisa e Lei de Lotka.............................
Categoria 4 - Aspectos metodológicos e integração das leis..................................
Conclusão.............................................................................................................
Referências...........................................................................................................
ARTIGO 3 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SAÚDE MENTAL NO
YOUTUBE: uma etnografia virtual das percepções e implicações para o
cuidado e a formação em saúde.........................................................................
Resumo.................................................................................................................
Abstract................................................................................................................
Introdução............................................................................................................
Percurso Metodológico.......................................................................................
Resultados............................................................................................................
Perfil dos vídeos....................................................................................................
Corpus de pesquisa................................................................................................
Análise de conteúdo com base em Krippendorff...................................................
Definição das unidades de análise.........................................................................
Categorias centrais................................................................................................
Resumo Analítico da Trancrição...........................................................................
Vídeo 1..................................................................................................................
Vídeo 2..................................................................................................................
Vídeo 3..................................................................................................................
Vídeo 4..................................................................................................................
Vídeo 5..................................................................................................................
Vídeo 6..................................................................................................................
Vídeo 7..................................................................................................................
Vídeo 8..................................................................................................................
Vídeo 9..................................................................................................................
Vídeo 10................................................................................................................
Vídeo 11................................................................................................................
Vídeo 12................................................................................................................
Vídeo 13................................................................................................................
Vídeo 14................................................................................................................
Vídeo 15................................................................................................................
Vídeo 16................................................................................................................
Vídeo 17................................................................................................................
Vídeo 18................................................................................................................
Vídeo 19................................................................................................................
Vídeo 20................................................................................................................
Codificação completa do corpus (Vídeos 1 – 20) ..................................................
Discussão..............................................................................................................
Categoria 1 - Sentidos atribuídos à inteligência artificial no ensino e na saúde
mental....................................................................................................................
97
99
101
101
102
103
104
105
111
111
112
113
114
117
117
125
125
125
125
126
126
129
131
133
135
137
138
141
143
145
147
149
150
152
154
155
158
159
162
164
166
170
170
5.6.2
5.6.3
5.7
5.8
6.
6.1
6.2
6.3
6.4
6.4.1
6.4.1.1
6.4.1.2
6.4.1.3
6.5
6.6
6.7
6.8
Categoria 2 - Tensões envolvendo a inteligência artificial no ensino e na saúde
mental....................................................................................................................
5.6.3 Categoria 3 - Possibilidades atribuídas à inteligência artificial no ensino
e na saúde mental...................................................................................................
Conclusão.............................................................................................................
Referências...........................................................................................................
PRODUTO EDUCACIONAL – PROTÓTIPO DE APP - ARTIGO 4 –
CAPSAppPRO: Aplicativo Educacional e de Apoio à Gestão
Interdisciplinar em Saúde Mental......................................................................
Resumo.................................................................................................................
Abstract................................................................................................................
Introdução............................................................................................................
Percurso Metodológico.......................................................................................
Etapas de Desenvolvimento..................................................................................
Levantamento de Necessidades.............................................................................
Design e Prototipagem..........................................................................................
Validação Preliminar.............................................................................................
Resultados............................................................................................................
Discussão..............................................................................................................
Conclusão.............................................................................................................
Referências...........................................................................................................
CONSIDERAÇÕES FINAIS.............................................................................
REFERÊNCIAS GERAIS..................................................................................
171
172
173
174
178
178
179
180
181
183
183
184
192
192
193
194
194
197
199
1. APRESENTAÇÃO
Este Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso (TACC) foi desenvolvido no
Programa de Pós-Graduação em Ensino na Saúde da Faculdade de Medicina (FAMED) da
Universidade Federal de Alagoas (UFAL), vinculado à linha de pesquisa Tecnologias Digitais
Inteligentes para Educação em Saúde.
A proposta surgiu do desejo de compreender e ampliar as possibilidades de integração
entre ensino, saúde mental e tecnologias digitais, com ênfase no uso da Inteligência Artificial
(IA) como ferramenta de apoio ao cuidado e à formação em serviços. O estudo foi motivado
pela experiência profissional da autora, atuante na Rede de Atenção Psicossocial (RAPS),
psicóloga e preceptora em um Centro de Atenção Psicossocial (CAPS II). O contato cotidiano
com internos e acadêmicos da área da saúde revelou o desafio de articular o ensino
interprofissional com o cuidado integral, especialmente na elaboração do Projeto Terapêutico
Singular (PTS) — instrumento essencial, mas frequentemente fragilizado nas práticas de ensino
e serviço.
A partir dessa realidade, surgiu o propósito de investigar de que maneira a Inteligência
Artificial pode contribuir para a intersecção entre ensino, saúde mental e construção do PTS.
Para isso, o TACC foi estruturado em três artigos científicos e um produto educacional,
compondo um percurso teórico, metodológico e prático.
Este TACC representa reflexão e pesquisa sobre a aplicação humanizada da tecnologia
na educação em saúde mental. O trabalho demonstra que, ao conciliar a seriedade científica
com a ética do cuidado, a Inteligência Artificial se estabelece como um valioso instrumento de
apoio à formação crítica e transformadora, e não como um substituto para a escuta e a presença
indispensáveis no campo da saúde.
14
2. INTRODUÇÃO
A integração entre tecnologias digitais, Inteligência Artificial (IA) e saúde mental
representa um dos campos mais promissores e desafiadores da contemporaneidade. Nos últimos
anos, a digitalização dos sistemas de saúde e a incorporação de tecnologias baseadas em
Inteligência Artificial têm transformado profundamente os modos de produção, disseminação
e aplicação do conhecimento em saúde, alcançando desde o diagnóstico clínico até a educação
em saúde e a personalização do cuidado (Graham et al., 2019; Olawade et al., 2024). No Brasil,
com a implementação da Reforma Psiquiátrica e com a consolidação da Rede de Atenção
Psicossocial (RAPS), essas transformações tecnológicas encontram um campo promissor, mas
também repleto de tensões, lacunas e questões éticas que demandam investigação e reflexão
(Brasil, 2004; Bentes; Sanches; Fonseca, 2024).
O Projeto Terapêutico Singular (PTS), instrumento central da atenção psicossocial no
Brasil, é uma estratégia de cuidado que promove a clínica ampliada e o cuidado centrado no
usuário (Baptista et al., 2020). Trata-se de um dispositivo coletivo, interdisciplinar e flexível,
que busca organizar o cuidado integral em serviços como os Centros de Atenção Psicossocial
(CAPS), sobretudo em contextos de sofrimento psíquico grave e persistente. No entanto, sua
operacionalização enfrenta desafios recorrentes, como a fragmentação de informações, a
sobrecarga de profissionais, a baixa integração entre níveis de atenção e as dificuldades de
registro e acompanhamento (Carvalho et al., 2012; Zubiaurre et al., 2023). Diante desse
cenário, emergem questionamentos sobre como as tecnologias digitais e os modelos de IA
podem contribuir para a construção, execução e avaliação do PTS, sem comprometer sua
dimensão humanizada, ética e participativa.
Em paralelo, o ensino em saúde mental tem sido profundamente impactado pela inserção
de tecnologias educacionais, especialmente no contexto da formação interprofissional e da
preceptoria em serviços. A presença de residentes, estagiários e discentes nos CAPS configura
um espaço privilegiado de ensino-aprendizagem em serviço, onde a prática clínica e a reflexão
pedagógica se entrelaçam. Contudo, a literatura aponta para lacunas na integração curricular
sobre IA, na padronização de conteúdos educacionais e na capacitação de preceptores para o
uso crítico e responsável de ferramentas digitais inteligentes (Prégent et al., 2025; Gooding,
2019). Assim, torna-se essencial compreender como a IA tem sido integrada aos processos de
ensino em saúde mental e à construção do Projeto Terapêutico Singular em serviços como os
CAPS.
15
Nesse contexto, a produção científica sobre tecnologias digitais e IA aplicadas à saúde
mental, ao ensino em saúde e ao PTS tem crescido de forma expressiva, especialmente a partir
de 2019, período marcado pela aceleração da digitalização dos serviços de saúde e pela
ampliação do debate sobre ética algorítmica, privacidade de dados e regulação de assistentes
virtuais inteligentes (Cruz-Gonzalez et al., 2025; Dehbozorgi et al., 2025). Estudos
bibliométricos recentes apontam para um padrão característico de campos emergentes: núcleo
reduzido de periódicos com alta concentração de publicações, dispersão em uma longa cauda
de revistas periféricas, uso concentrado de poucos descritores temáticos frequentes e assimetria
na produtividade dos grupos de pesquisa (Tornero-Costa, 2023). Esses padrões indicam que a
área está em fase de consolidação, com predominância de revisões integrativas e narrativas,
forte presença regional e uma crescente, embora ainda incipiente, internacionalização (Menezes
et al., 2024).
Ao mesmo tempo, a integração entre IA e práticas terapêuticas levanta questões éticas,
regulatórias e metodológicas importantes. O uso de modelos generativos e sistemas
automatizados em contextos de saúde mental requer atenção especial à transparência
algorítmica, viés nos dados, privacidade dos pacientes e responsabilização clínica (Fisher,
2024; Bentes; Sanches; Fonseca, 2024). Diante desse panorama, torna-se essencial
compreender como o conhecimento científico sobre essa temática tem se estruturado: quais são
as tendências editoriais, os temas predominantes e os métodos empregados.
Além da produção acadêmica formal, os espaços digitais públicos, como plataformas de
vídeo e redes sociais, têm se configurado como ambientes de aprendizagem, debate e
construção de sentidos sobre IA e saúde mental. O YouTube, em particular, constitui um campo
de observação privilegiado para compreender como esses discursos circulam, como a IA é
representada, ora como inovação transformadora, ora como prática que demanda cautela crítica
diante de seus limites e implicações éticas, e quais tensões emergem entre promessas de
eficiência e preocupações com a centralidade médico-tecnológica, que pode enfraquecer redes
de apoio mais amplas e comprometer a qualidade da relação terapêutica (Ni et al., 2025; Li et
al., 2023; Oliveira, 2016). Essa dimensão social e discursiva da tecnologia não pode ser
negligenciada, pois influencia diretamente as percepções de profissionais, usuários e gestores,
e impacta a forma como as inovações são apropriadas, resistidas ou transformadas nos contextos
de prática.
Diante desse cenário, este Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso (TACC) foi
estruturado em três artigos científicos e um produto educacional, compondo um percurso
16
teórico, metodológico e prático que tem como objetivo geral mapear, analisar e integrar
evidências sobre a relação entre Inteligência Artificial, ensino em saúde mental e construção do
Projeto Terapêutico Singular.
O Artigo 1, intitulado “Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial no Ensino, na
Saúde Mental e no Projeto Terapêutico Singular: uma revisão de escopo”, apresenta um
panorama abrangente das produções científicas sobre o tema no período de 2019 a 2025. A
revisão mapeou 27 estudos científicos, os quais foram organizados em quatro categorias
temáticas: (1) IA como ferramenta de ensino-aprendizagem; (2) IA aplicada à construção do
Projeto Terapêutico Singular; (3) lacunas na integração entre IA, ensino e PTS; e (4) desafios
éticos e técnicos. Os resultados evidenciam que a IA tem sido empregada, sobretudo, como
recurso pedagógico na formação em saúde, oferecendo feedback personalizado, monitoramento
acadêmico e simulações de competências clínicas. No entanto, essa aplicação raramente se
estende à construção efetiva do PTS. Adicionalmente, a adoção de IA nesse contexto enfrenta
desafios éticos e técnicos não negligenciáveis, como a falta de regulamentações específicas,
questões relacionadas à privacidade e aos vieses algorítmicos, e a fragilidade da empatia digital.
O Artigo 2, “Produção Científica sobre Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial na
Saúde Mental, no Ensino e no Projeto Terapêutico Singular: estudo bibliométrico”, analisa os
padrões editoriais, autores e redes de pesquisa, evidenciando o crescimento desse campo e a
necessidade de abordagens interdisciplinares e aplicadas. Utilizando indicadores quantitativos
aplicados a um corpus de publicações científicas, o estudo revela dinâmicas de colaboração,
dispersão temática, evolução temporal e distribuição geográfica, contribuindo para o
amadurecimento de campos emergentes. Destacando padrões editoriais, temáticos e
metodológicos, o estudo pretende contribuir para o desenvolvimento de pesquisas mais
robustas, éticas e colaborativas nesse campo em expansão. A análise bibliométrica oferece
instrumentos poderosos para mapear essa produção, identificar lacunas e orientar futuras
pesquisas.
O Artigo 3, “Inteligência Artificial e Saúde Mental no YouTube: uma etnografia virtual
das percepções e implicações para o cuidado e a formação em saúde”, explora o espaço digital
como campo de aprendizagem e reflexão, observando como a IA e a saúde mental são
representadas e debatidas em ambientes virtuais, e quais implicações educativas e éticas
emergem desses discursos. Por meio da análise de 20 vídeos disponíveis na plataforma digital
YouTube, o estudo busca compreender como esses discursos sociais e acadêmicos constroem
17
a imagem da IA, ora como inovação transformadora, ora como prática que demanda cautela
crítica diante de seus limites e implicações éticas.
Como etapa conclusiva do estudo, o Produto Educacional consiste no desenvolvimento
do CAPSappPRO, um protótipo de aplicativo móvel idealizado para auxiliar profissionais e
discentes na gestão do cuidado em saúde mental dentro dos CAPS. O aplicativo tem a proposta
de integrar funcionalidades de registro de usuários, agenda médica, organização de grupos
terapêuticos, gestão de equipes técnicas, formulários e uma área educacional com protocolos e
materiais de ensino. O diferencial do CAPSappPRO reside na incorporação de uma Inteligência
Artificial denominada Sophia (Suporte Otimizado ao Projeto Humanizado com Inteligência
Artificial), um GPT customizado que oferece apoio interativo e contextualizado para a
construção e acompanhamento do Projeto Terapêutico Singular. A ferramenta busca não
substituir a escuta e a presença humana, mas sim instrumentalizar profissionais e discentes com
recursos que favoreçam a reflexão crítica, a tomada de decisão compartilhada e a construção de
planos terapêuticos que respeitem a complexidade de cada usuário.
O TACC, portanto, reflete uma trajetória de investigação, prática e reflexão sobre o uso
responsável e humanizado da tecnologia no ensino em saúde mental. Ao aliar o rigor científico
ao compromisso ético com o cuidado, este trabalho reafirma a importância de compreender a
Inteligência Artificial não como substituto da escuta e da presença, mas como instrumento de
apoio à formação crítica, colaborativa e transformadora no campo da saúde. A integração
efetiva entre IA, ensino em saúde e construção do PTS poderá preencher as lacunas
identificadas, fortalecer práticas pedagógicas centradas no cuidado singular e fomentar o
desenvolvimento de tecnologias que respeitem a complexidade de cada sujeito envolvido no
processo terapêutico.
18
3. ARTIGO 1 - TECNOLOGIAS DIGITAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO
ENSINO, NA SAÚDE MENTAL E NO PROJETO TERAPÊUTICO SINGULAR:
revisão de escopo
3.1 Resumo
Introdução: o avanço da Inteligência Artificial (IA) na saúde mental tem demonstrado
potencialidades para diagnóstico, tratamento e ensino, mas enfrenta desafios éticos, regulatórios
e técnicos. Apesar de estudos evidenciarem a eficácia de algoritmos em processos clínicos, a
integração entre IA, ensino em saúde mental e construção do Projeto Terapêutico Singular
(PTS) nos Centros de Atenção Psicossocial (CAPS) permanece incipiente. Objetivo: mapear e
categorizar a produção científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência Artificial
relacionadas à saúde mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico
Singular. Percurso Metodológico: trata-se de uma revisão de escopo, com abordagem
qualitativa e caráter exploratório, conduzida de acordo com o referencial metodológico
proposto pelo Joanna Briggs Institute (JBI) para revisões de escopo. A estratégia PCC foi
utilizada para formulação da pergunta norteadora. As buscas foram realizadas em bases como
SciELO, BVS, Science Direct, Periódicos CAPES, Wiley, PubMed e Google Acadêmico
utilizando descritores DeCS/MeSH e termos livres. Aplicaram‐se critérios de inclusão do tipo:
publicações que abordavam o uso de Inteligência Artificial na construção ou apoio ao Projeto
Terapêutico Singular (PTS) e que envolvessem o processo formativo de discentes da área da
saúde e/ou profissionais dos Centros de Atenção Psicossocial (CAPS); pesquisas que tratavam
da utilização da IA como ferramenta educacional na saúde; documentos científicos, originais e
de revisão, publicados em periódicos e revisados por pares e com data de publicação entre 2019
e 2025 e acesso gratuito. Os critérios de exclusão foram documentos científicos repetidos e
estudos que não abordavam as temáticas integradas: Inteligência Artificial, Projeto Terapêutico
Singular, Saúde mental, ensino e educação. Resultados: a revisão de escopo culminou na
seleção de 27 documentos científicos, a partir dos quais, por meio da análise de conteúdo, foram
delineadas quatro categorias: (1) IA como ferramenta de ensino-aprendizagem; (2) IA aplicada
à construção do PTS; (3) Lacunas na integração entre IA, ensino e PTS; (4) Desafios éticos e
técnicos. Discussão: o uso da Inteligência Artificial (IA) na educação em saúde tem ganhado
relevância nos últimos anos, principalmente pelo potencial de personalização, feedback
automatizado e suporte ao processo de ensino-aprendizagem em ambientes complexos. Há uma
aceitação positiva de assistentes virtuais por jovens, sugerindo que essas tecnologias, além de
promoverem engajamento, podem atuar como mediadoras de processos educativos em saúde
mental. Conclusão: a aplicação da IA na construção efetiva do PTS ainda é rara e fragmentada.
A literatura identifica iniciativas pontuais com plataformas digitais para apoiar usuários em
saúde mental, mas não há sistemas capazes de automatizar a elaboração e o acompanhamento
dos planos terapêuticos de forma personalizada. Além disso, a falta de regulamentações
específicas, preocupações com privacidade e vieses algorítmicos ressalta desafios éticos e
técnicos que dificultam a confiança de educadores, profissionais e pacientes.
Palavras-chave: inteligência artificial; projeto terapêutico singular; ensino em saúde.
19
ARTICLE 1 – DIGITAL TECHNOLOGIES AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
EDUCATION, MENTAL HEALTH, AND THE SINGULAR THERAPEUTIC PROJECT:
scoping review
3.2 Abstract
Introduction: the advancement of Artificial Intelligence (AI) in mental health has
demonstrated potential for diagnosis, treatment, and education, but faces ethical, regulatory,
and technical challenges. Although studies have shown the effectiveness of algorithms in
clinical processes, the integration of AI, mental health education, and the development of the
Singular Therapeutic Project (STP) within Psychosocial Care Centers (CAPS) remains
incipient. Objective: to map and categorize the scientific production on digital technologies
and Artificial Intelligence related to mental health, health education, and the development of
the Singular Therapeutic Project (STP). Methodological Approach: this study is a scoping
review with a qualitative and exploratory approach, conducted in accordance with the
methodological framework proposed by the Joanna Briggs Institute (JBI) for scoping reviews.
The PCC strategy (Population, Concept, and Context) was used to formulate the guiding
research question. Searches were conducted in databases such as SciELO, BVS, ScienceDirect,
CAPES Journals, Wiley, PubMed, and Google Scholar, using DeCS/MeSH descriptors and free
terms. Inclusion criteria comprised studies that addressed the use of Artificial Intelligence (AI)
in the construction or support of the Singular Therapeutic Project (PTS) and that involved the
training process of students in the health field and/or professionals from Psychosocial Care
Centers (CAPS); research focusing on AI as an educational tool in health; and original and
review scientific articles, peer-reviewed, published between 2019 and 2025, and freely
accessible. Exclusion criteria included duplicate articles and studies that did not simultaneously
address the integrated themes of Artificial Intelligence, Singular Therapeutic Project, Mental
Health, Teaching, and Education. Results: the scoping review resulted in the selection of 27
scientific articles, from which four categories were outlined through content analysis: (1) AI as
a teaching-learning tool; (2) AI applied to ITP development; (3) gaps in the integration of AI,
education, and ITP; (4) ethical and technical challenges. Discussion: the use of AI in health
education has gained relevance in recent years, particularly due to its potential for
personalization, automated feedback, and support in teaching-learning processes within
complex environments. There is positive acceptance of virtual assistants among young people,
suggesting that these technologies, in addition to promoting engagement, can serve as mediators
of educational processes in mental health. Conclusion: the effective application of AI in ITP
development remains rare and fragmented. The literature identifies specific initiatives using
digital platforms to support mental health users, but no systems capable of automating the
design and monitoring of therapeutic plans in a personalized way. Moreover, the lack of specific
regulations, concerns with privacy, and algorithmic biases highlight ethical and technical
challenges that hinder the trust of educators, professionals, and patients.
Keywords: artificial intelligence; singular therapeutic project; health education.
20
3.3 Introdução
Diversos estudos têm evidenciado o avanço das tecnologias digitais emergentes no
campo da saúde mental, destacando-se a necessidade de adequada regulamentação e atenção às
questões éticas e sociais envolvidas. Gooding (2019) mostrou, por meio de uma revisão
narrativa, fundamentada em análise documental e teórica interdisciplinar, que houve expressivo
crescimento no desenvolvimento de soluções digitais para cuidados em saúde mental, mas
ressaltou lacunas no que tange à privacidade dos usuários, ao consentimento informado, à
regulação e às desigualdades de acesso. Esse autor enfatizou que, mesmo diante do potencial
dessas ferramentas para ampliar o alcance e a qualidade dos tratamentos, tais inovações só se
concretizarão de forma ética e segura se houver colaboração entre operadores jurídicos, clínicos
e desenvolvedores tecnológicos.
Em paralelo, iniciativas que visam criar e validar aplicativos e softwares específicos
para promoção da saúde mental têm obtido resultados promissores. Pinhatti e colaboradores
(2024) desenvolveram um software web voltado para a saúde mental no ambiente laboral,
validando tanto o conteúdo quanto os aspectos técnicos da ferramenta por meio de análise de
dados e avaliações de especialistas e usuários, demonstrando alto índice de concordância quanto
à relevância e à clareza das informações e boa aceitação por parte dos trabalhadores. Em
complemento, Santos et al. (2023) delinearam um protocolo de scoping review, seguindo
diretrizes do Joanna Briggs Institute, para mapear tecnologias educacionais (digitais e não
digitais) utilizadas no ensino da saúde mental, evidenciando a escassez de revisões sistemáticas
e indicando a importância de subsidiar práticas educacionais e aprimorar a assistência por meio
de uma análise crítica dessas soluções.
A aplicação de Inteligência Artificial (IA) em contextos diagnósticos e terapêuticos vem
ganhando destaque; Menezes et al. (2024) identificaram em seus estudos modelos preditivos
de IA com acurácia significativa para transtornos mentais, reforçando o potencial transformador
dessas tecnologias nos paradigmas diagnósticos e terapêuticos, apesar de ressaltarem a
necessidade de maior padronização metodológica e validação externa dos algoritmos. De forma
similar, Gonçalves (2024) concluiu que a IA tem se mostrado promissora no enfrentamento da
depressão, sobretudo por meio de algoritmos de Support Vector Machine, mas apontou a
carência de estudos adicionais que validem a eficácia dessas tecnologias em diferentes
contextos clínicos e populacionais.
Oliveira e colaboradores (2024) demonstraram que modelos de deep learning e machine
learning alcançaram alta precisão na identificação de ideação suicida, evidenciando que a IA
21
pode antecipar sinais críticos de vulnerabilidade e viabilizar intervenções preventivas. Farias et
al. (2025) acrescentaram que técnicas de IA, como Redes Neurais Artificiais, têm mostrado
eficácia no diagnóstico e tratamento de transtornos de ansiedade, embora admitam desafios
éticos e técnicos como privacidade dos dados e transparência dos algoritmos. Ainda, revisões
sobre chatbots em saúde mental (Andrade; Silva, 2023; Ferreira et al., 2024) indicaram que
assistentes virtuais podem reduzir sintomas de ansiedade e depressão, mas carecem de amostras
mais robustas, grupos de controle adequados e maiores garantias de empatia algorítmica.
No âmbito regulatório e ético, estudos chamam a atenção para a insuficiência da
legislação brasileira em saúde digital e a necessidade de criar políticas específicas para
assistentes virtuais inteligentes. Bentes, Sanches e Fonseca (2024) analisaram documentos
legais e diretrizes nacionais e internacionais, apontando que, apesar de esses sistemas já serem
utilizados como complementos no cuidado em saúde mental, ainda faltam marcos regulatórios
que equilibrem riscos e benefícios, sobretudo em atividades de escuta inicial, monitoramento
de sintomas e suporte emocional.
Spallek e colegas (2023), ao avaliar o uso de modelos de linguagem como o ChatGPT
para geração de materiais educacionais, alertaram que, embora exista validade aparente nas
respostas, há deficiências em termos de adequação ao público, legibilidade e uso de evidências
científicas confiáveis, o que reforça a necessidade de supervisão humana e validação junto aos
usuários.
A pesquisa em tecnologias educacionais e sua aproximação ao Projeto Terapêutico
Singular (PTS) ainda revela campos incipientes de investigação. Martins e Viana (2022)
concluíram que a IA, aplicada à educação, pode transformar o cenário educacional, mas
depende de maior preparo institucional e reflexões éticas. Charow et al. (2021) identificaram
lacunas na padronização de conteúdos curriculares sobre IA na formação médica, indicando a
urgência de currículos baseados em competências que integrem conhecimento técnico e
interação terapêutica.
A aplicação da IA na otimização de processos avaliativos em residências
multiprofissionais é uma área promissora, embora enfrente desafios significativos. Diniz et al.
(2024) destacou o potencial da IA para agilizar essas avaliações, mas apontou barreiras
importantes como a necessidade de capacitação profissional e de uma regulamentação clara
para seu uso. A literatura indica uma lacuna na aplicação de tecnologias semelhantes para a
construção do PTS. Nesse sentido, Baptista et al. (2020) evidenciaram divergências entre as
22
diretrizes oficiais e a prática real na elaboração dos projetos, reforçando a necessidade de uma
inclusão mais ativa dos usuários no processo.
Seabra et al. (2024) desenvolveram um protótipo de aplicativo para apoiar o
engajamento de usuários dos Centros de Atenção Psicossocial (CAPS) com seu PTS, visto que
seus estudos revisados evidenciaram um déficit expressivo de conhecimento sobre o PTS por
parte dos usuários dos CAPS, incluindo desconhecimento acerca de seus direitos e dos
medicamentos prescritos, com relatos de uso inadequado. Diante dessas lacunas, foram
estabelecidas as funcionalidades do protótipo do aplicativo móvel, estruturadas em torno das
unidades temáticas identificadas (conhecimento sobre PTS/tratamento, medicamentos e
socialização). O estudo ressalta o papel central que a ferramenta pode exercer na promoção da
autonomia dos usuários e no fortalecimento de seu engajamento ativo no processo de cuidado
em saúde mental.
Juntos, esses estudos sugerem que, apesar do avanço tecnológico, a efetiva integração
de novas ferramentas na saúde depende tanto de diretrizes claras quanto do envolvimento direto
dos sujeitos no cuidado. Diante desse contexto, surgiu a seguinte pergunta norteadora: Como a
Inteligência Artificial tem sido utilizada como estratégia de ensino para discentes da área da
saúde e profissionais dos CAPS, e quais contribuições são apontadas para a construção do
Projeto Terapêutico Singular? O objetivo geral, portanto, é mapear e categorizar a produção
científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência Artificial relacionadas à saúde mental, ao
ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico Singular.
3.4 Percurso metodológico
Trata-se de uma revisão de escopo, com abordagem qualitativa e caráter exploratório.
A escolha por esta modalidade de revisão justifica-se pela necessidade de mapear a extensão, o
alcance e a natureza da literatura sobre um tema emergente, identificar lacunas no conhecimento
e esclarecer conceitos. O percurso foi fundamentado no quadro teórico pioneiro de Arksey e
O'Malley (2005) e conduzido de acordo com as diretrizes atuais do Joanna Briggs Institute (JBI)
(Peters et al., 2020), que refinam as etapas para este tipo de revisão. O relato dos resultados
seguiu as recomendações do PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) (Tricco
et al., 2018). O protocolo desta revisão de escopo foi registrado na plataforma Open Science
Framework (OSF), DOI 10.17605/OSF. IO/748P2.
As seis etapas específicas da revisão de escopo que guiaram este estudo estão detalhadas
no Quadro 1.
23
Quadro 1 – Etapas metodológicas da Revisão de Escopo segundo o Joanna Briggs Institute (JBI, 2020).
ETAPAS (JBI,
DESCRIÇÃO DO PRESENTE ESTUDO
2020)
1. Identificação A definição da pergunta foi orientada pela estratégia PCC: “Como a
da questão de
Inteligência Artificial tem sido utilizada como estratégia de ensino para
pesquisa
discentes da área da saúde e profissionais dos Centros de Atenção
Psicossocial (CAPS), e quais contribuições são apontadas para a
construção do Projeto Terapêutico Singular (PTS)?”
• População: discentes da área da saúde e profissionais dos Centros de
Atenção Psicossocial (CAPS).
• Conceito: o uso de tecnologias digitais e Inteligência Artificial (IA)
como estratégia de ensino e apoio à construção do PTS.
• Contexto: ensino em saúde, saúde mental e construção do Projeto
Terapêutico Singular (PTS).
2. Identificação As buscas foram realizadas em abril de 2025 nas bases SciELO, BVS,
dos estudos
Periódicos CAPES, ScienceDirect, Wiley, PubMed, LILACS e Google
relevantes
Acadêmico, utilizando descritores DeCS/MeSH e termos livres
relacionados a “Inteligência Artificial”, “Tecnologias Digitais”, “Saúde
Mental”, “Educação em Saúde” e “Projeto Terapêutico Singular”.
3. Critérios de
Incluímos os estudos que abordavam o uso de Inteligência Artificial na
Inclusão e
construção ou apoio ao Projeto Terapêutico Singular e que envolvessem
Exclusão
o processo formativo de discentes da área da saúde e/ou profissionais dos
CAPS; pesquisas que tratavam da utilização da IA como ferramenta
educacional na saúde; documentos científicos publicados em periódicos e
revisados por pares e com data de publicação entre 2019 e 2025 e os de
acesso gratuito.
Excluímos os estudos que não abordavam as temáticas integradas:
Inteligência Artificial, Projeto Terapêutico Singular, Saúde mental,
Ensino e Educação e os documentos científicos repetidos.
4. Seleção dos
O processo de triagem foi realizado em duas etapas: (1) leitura de títulos
estudos
e resumos e (2) leitura na íntegra dos textos potencialmente elegíveis.
Foram inicialmente identificados 34.834 registros, reduzidos a 8.578 após
remoção de duplicatas e filtros, resultando na inclusão final de 27 estudos.
5. Extração e
Os dados foram organizados em planilha padronizada contendo título,
mapeamento dos autores, ano, país, periódico, área, objetivos, tipo de estudo e principais
dados
resultados, permitindo caracterizar e agrupar os achados.
6. Análise,
A análise seguiu a abordagem de Análise de Conteúdo de Krippendorff
síntese e
(1980; 2004), permitindo identificar e interpretar categorias temáticas
apresentação
emergentes: (1) IA como ferramenta de ensino-aprendizagem; (2) IA
dos resultados
aplicada à construção do PTS; (3) lacunas na integração entre IA, ensino
e PTS; e (4) desafios éticos e técnicos.
Fonte: Elaborado pela autora (2025), com base em Peters et al. (2020).
24
O Quadro 2 apresenta uma síntese do percurso metodológico da revisão de escopo,
destacando o tema, a pergunta norteadora, os objetivos, as estratégias de busca e os critérios
adotados. Também reúne os descritores utilizados, as bases consultadas, o período de coleta e
as categorias temáticas resultantes, oferecendo uma visão geral do processo de construção e
análise da revisão.
25
Quadro 2 – Detalhamento dos dados para construção da revisão de escopo.
TÓPICOS DA
DETALHAMENTO DE CADA TÓPICO
PESQUISA
Tema
TECNOLOGIAS DIGITAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO, NA SAÚDE MENTAL E NO PROJETO
TERAPÊUTICO SINGULAR: revisão de escopo
Pergunta norteadora
Como a Inteligência Artificial tem sido utilizada como estratégia de ensino para discentes da área da saúde e
profissionais dos Centros de Atenção Psicossocial, e quais contribuições são apontadas para a construção do
Projeto Terapêutico Singular?
Objetivo geral
Estratégias de busca
Bancos
terminologias
de
Descritores livres (não
codificados),
estruturados
(codificados), termos
alternativos (registro
de entrada para o
descritor estruturado)
Mapear e categorizar a produção científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência Artificial relacionadas à saúde
mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico Singular.
1. Cruzamento de descritores por meio do operador booleano AND;
2. Uso de aspas nos politermos (descritor com mais de um termo) para que a varredura de documentos científicos
contemplasse o termo exato;
3. Uso de descritores estruturados (codificação) no DECS ou MESH tais como “Inteligência Artificial” / “Artificial
Intelligence”, “Educação em Saúde”/“Health Education.
4. Uso de metadados (filtros) nas bibliotecas virtuais;
5. Uso de descritores em inglês para ampliar o número de artigos.
Banco
Link
DeSC
http://decs.bvs.br/
MeSH
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
Descritor
DeCS (Registro)
MeSH (Identificador Único)
“Inteligência Artificial” /IA/ “Artificial
22729
D001185
Intelligence”
Tecnologia
14050
D013672
“Ferramentas digitais”
“Saúde Mental” / “Mental Health”
28451
D008603
CAPS
Acolhimento
50296
DDCS050296
“Formação Médica” (Alternativo)
12958
D012577
“Educação Médica” / “Medical Education”
4569
D004501
“Ensino Interprofissional”
“Projeto Terapêutico Singular” / PTS
“Planejamento Terapêutico”/” Patient Care
Planning”
26
String de busca
“Residente de Medicina”
“Ensino Médico”
“Tecnologia Educacional”
32764
D018961
TDIC
“Educação interprofissional”
59559
D000081784
“Tecnologia Digital”
59329
D000082222
“Educação em Saúde” / “Health Education”
28480
D006266
Medicina
8678
D008511
“Projeto Terapêutico”
“Machine Learning”
56143
D000069550
“Assistência Psicossocial” / “Psychosocial
Care”
String 1 - (“inteligência artificial” OR tecnologia OR “ferramentas digitais”) AND (“saúde mental” OR CAPS OR
acolhimento) AND (“formação médica” OR “educação médica” OR “educação em saúde” OR “ensino interprofissional”)
String 2 - (“inteligência artificial” OR IA) AND (“projeto terapêutico singular” OR “planejamento terapêutico” OR
“patient care planning”) AND (“residente de medicina” OR “formação médica” OR “ensino médico”) AND (CAPS OR
“saúde mental”)
String 3 - (“tecnologia educacional” OR “ferramentas digitais” OR TDIC) AND (“educação em saúde” OR “educação
médica” OR “ensino médico”) AND (“inteligência artificial” OR “IA”) AND (“saúde mental” OR CAPS)
String 4 - “ensino interprofissional” OR “educação em saúde”) AND (“inteligência artificial” OR “tecnologia digital”)
AND (“residente de medicina” OR “formação médica”) AND (“saúde mental” OR CAPS)
String 5- “projeto terapeutico singular” AND tecnologia
String 6 - “projeto terapêutico singular” AND medicina
String 7 - “projetos terapêuticos” AND IA
String 8 - (“Artificial Intelligence” OR “Machine Learning”) AND (“Mental Health” OR “Psychosocial Care”) AND
(“Medical Education” OR “Health Education”)
Bibliotecas Virtuais/
Motor de Busca
Biblioteca
BVS
Wiley (online Library)
ScienceDirect
Periódicos da CAPES
Scielo
PubMed
Link
http://brasil.bvs.br/
https://onlinelibrary.wiley.com/
https://www.sciencedirect.com/
https://www.periodicos.capes.gov.br/
https://www.scielo.br/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
27
Google Acadêmico
https://scholar.google.com.ar/
Período de coleta dos
Abril/ 2025
dados
Critérios de inclusão
1. Estudos que abordavam o uso de Inteligência Artificial na construção ou apoio ao Projeto Terapêutico Singular e que
Critérios de exclusão
Número de trabalhos
selecionados
para
revisão
sistemática
integrativa a partir da
leitura
dos
agentes
indexadores
das
publicações
(resumo,
palavras-chave e título) e
resultados, os quais
devem
conter
os
descritores
utilizados
neste estudo
Categorias obtidas com a
análise dos trabalhos
científicos investigados
Análise, interpretação e
discussão dos resultados
Tecnologias
digitais
utilizadas
envolvessem o processo formativo de discentes da área da saúde e/ou profissionais dos Centros de Atenção Psicossocial
(CAPS);
2. Pesquisas que tratavam da utilização da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta educacional na saúde;
3. Documentos científicos publicados em periódicos e revisados por pares e com data de publicação entre 2019 e 2025;
4. Acesso gratuito.
1. Estudos que não abordavam as temáticas integradas: Inteligência Artificial, Projeto Terapêutico Singular, Saúde
mental, Ensino e Educação;
2. Documentos científicos repetidos.
Foram selecionados vinte e sete (27) estudos para o estudo.
1.
2.
3.
4.
IA como ferramenta de ensino-aprendizagem;
IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular;
Lacunas na integração entre IA, ensino e PTS;
Desafios éticos e técnicos.
Ver em “Resultados e Discussão”
Tecnologia
(software ou website)
GPTAnalistaKrippendorff
(Fregadolli, 2025)
Link
https://chatgpt.com/g/g684193633df48191b4689b
ae7625a1cf-gptanalistakrippendorff
Utilidade
Criação das categorias temáticas - Análise de Conteúdo de
Krippendorff (1980; 2004)
28
Manus IA
https://manus.im/app
Avaliação, checagem e criação de gráficos e figuras.
Chat GPT 4.0 e 5.0
https://chatgpt.com/
Avaliação, checagem e criação de gráficos e figuras.
As figuras e visualizações gráficas geradas com apoio de Inteligência Artificial (ChatGPT, Manus e bibliotecas Python) foram
posteriormente revisadas, conferidas e interpretadas criticamente pelas pesquisadoras, assegurando a coerência com os dados brutos
e os objetivos do estudo.
Este TACC - Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso.
Apresentação da revisão
em formato de artigo, o
qual
contemple
propostas para estudos
futuros
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
29
Após a execução das buscas em abril de 2025, procedeu-se à triagem inicial dos títulos
e resumos. Essa etapa foi realizada de forma independente pelo pesquisador principal, Larissa
Silva Coelho, e por um segundo revisor, Dra. Andrea Marques Vanderlei Fregadolli, que
aplicaram os critérios de elegibilidade, eliminando duplicatas e trabalhos irrelevantes ao tema
proposto. Eventuais discordâncias na seleção foram resolvidas por consenso entre os dois,
assegurando a validade e a confiabilidade do processo. Em seguida, os textos completos dos
documentos selecionados foram analisados para confirmação da adequação ao escopo do
estudo. As informações pertinentes de cada trabalho incluído foram extraídas por meio de
planilha padronizada, registrando-se título, autor, objetivos da pesquisa, desenho do estudo,
resultados, conclusão e citação indireta.
Para aprofundar a compreensão qualitativa dos achados, adotou-se a abordagem de
Análise de Conteúdo de Krippendorff (1980; 2004), selecionada por sua adequação à análise
de dados textuais em revisões de escopo, possibilitando sistematizar e interpretar significados,
padrões e lacunas presentes nas evidências identificadas. A análise foi estruturada em onze
etapas rigorosas, conforme descrito a seguir.
Na primeira etapa, definiu-se o problema de pesquisa e os objetivos gerais e específicos,
os quais orientaram a construção do sistema de codificação. A segunda etapa consistiu na
seleção do corpus. A terceira etapa estabeleceu as unidades de análise (trecho de parágrafo
extraído do objetivo da pesquisa, desenho do estudo, resultados e conclusão) as unidades de
registro (funções atribuídas aos trechos, como ensino, aplicação de IA no PTS, apontamentos
éticos etc.) e a unidade de contexto (o excerto completo de cada artigo). Na quarta etapa,
elaborou-se o sistema de categorias por meio de abordagem híbrida, combinando pressupostos
dedutivos (com base na revisão teórica) e indutivos (a partir dos dados).
Na quinta etapa, realizou-se o pré-teste do instrumento de codificação com quatro
unidades de análise, uma para cada categoria, o que permitiu identificar sobreposições e
ambiguidade nas descrições, ajustando-se os critérios de inclusão e exclusão das categorias para
assegurar maior clareza e aplicabilidade. A sexta etapa envolveu o treinamento do codificador
principal, denominado GPT-AnalistaKrippendorff (Fregadolli, 2025), por meio de leituras
reflexivas dos critérios de codificação e comparações intertemporais de recodificação. Como
não existiram codificadores adicionais, aplicou-se a recodificação em dois momentos distintos
para assegurar a consistência interna.
Na sétima etapa, procedeu-se à codificação sistemática de cada um dos artigos,
atribuindo-se a cada trecho relevante o código correspondente às categorias temáticas. A oitava
30
etapa, relativa à verificação da confiabilidade, reconheceu a limitação do codificador único,
mas reforçou a consistência por meio da recodificação em momentos diferentes, mantendo-se
o padrão de classificação e confirmando que não ocorreram divergências significativas entre as
primeiras e as segundas codificações. Na nona etapa, realizou-se a tabulação dos dados
codificados por categoria, permitindo calcular a frequência de artigos em cada eixo temático,
identificar padrões de aplicação de IA no ensino sobre o PTS, classificar os tipos de tecnologias
utilizadas e verificar impactos relatados na formação em saúde, além de evidenciar lacunas na
literatura. Na décima etapa, fez-se a inferência e interpretação dos resultados, baseando-se na
síntese quantitativa (contagens de frequência) e qualitativa (análise dos trechos exemplares).
Por fim, a décima primeira etapa consistiu no relato transparente dos achados e
considerações metodológicas, descrevendo todo o processo de Análise de Conteúdo de
Krippendorff para garantir rastreabilidade, reconhecimento das limitações e demonstração do
rigor científico adotado, que são característicos das revisões de escopo e permite mapear de
forma abrangente as evidências disponíveis sobre o uso da Inteligência Artificial como
ferramenta pedagógica e de apoio ao cuidado no contexto da saúde mental.
3.5 Resultados
Atendendo aos critérios previamente estabelecidos e contemplando as temáticas
relacionadas ao Projeto Terapêutico Singular (PTS), à Inteligência Artificial (IA), às
tecnologias e ao ensino em saúde foram incluídas 27 produções científicas, conforme o
fluxograma abaixo (Figura 1).
Figura 1 – Fluxograma de seleção dos estudos incluídos na revisão de escopo, conforme etapas de
identificação, triagem e inclusão (PRISMA-ScR).
Total de registros
encontrados
(N=34.834)
Após filtros e remoção
de duplicatas
(N=8.578)
Textos avaliados na
íntegra (N=138)
Estudos incluídos na
revisão de escopo
(N=27)
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
As buscas sistemáticas em bases eletrônicas reconhecidas na área de saúde e educação
que resultaram em 27 documentos científicos estão listadas abaixo, na Tabela 1.
31
Tabela 1 – Varreduras nas bibliotecas virtuais.
STRING DE BUSCA
BASES
Nº DE
ARTIGOS
COM
FILTRO: Nº
DE
ARTIGOS
EXCLUÍDOS
POR SEREM
REPETIDOS,
FORA DA
TEMÁTICA,
SEM ACESSO
COMPLETO
DOWLOAD
OU LEITURA
FLUTUANTE
STRING 1 - (“inteligência artificial” OR
tecnologia OR “ferramentas digitais”) AND
(“saúde mental” OR CAPS OR acolhimento) AND
(“formação médica” OR “educação médica” OR
“educação em saúde” OR “ensino
interprofissional”)
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
163
15
0
80
0
0
75
0
0
5
0
0
3
0
0
1380
897
880
17
10
0
0
0
0
0
21.036
2.720
2.692
28
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
211
2
2
0
0
0
9.012
0
3.002
0
2.985
0
17
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
39
24
22
2
2
0
0
0
0
0
STRING 2 - (“inteligência artificial” OR IA) AND
(“projeto terapêutico singular” OR “planejamento
terapêutico” OR “patient care planning”) AND
(residente de medicina” OR “formação médica”
OR “ensino médico”) AND (CAPS OR “saúde
mental”)
STRING 3 - (“tecnologia educacional” OR
“ferramentas digitais OR TDIC) AND (“educação
em saúde” OR “educação médica” OR “ensino
médico”) AND (“inteligência artificial” OR IA)
AND (“saúde mental” OR CAPS)
Periódico
Capes
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
Periódico
Capes
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
UTILIZADOS
NA REVISÃO
32
STRING 4- (“ensino interprofissional” OR
“educação em saúde”) AND (“inteligência
artificial” OR “tecnologia digital”) AND
(“residente de medicina” OR “formação médica”)
AND (“saúde mental” OR CAPS)
STRING 5- “projeto terapeutico singular” AND
tecnologia
STRING 6 – “projeto terapêutico singular” AND
medicina
STRING 7 – “projetos terapêutico” AND IA
Periódico
Capes
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
Periódico
Capes
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
Periódico
Capes
BVS
Wiley
Science
direct
Google
Acadêmico
Scielo
Periódico
Capes
BVS
1.947
1.326
1.298
28
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7
6
6
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
0
0
0
0
131
129
125
4
2
3
6
1
6
1
5
0
1
0
1
0
0
3
0
0
2
0
0
2
0
0
0
0
0
0
491
131
118
13
0
2
208
2
119
1
109
1
10
1
4
0
0
0
0
0
Wiley
Science
direct
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
33
STRING 8 - (“Artificial Intelligence” OR “Machine
Learning” AND (“Mental Health” OR
“Psychosocial Care”) AND (“Medical Education”
OR “Health Education”)
Google
Acadêmico
Scielo
Periódico
Capes
Pubmed
26
20
14
6
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
151
109
103
6
1
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
34
A amostra final da revisão foi composta por 27 publicações, que foram sistematicamente
analisadas para mapear o panorama atual da literatura. O Quadro 3 detalha a caracterização de
cada estudo incluído, contemplando autores, ano, país, objetivos, delineamento metodológico
e uma síntese de suas principais contribuições. Esta tabulação é fundamental não apenas para
apresentar a base de evidências do estudo, mas também para permitir uma visualização clara da
distribuição do conhecimento, destacando tanto as áreas de concentração de pesquisa quanto as
lacunas existentes na intersecção entre Inteligência Artificial, ensino em saúde e o Projeto
Terapêutico Singular.
35
Quadro 3 – Caracterização dos estudos incluídos na revisão de escopo.
ARTIGO
1
2
AUTOR(ES) / ANO / TÍTULO /
PERIÓDICO
Gooding (2019) – Mapping the rise
of digital mental health technologies:
Emerging issues for law and society.
International Journal of Law and
Psychiatry.
Pinhatti et al. (2024) – Promoção da
saúde mental no ambiente laboral:
desenvolvimento e validação de um
web software. Revista LatinoAmericana de Enfermagem.
OBJETIVOS DA PESQUISA
Mapear as tecnologias digitais de saúde
mental novas e emergentes como um
primeiro passo essencial para compreender
as principais implicações para a
investigação jurídica, social e ética.
Desenvolver e validar o conteúdo e os
aspectos técnicos de um web software para
a promoção da saúde mental no ambiente
laboral.
TIPO DE
ESTUDO
Revisão
Narrativa
Original
3
Santos et al. (2023) – Tecnologias
educacionais sobre saúde mental na
área da saúde: protocolo de scoping
review. Online Brazilian Journal of
Nursing.
Identificar e mapear as tecnologias
educacionais sobre saúde mental utilizadas
no ensino da saúde.
Original
4
Menezes et al. (2024) – Aplicação da
Inteligência Artificial em transtornos
mentais: uma revisão sistemática.
Brazilian Journal of Health Review.
Analisar a aplicação da Inteligência
Artificial (IA) em transtornos mentais.
Revisão
Sistemática
sem
Metanálise
5
Bentes et al. (2024) – Assistentes
virtuais inteligentes e saúde mental:
debates regulatórios no Brasil.
RECIIS – Revista Eletrônica de
Comunicação, Informação e Inovação
em Saúde.
Gonçalves (2024) – Inteligência
Artificial e Depressão: revisão
sistemática. Revista da
UI_IPSantarém.
Compreender se e como o debate
regulatório brasileiro oferece instrumentos
para lidar com os desafios e as
preocupações desses sistemas de
Inteligência Artificial em relação à saúde
mental.
Verificar o estado das investigações sobre
a aplicação da IA na depressão.
Revisão
Narrativa
6
Revisão
Sistemática
sem
Metanálise
PRINCIPAIS ACHADOS /
CONTRIBUIÇÕES
Mapeia o campo das tecnologias digitais em
saúde mental, destacando os desafios legais e
éticos. O estudo não identifica uma integração
direta entre IA, ensino e PTS, evidenciando uma
lacuna na literatura e a fragmentação da área.
Desenvolve e valida um web software com foco
em educação e autoavaliação em saúde mental no
ambiente de trabalho. Representa uma tecnologia
de ensino relevante, mas não utiliza IA nem
aborda o PTS, destacando a falta de integração
entre essas áreas.
Propõe um protocolo para uma scoping review
que visa mapear tecnologias educacionais em
saúde mental. A relevância está em reconhecer a
necessidade de sistematizar o conhecimento na
área de ensino e tecnologia, mas, por ser um
protocolo, não apresenta resultados ou discute a
integração com IA ou PTS.
Analisa a aplicação da IA em diversos transtornos
mentais, focando em diagnóstico e tratamento. O
estudo reforça o potencial da IA na psiquiatria,
mas não aborda especificamente o ensino em
saúde ou o Projeto Terapêutico Singular (PTS),
contribuindo para evidenciar a lacuna na
literatura.
Discute os debates regulatórios no Brasil sobre o
uso de Assistentes Virtuais (IA) na saúde mental.
O estudo é focado em riscos e legislação, sem
abordar o uso da IA no ensino em saúde ou sua
aplicação na construção do PTS, evidenciando
uma lacuna regulatória e de pesquisa.
Verifica o estado das investigações sobre a
aplicação da IA na depressão, focando
principalmente na detecção. O estudo é
puramente técnico e clínico, sem abordar o uso da
36
7
Oliveira et al. (2024) – O uso da
Inteligência Artificial na
identificação do paciente psiquiátrico
com tendência suicida. Revista
Contemporânea.
Analisar a eficiência da Inteligência
Artificial na identificação do paciente
psiquiátrico com tendência suicida.
Revisão
Narrativa
8
Farias et al. (2025) – O uso de
Inteligência Artificial no diagnóstico
e tratamento de transtorno da
ansiedade. Revista Contemporânea.
Revisão
Sistemática
Integrativa
9
Andrade; Silva (2023) – Revisão da
Literatura sobre Assistentes Virtuais
para Apoio Psicológico utilizando
Inteligência Artificial. Anais da
ERBASE 2023.
10
Lima et al. (2022) – Tecnologias para
o cuidado em saúde mental e
enfermagem: revisão integrativa.
Research, Society and Development.
Explorar o uso de técnicas de Inteligência
Artificial (IA) no diagnóstico e tratamento
do transtorno de ansiedade. A proposta
central foi compreender de que forma
essas tecnologias podem contribuir para a
identificação precoce dos sintomas, a
predição de resultados terapêuticos e o
desenvolvimento de intervenções mais
personalizadas.
Realizar uma revisão da literatura acerca
da aplicação de assistentes virtuais para
apoio psicológico utilizando inteligência
artificial, com foco na detecção de
comportamentos depressivos e suicidas. A
pesquisa também buscou identificar os
métodos utilizados no desenvolvimento
desses chatbots, os benefícios associados à
sua utilização na área da saúde mental, os
transtornos mais abordados, bem como as
limitações encontradas nos estudos
existentes.
Analisar as produções científicas
disponíveis na literatura sobre as
tecnologias que são utilizadas ou
produzidas com a contribuição da
enfermagem para o cuidado no campo da
saúde mental, e conhecer quais
ferramentas tecnológicas estão sendo
IA no contexto do ensino em saúde ou sua relação
com o Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Analisa a eficiência da IA na identificação de
tendência suicida, concluindo que a tecnologia é
uma ferramenta viável para prever depressão e
auxiliar na intervenção preventiva. O foco é
puramente clínico-diagnóstico, sem qualquer
menção ao uso da IA para o ensino em saúde ou
para a construção do Projeto Terapêutico Singular
(PTS).
Explora o uso de IA no diagnóstico e tratamento
da ansiedade, focando em identificação precoce e
personalização de intervenções. A abordagem é
estritamente clínica e técnica, sem qualquer
menção ao contexto de ensino em saúde ou à
aplicação no Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Revisão
Narrativa
Realiza uma revisão sobre assistentes virtuais
(IA) para apoio psicológico, com foco na
detecção de depressão e suicídio. A pesquisa é
focada no desenvolvimento de chatbots e seus
benefícios clínicos, sem abordar o contexto do
ensino em saúde ou a aplicação específica no
Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Revisão
Sistemática
Integrativa
Analisa as tecnologias usadas pela enfermagem
no cuidado em saúde mental, identificando o uso
de aplicativos, robôs e IA. O estudo destaca a
participação da enfermagem no desenvolvimento
dessas ferramentas, mas não foca no contexto do
ensino ou na aplicação específica ao Projeto
Terapêutico Singular (PTS).
37
11
12
Guedes et al. (2023) – Uso de
aplicativos móveis como meio de
aumentar adesão ao tratamento
farmacológico em saúde mental:
revisão integrativa da literatura.
Revista Psicologia & Saberes.
Diniz et al. (2024) – Uso de
Inteligência Artificial no processo
avaliativo do residente
multiprofissional de saúde: uma
revisão da literatura. Revista Foco.
13
Ferreira et al. (2024) – Uso do
chatbot no enfrentamento da
ansiedade: uma revisão integrativa.
Revista de Enfermagem Atual In
Derme.
14
Martins; Viana (2022) – Inteligência
Artificial na Educação: uma revisão
integrativa da literatura. Internet
Latent Corpus Journal.
15
Martins et al. (2022) – O ensinoaprendizagem nas residências em
saúde: uma revisão sistemática.
Revista Ciência et Praxis.
aplicadas ou desenvolvidas nesse âmbito,
destacando a participação da enfermagem
nesse processo.
Analisar o impacto do uso de aplicativos
móveis na adesão a tratamentos
medicamentosos em pacientes com
transtornos mentais.
Analisar as ferramentas de Inteligência
Artificial (IA) disponíveis que podem
auxiliar na sistematização da função do
preceptor na avaliação de residentes
multiprofissionais na área da saúde. A
pesquisa buscou investigar as
possibilidades de uso da IA como um
recurso para melhorar o processo
avaliativo na residência, visando otimizar a
comunicação e qualificar a educação.
Investigar informações sobre o uso do
chatbot no enfrentamento da
ansiedade.
Conduzir uma revisão integrativa da
literatura para apresentar estudos sobre a
aplicação da Inteligência Artificial (IA) na
Educação. Além de investigar as
possibilidades de uso da IA como recurso
para o sucesso acadêmico dos alunos e
para a melhoria dos processos de ensino e
aprendizagem.
Apresentar de que forma ocorre o processo
de ensino-aprendizagem dentro dos
programas de residência em saúde,
utilizando para isso a metodologia de
Revisão
Sistemática
Integrativa
Revisão
Narrativa
Revisão
Integrativa
Revisão
Sistemática
Integrativa
Revisão
Sistemática
sem
Metanálise
Analisa o impacto de aplicativos móveis na
adesão a tratamentos medicamentosos em saúde
mental. O foco é estritamente na adesão
farmacológica, sem abordar o uso de IA, o
contexto de ensino em saúde ou a aplicação no
Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Analisa o uso de ferramentas de IA para auxiliar
na avaliação de residentes multiprofissionais. O
estudo conecta diretamente IA e ensino em saúde,
mas não aborda o Projeto Terapêutico Singular
(PTS), focando-se no processo avaliativo da
residência e na qualificação da educação.
Investiga o uso de chatbots (IA) no enfrentamento
da ansiedade, destacando seu potencial como
intervenção de baixo custo. O estudo foca no uso
clínico e nos benefícios gerais da tecnologia, sem
abordar o contexto específico do ensino em saúde
ou a aplicação no Projeto Terapêutico Singular
(PTS).
Apresenta estudos sobre a aplicação da IA na
Educação, investigando seu uso para o sucesso
acadêmico e melhoria do ensino. O estudo
conecta diretamente IA e ensino, mas não aborda
o contexto da saúde, da saúde mental ou do
Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Apresenta como ocorre o processo de ensinoaprendizagem em programas de residência em
saúde. O estudo é focado no contexto do ensino
em saúde, mas não aborda o uso de Inteligência
38
revisão sistemática denominada Methodi
Ordinatio.
Analisar as características de Projetos
Terapêuticos Singulares (PTS) utilizados
na assistência ao sujeito em sofrimento
psíquico na atenção à saúde mental.
16
Baptista et al. (2020) – Projeto
terapêutico singular na saúde mental:
uma revisão integrativa. Revista
Brasileira de Enfermagem.
17
Borges; Avelar (2023) – Projetos
terapêuticos singulares em saúde
mental no Brasil: revisão de
literatura. Vértices.
Analisar os estudos desenvolvidos no
Brasil que relacionaram o tratamento e
acompanhamento em saúde mental com
práticas terapêuticas singulares locais em
toda a Rede de Atenção Psicossocial
(RAPS).
Revisão
Narrativa
18
Zubiaurre et al. (2023) – O
desenvolvimento do Projeto
Terapêutico Singular na saúde
mental: revisão integrativa. Arquivos
de Ciências da Saúde da UNIPAR.
Identificar as evidências científicas
disponíveis na literatura sobre o
desenvolvimento e a aplicação do Projeto
Terapêutico Singular (PTS) no contexto da
saúde mental.
Revisão
Sistemática
Integrativa
19
Meneses et al. (2021) – O projeto
terapêutico singular como estratégia
para o cuidado integral: uma revisão
integrativa. In: Science e Saúde:
ciência e atualizações na área da
saúde, v. 7. e-Publicar.
Gomes et al. (2024) – Uso de
tecnologia na intervenção
psiquiátrica: análise de revisão
sistemática. Brazilian Journal of
Implantology and Health Sciences.
Analisar as características dos Projetos
Terapêuticos Singulares (PTS) que são
utilizados na assistência à saúde, na
perspectiva do cuidado integral.
Revisão
Sistemática
Integrativa
Refletir sobre o impacto do uso de
tecnologias no campo da intervenção
psiquiátrica.
Revisão
Sistemática
sem
Metanálise
Seabra et al. (2024) –
Desenvolvimento de um protótipo de
Relatar a experiência do desenvolvimento
de um protótipo de aplicativo móvel de
Original
20
21
Revisão
Sistemática
Integrativa
Artificial (IA) nem o Projeto Terapêutico Singular
(PTS).
Analisa as características dos Projetos
Terapêuticos Singulares (PTS) na saúde mental,
apontando divergências com as diretrizes oficiais,
pouca participação do usuário e fragmentação do
cuidado. O estudo é central para o tema do PTS,
mas não aborda o uso de tecnologias ou
Inteligência Artificial (IA) em sua construção ou
no ensino sobre ele.
Analisa estudos que relacionam o tratamento em
saúde mental com práticas terapêuticas singulares
na RAPS. O estudo é focado no Projeto
Terapêutico Singular (PTS), mas não aborda o
uso de tecnologias, Inteligência Artificial (IA) ou
o contexto do ensino em saúde, destacando a
carência de pesquisas sobre o tema no Brasil.
Identifica as evidências científicas sobre o
desenvolvimento e aplicação do Projeto
Terapêutico Singular (PTS) na saúde mental. O
estudo é centrado no PTS, mas não aborda o uso
de tecnologias, Inteligência Artificial (IA) ou o
contexto do ensino em saúde.
Analisa as características dos Projetos
Terapêuticos Singulares (PTS) na perspectiva do
cuidado integral. O estudo é centrado no PTS,
mas não aborda o uso de tecnologias ou
Inteligência Artificial (IA) em sua construção,
nem o contexto do ensino em saúde.
Reflete sobre o impacto do uso de tecnologias na
intervenção psiquiátrica, destacando a
telepsiquiatria como ferramenta eficaz. O foco é
no atendimento clínico e acesso aos serviços, sem
abordar o contexto do ensino em saúde ou a
aplicação específica no Projeto Terapêutico
Singular (PTS).
Relata a experiência do desenvolvimento de um
protótipo de aplicativo móvel para o Projeto
39
aplicativo móvel para Projeto
Terapêutico Singular em saúde
mental. Journal of Nursing and
Health.
Projeto Terapêutico Singular (PTS)
destinado a usuários de Centros de
Atenção Psicossocial (CAPS).
22
Rocha et al. (2023) – Análise do
impacto do projeto terapêutico
singular no serviço de saúde,
comunidade e ensino médico. Revista
da Faculdade de Ciências Médicas de
Sorocaba.
Analisar os impactos e a avaliação da
aplicação do PTS pelos estudantes do
quarto ano de Medicina da PUC-SP nos
diversos atores envolvidos: famílias, equipe
de saúde e universidade.
Original
23
Silva et al. (2020) – Desafios na
operacionalização dos projetos
terapêuticos singulares nos Centros
de Atenção Psicossocial. Psicologia
em Estudo.
Descrever como os profissionais
operacionalizam os projetos terapêuticos
singulares (PTS) em Centros de Atenção
Psicossocial.
Original
24
TavareS et al. (2021) – Percepção
dos usuários de um centro de atenção
psicossocial sobre seu projeto
terapêutico singular. Research,
Society and Development.
Original
25
Antonio et al. (2023) – Projeto
terapêutico singular: potencialidades
e dificuldades na saúde mental.
Linhas Críticas.
Conhecer a percepção dos usuários de um
Centro de Atenção Psicossocial (CAPS)
tipo II acerca da construção e da
resolubilidade de seus Projetos
Terapêuticos Singulares (PTS), bem como
discutir a participação dos usuários e de
seus familiares nesse processo.
Descrever as potencialidades e as
dificuldades relativas à construção do
Projeto Terapêutico Singular (PTS) na
percepção dos profissionais da saúde
mental.
26
Charow et al. (2021) – Artificial
Intelligence Education Programs for
Health Care Professionals: Scoping
Review. JMIR Medical Education.
Com o intuito de informar futuros programas
educacionais sobre Inteligência Artificial (IA)
para profissionais de saúde (HCPs), esta revisão
de escopo teve como objetivo fornecer uma
visão geral dos tipos de programas educacionais
sobre IA atuais ou passados, no que diz respeito
Revisão de
Escopo
Original
Terapêutico Singular (PTS) em CAPS. O estudo
conecta diretamente tecnologia e PTS, mas não
utiliza IA e o foco no ensino é indireto, voltado
para a psicoeducação do usuário e auxílio aos
profissionais.
Avalia o impacto da aplicação do Projeto
Terapêutico Singular (PTS) no ensino médico, no
serviço de saúde e na comunidade. Conclui que a
ferramenta é benéfica para o aprendizado e para a
integração IESC, mas aponta desafios como
tempo e falta de vínculo. O estudo não aborda o
uso de Inteligência Artificial (IA).
Descreve como os profissionais operacionalizam
os Projetos Terapêuticos Singulares (PTS) em
CAPS. Aponta que, embora reconheçam a
importância do PTS, sua elaboração é precária,
médico-centrada e com pouca sistematização. O
estudo não aborda o uso de IA ou o contexto de
ensino.
Conhece a percepção dos usuários de um CAPS
sobre a construção e resolubilidade de seus
Projetos Terapêuticos Singulares (PTS). O estudo
é centrado na experiência do usuário com o PTS,
mas não aborda o uso de tecnologias, Inteligência
Artificial (IA) ou o contexto do ensino em saúde.
Descreve as potencialidades e dificuldades na
construção do Projeto Terapêutico Singular (PTS)
na percepção dos profissionais. Aponta que,
apesar das dificuldades, os profissionais percebem
o PTS como uma potência para o cuidado. O
estudo não aborda o uso de Inteligência Artificial
(IA) ou o contexto do ensino.
Fornece uma visão geral dos programas
educacionais sobre Inteligência Artificial (IA)
para profissionais de saúde. O estudo destaca as
competências necessárias para o uso eficaz da IA,
conectando diretamente IA e ensino em saúde,
40
27
Spallek et al. (2023) – Can we use
ChatGPT for Mental Health and
Substance Use Education?
Examining Its Quality and Potential
Harms. JMIR Medical Education.
ao conteúdo curricular dos programas, modos
de entrega, fatores críticos de implementação
para a entrega da educação e resultados usados
para avaliar a eficácia dos programas.
Este ponto de vista inclui um estudo de caso
para fornecer insights sobre a acessibilidade,
vieses e qualidade das respostas a consultas e
materiais educacionais de saúde do ChatGPT e
fornecer orientação para o público em geral e
educadores de saúde que desejam utilizar
Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).
mas não aborda o Projeto Terapêutico Singular
(PTS).
Original
Fornece insights sobre a qualidade e os potenciais
danos do uso do ChatGPT para educação em saúde
mental. Conclui que, embora útil para educadores, a
ferramenta não é confiável o suficiente para ser usada
diretamente pelo consumidor. O estudo conecta IA e
ensino em saúde, mas não aborda o Projeto Terapêutico
Singular (PTS).
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
41
3.5.1 Caracterização dos estudos incluídos
A análise descritiva do corpus revelou uma concentração significativa de publicações
nos anos mais recentes, indicando um interesse crescente pelos temas investigados. A
distribuição temporal dos 27 artigos, ilustrada na Figura 2, foi a seguinte: um artigo em 2019,
dois em 2020, três em 2021, três em 2022, oito em 2023, nove em 2024 e um em 2025.
Figura 2 – Distribuição temporal dos 27 artigos.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
A Figura 2 evidencia a evolução temporal da produção científica selecionada na revisão.
Observa-se um crescimento progressivo a partir de 2019, com aumento mais expressivo nos
anos de 2023 e 2024, que concentram a maior parte das publicações (8 e 9 artigos,
respectivamente). Esse padrão sugere que o tema ganhou maior relevância e visibilidade
acadêmica nos últimos anos, refletindo tanto o avanço das pesquisas em Inteligência Artificial
aplicada à saúde quanto o interesse crescente em compreender suas interfaces com a saúde
mental, a educação em saúde e o Projeto Terapêutico Singular. Em 2025, a redução do número
de artigos deve ser interpretada com cautela, já que o ano em questão ainda se encontra em
andamento.
Quanto ao desenho metodológico (Figura 3), observou-se uma clara predominância de
estudos de revisão da literatura, com destaque para as revisões sistemáticas integrativas e
narrativas, seguidas das sistemáticas sem metanálise, integrativa e de escopo. Em relação à
42
abordagem metodológica, prevaleceram pesquisas qualitativas, refletindo a natureza
exploratória e analítica da produção científica sobre o tema.
Figura 3 – Desenho Metodológico dos estudos analisados.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
3.5.2
Relato dos resultados da análise de conteúdo de Krippendorff (1980; 2004)
3.5.2.1 1ª Etapa - Definição do problema de pesquisa e objetivos
•
Problema central
Como a Inteligência Artificial (IA) tem sido abordada na produção científica como
estratégia de ensino para discentes da área da saúde na construção do Projeto Terapêutico
Singular (PTS)?
•
Objetivo geral
Mapear e categorizar a produção científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência
Artificial relacionadas à saúde mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto
Terapêutico Singular.
•
Objetivos específicos
- Identificar experiências que envolvam o uso de IA na formação de profissionais da
saúde;
- Mapear estudos que relacionem IA e ensino sobre o PTS;
43
- Identificar lacunas na articulação entre IA, educação em saúde e construção do cuidado
singular.
3.5.2.2 2ª Etapa - Seleção do corpus
Com base nos resultados dos 27 artigos analisados, seguem as informações do corpus
textual:
1. Abrangência temporal: o corpus contempla estudos publicados entre 2019 e 2025, o que
é adequado para capturar a produção científica mais recente sobre Inteligência Artificial
(IA) aplicada ao ensino em saúde e ao Projeto Terapêutico Singular (PTS).
2. Idioma dos textos: o material está em português, por se tratar de traduções. Isso está
alinhado ao objetivo da análise e não compromete a fidelidade ao conteúdo original.
3. Tipo de fonte: o corpus reúne tanto pesquisas primárias (com dados empíricos,
qualitativos e/ou quantitativos) quanto pesquisas secundárias (revisões sistemáticas,
scoping reviews, análises teóricas), o que enriquece a diversidade de abordagens e
amplia as possibilidades de interpretação.
4. Adequação ao objetivo: os estudos envolvem temas como uso de IA na saúde mental,
educação em saúde, projetos terapêuticos singulares e tecnologias no ensino, o que é
compatível com o problema de pesquisa.
Critérios de inclusão
•
Publicações que abordavam o uso de Inteligência Artificial na construção ou apoio ao
Projeto Terapêutico Singular e que envolvessem o processo formativo de discentes da
área da saúde e/ou profissionais dos CAPS;
•
Pesquisas que tratavam da utilização da IA como ferramenta educacional na saúde;
•
Documentos científicos, originais e de revisão, publicados em periódicos e revisados
por pares e com data de publicação entre 2019 e 2025;
•
Acesso gratuito.
Critérios de exclusão
•
Estudos que não abordavam as temáticas integradas: Inteligência Artificial, Projeto
Terapêutico Singular, Saúde mental, Ensino e Educação;
•
Documentos científicos repetidos.
3.5.2.3 3ª Etapa - Definição das unidades de análise
•
Unidade de observação
44
- Trecho de parágrafo extraído do objetivo da pesquisa, desenho do estudo, resultados e
conclusão.
•
Unidade de registro
- Categorização da função do trecho (ex: ensino, aplicação do PTS, alerta ético etc.).
•
Unidade de contexto
- Todo o excerto relacionado ao artigo em questão, como apresentado na síntese do
corpus.
3.5.2.4 4ª Etapa - Elaboração do sistema de categorias
Sistema de codificação baseado em abordagem híbrida (dedutiva e indutiva):
•
Categoria 1: IA como ferramenta de ensino-aprendizagem;
•
Categoria 2: IA aplicada à construção do PTS;
•
Categoria 3: Lacunas na integração entre IA, ensino e PTS;
•
Categoria 4: Desafios éticos e técnicos.
O processo de codificação foi realizado por meio do instrumento GPTAnalistaKrippendorff.
3.5.2.5 5ª Etapa - Pré-teste e refinamento do instrumento
Realizou-se um pré-teste com 4 unidades de análise, uma por categoria. Foram
identificadas sobreposições e reformuladas descrições de inclusão/exclusão das categorias. O
instrumento foi ajustado para melhor clareza e aplicabilidade.
Seguem as quatro categorias temáticas elaboradas com base no objetivo da pesquisa
“Mapear e categorizar a produção científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência
Artificial relacionadas à saúde mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto
Terapêutico Singular” e na análise de conteúdo segundo a metodologia de Klaus Krippendorff
dos resultados dos 27 artigos analisados.
Categoria 1: IA como ferramenta de ensino-aprendizagem
•
Inclui: estudos que utilizam IA para ensinar ou apoiar o processo formativo de
estudantes da saúde;
•
Exclui: estudos com foco exclusivo em apoio clínico a profissionais sem envolvimento
de discentes.
Categoria 2: IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular
•
Inclui: estudos que abordam o uso de IA especificamente na formulação, gestão ou
avaliação do PTS;
45
•
Exclui: estudos que apenas mencionam PTS sem relação com IA ou ensino.
Categoria 3: Lacunas na integração entre IA, ensino e PTS
•
Inclui: estudos que mostram ausência de integração entre as três dimensões (IA,
educação e cuidado singular);
•
Exclui: trabalhos em que apenas uma ou duas dimensões são abordadas
superficialmente.
Categoria 4: Desafios éticos e técnicos
•
Inclui: reflexões sobre as limitações da IA no ensino ou na prática do PTS;
•
Exclui: discussões que não estejam relacionadas à formação de discentes ou ao cuidado
singular.
A seguir, as categorias foram aplicadas em uma amostra do corpus para testar a clareza,
aplicabilidade e possíveis ajustes. Seguem, abaixo, os trechos representativos e indicação de
qual(is) categoria(s) se aplica(m) a cada um:
Trecho 1 — Diniz et al. (2024)
“[...] analisar as ferramentas de inteligência artificial (IA) disponíveis para auxiliar na
sistematização da função do preceptor na avaliação de residentes multiprofissionais na área da
saúde [...]”
Categorias atribuídas:
•
Categoria 1: IA como ferramenta de ensino-aprendizagem
•
Categoria 4: Desafios éticos e técnicos
Trecho 2 — Andrade e Silva (2023)
“[...] investigar a aplicação de assistentes virtuais baseados em IA para apoio psicológico, com
ênfase na detecção de comportamentos depressivos e suicidas [...], sendo essencial aprimorar a
empatia dos sistemas e garantir acompanhamento de profissionais de saúde.”
Categorias atribuídas:
•
Não se aplica diretamente às categorias do estudo, pois não envolve ensino nem
construção do PTS.
Trecho 3 — Seabra et al. (2024)
46
“[...] desenvolvimento de um protótipo de aplicativo móvel voltado ao Projeto Terapêutico
Singular (PTS) para usuários de CAPS [...] inclusão de módulos educativos [...] promover a
autonomia dos pacientes [...] e auxiliar profissionais de enfermagem.”
Categorias atribuídas:
•
Categoria 2: IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular
•
Categoria 4: Desafios éticos e técnicos
Trecho 4 — Martins e Viana (2022)
“[...] investigar como a IA pode contribuir para o sucesso acadêmico dos alunos e para a
melhoria dos processos de ensino e aprendizagem.”
Categorias atribuídas:
•
Categoria 1: IA como ferramenta de ensino-aprendizagem
•
Não trata de PTS - não se aplica à Categoria 2
Com base no pré-teste:
As categorias estão bem definidas e abrangem com clareza os objetivos da pesquisa.
Elas também permitem excluir conteúdo irrelevantes (ex: estudos apenas clínicos, sem foco em
ensino ou PTS).
3.5.2.6 6ª Etapa - Treinamento dos codificadores
Como a análise foi conduzida por um único codificador (GPT-AnalistaKrippendorff), o
processo de treinamento consistiu em análise reflexiva da coerência categorial e padronização
interna dos critérios de codificação.
3.5.2.7 7ª Etapa - Codificação sistemática
Cada uma das 27 fontes foi classificada em uma ou mais das quatro categorias com base
em seu conteúdo. Os dados foram organizados em tabela descritiva e distribuídos conforme as
categorias analíticas.
Categorização Temática - IA, Ensino e Projeto Terapêutico Singular
Categoria 1: IA como ferramenta de ensino-aprendizagem
Artigos incluídos:
•
Diniz et al. (2024): Aplicação da IA na avaliação de residentes multiprofissionais.
47
•
Martins e Viana (2022): IA para prever desempenho e evasão no ensino.
•
Charow et al. (2021): Scoping review sobre programas educacionais com IA.
•
Andrade e Silva (2023): Chatbots com foco em educação psicológica e engajamento de
jovens.
•
Ferreira et al. (2024): Chatbots como instrumentos de autoavaliação guiada e promoção
do engajamento em saúde mental.
•
Spallek et al. (2023): Avaliação de materiais educacionais gerados por Large Language
Models (Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como o ChatGPT.
Síntese preliminar: A IA tem sido aplicada como ferramenta de apoio à aprendizagem,
especialmente na formação médica, psicológica e na residência em saúde. As tecnologias
abordadas incluem machine learning, algoritmos preditivos, sistemas inteligentes e chatbots
que auxiliam no feedback educacional, triagens automatizadas e na geração de conteúdo. Há
ainda um crescente interesse em avaliar criticamente a qualidade e a usabilidade de ferramentas
baseadas em IA no contexto educacional em saúde.
Categoria 2: IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular
Artigos incluídos:
•
Seabra et al. (2024): Protótipo de aplicativo móvel para apoio ao PTS em CAPS.
•
Silva et al. (2020): Operacionalização dos PTS por profissionais dos CAPS.
•
Rocha et al. (2023): PTS como ferramenta avaliativa e pedagógica em curso de
medicina.
•
Tavares, Willrich e Portela (2021): Percepção de usuários sobre o PTS e resolutividade.
•
Antonio et al. (2023): Potencialidades e fragilidades do PTS na percepção de
profissionais.
•
Meneses, Araújo e Moreira (2021): Aplicabilidade do PTS na assistência integral à
saúde.
•
Zubiaurre et al. (2023): Evidências científicas sobre o desenvolvimento do PTS.
•
Baptista et al. (2020): Características dos PTS e distanciamento das diretrizes oficiais.
•
Borges e Avelar (2023): PTS na Rede de Atenção Psicossocial (RAPS) e práticas
terapêuticas singulares.
Síntese preliminar: A literatura sobre PTS evidencia um campo consolidado de práticas
clínicas e pedagógicas. Embora poucos estudos façam uso direto de IA na construção do PTS,
há presença significativa de tecnologias digitais e estratégias de ensino centradas na
48
personalização e corresponsabilização do cuidado. As experiências com estudantes em CAPS,
com aplicativos e com oficinas terapêuticas contribuem para mapear caminhos de futura
integração entre IA e construção singular do cuidado.
Categoria 3: Lacunas na integração entre IA, ensino e PTS
Artigos incluídos:
•
Gooding (2019): Discussão sobre tecnologias digitais em saúde mental, com foco
jurídico e social.
•
Bentes, Sanches e Fonseca (2024): Debate regulatório sobre IA em saúde mental, sem
foco educacional.
•
Gonçalves (2024): IA aplicada à detecção de depressão, sem ênfase no ensino.
•
Farias et al. (2025): IA no diagnóstico e tratamento da ansiedade, com destaque técnico
e clínico.
•
Oliveira et al. (2024): IA para identificação de risco suicida, com abordagem médica.
•
Gomes et al. (2024): Tecnologias na intervenção psiquiátrica com foco clínico.
•
Martins, Sá e Kluthcovsky (2022): Ensino-aprendizagem em residências, sem uso de
IA.
Síntese preliminar: Um dos principais achados desta revisão de escopo é a evidente
fragmentação na literatura. Embora existam estudos relevantes sobre IA na saúde mental e sobre
IA no ensino, são raras as pesquisas que integram explicitamente as três dimensões centrais
deste estudo: IA, ensino em saúde e a construção do PTS. Essa desconexão aponta para uma
lacuna significativa no campo, onde as abordagens clínicas e pedagógicas permanecem
majoritariamente isoladas, e sinaliza uma oportunidade clara para futuras investigações
integradoras.
Categoria 4: Desafios éticos e técnicos
Artigos incluídos:
•
Diniz et al. (2024): Considerações bioéticas e privacidade no uso de IA em programas
de residência.
•
Andrade e Silva (2023): Limitações na empatia dos sistemas e riscos de falsos
positivos/negativos.
•
Ferreira et al. (2024): Limitações metodológicas e éticas no uso de chatbots.
49
•
Bentes, Sanches e Fonseca (2024): Alerta sobre lacunas legais e riscos de uso
inadequado.
•
Gooding (2019): Necessidade de regulação e marcos éticos mais claros.
•
Spallek et al. (2023): Deficiências nos materiais de IA sem supervisão humana.
Síntese preliminar: A implementação de IA em contextos de saúde e educação está
fortemente atravessada por dilemas éticos e técnicos. Preocupações com privacidade, empatia
algorítmica, responsabilidade sobre diagnósticos, vieses e confiabilidade permeiam grande
parte das discussões, reforçando a necessidade de desenvolvimento regulatório e de formação
ética para o uso seguro dessas ferramentas, sobretudo quando aplicadas à formação e ao cuidado
singular.
3.5.2.8 8ª Etapa - Verificação da confiabilidade
Como a análise foi conduzida por um codificador único, não foi possível aplicar o alfa
de Krippendorff entre codificadores. A consistência foi verificada por recodificação em dois
momentos distintos, mantendo-se os resultados.
3.5.2.9 9ª Etapa - Tabulação e análise dos dados codificados
Os dados foram organizados por categoria, permitindo:
• Contagem de frequência de artigos por categoria;
• Análise qualitativa dos trechos exemplares;
• Síntese interpretativa para cada eixo temático.
3.5.2.10 10ª Etapa - Inferência e interpretação dos resultados
As análises permitiram concluir que:
• A IA é utilizada como ferramenta educacional (Categoria 1), embora raramente
voltada à construção do PTS;
• Há experiências promissoras com aplicativos e estratégias pedagógicas que envolvem
o PTS, mas sem uso direto de IA (Categoria 2);
• A articulação entre IA, ensino e PTS é ainda incipiente (Categoria 3);
• Existem riscos éticos e técnicos na adoção da IA em contextos de formação e cuidado
singular (Categoria 4).
3.5.2.1 11ª Etapa - Relato dos achados e considerações metodológicas
50
O presente estudo documenta o processo de análise de conteúdo com base na
metodologia de Krippendorff (1980; 2004), garantindo rastreabilidade, transparência e rigor. A
análise revela um campo fértil para investigações que integrem IA, ensino em saúde e
construção do cuidado centrado na singularidade do sujeito. As categorias identificadas foram
analisadas, ajustadas e validadas pelas pesquisadoras, assegurando coerência interna e
profundidade na interpretação qualitativa.
3.6
Discussão
3.6.1 Categoria 1- IA como ferramenta de ensino-aprendizagem
O uso da Inteligência Artificial (IA) na educação em saúde tem ganhado relevância nos
últimos anos, principalmente pelo potencial de personalização, feedback automatizado e
suporte ao processo de ensino-aprendizagem em ambientes complexos. Segundo Santos Filho
et al. (2024), a IA promove transformações na prática pedagógica ao permitir que estudantes
desenvolvam competências clínicas de maneira simulada, segura e contextualizada. No campo
da saúde, isso se intensifica diante das demandas por soluções educacionais interativas, capazes
de aliar conhecimento técnico e humanização no cuidado (Martins; Viana, 2022). A presença
da IA nos currículos e práticas formativas exige, portanto, reflexão crítica sobre seus benefícios,
limitações e condições de uso ético.
Diniz et al. (2024) exemplificam a integração da IA em contextos educacionais ao
analisarem sua aplicação na sistematização da função do preceptor em residências
multiprofissionais. O estudo aponta que algoritmos podem facilitar a comunicação entre tutores
e discentes, além de oferecer feedbacks pedagógicos em tempo real, desde que acompanhados
de regulamentação ética e capacitação docente.
Martins e Viana (2022) evidenciam o uso de IA para prever desempenho acadêmico e
evasão escolar, utilizando machine learning em análises preditivas. Ainda que a pesquisa não
trate diretamente da construção do PTS, ela reforça o papel da IA como aliada da gestão
educacional e do sucesso acadêmico, sugerindo uma via promissora de integração entre dados
educacionais e estratégias de aprendizagem individualizada.
Charow et al. (2021), por sua vez, conduziram uma revisão de escopo sobre programas
educacionais com IA destacando que, apesar do crescimento no desenvolvimento de currículos
baseados em competências envolvendo IA, ainda existem lacunas na padronização e na
51
formação afetiva e ética dos futuros profissionais da saúde. Essa observação é central quando
se pensa na formação para o cuidado singular, como é o caso do PTS.
A pesquisa de Andrade e Silva (2023) demonstra a aceitação positiva de assistentes
virtuais por jovens, sugerindo que essas tecnologias, além de promoverem engajamento, podem
atuar como mediadoras de processos educativos em saúde mental. Ferreira et al. (2024)
corroboram essa ideia ao destacarem que chatbots contribuem para o engajamento dos usuários
em intervenções de saúde mental, oferecendo suporte educacional, autoavaliação e conteúdo
terapêutico guiado.
Por fim, Spallek et al. (2023) discutem os limites do uso de modelos de linguagem como
o ChatGPT na produção de materiais educacionais. Embora apontem vantagens na geração de
conteúdos acessíveis, os autores alertam para a necessidade de edição humana cuidadosa,
principalmente no que diz respeito à legibilidade, fidelidade às evidências científicas e
adequação ética.
A análise do corpus revela que a IA tem sido explorada como ferramenta pedagógica
em saúde com diferentes graus de profundidade e complexidade. Embora poucos estudos
abordem diretamente sua aplicação no ensino sobre PTS, as experiências com algoritmos,
sistemas preditivos e assistentes virtuais apontam para um campo em expansão. Os achados
indicam que a IA pode contribuir para a formação crítica, reflexiva e humanizada dos discentes,
desde que acompanhada de regulamentações claras, supervisão ética e integração aos valores
do cuidado singular. Futuros estudos podem explorar como essas tecnologias poderiam ser
articuladas à construção de projetos terapêuticos centrados nas necessidades singulares dos
usuários, especialmente em ambientes formativos.
3.6.2 Categoria 2- IA aplicada à construção do Projeto Terapêutico Singular
O Projeto Terapêutico Singular (PTS) constitui uma das principais ferramentas do
cuidado integral e humanizado em saúde mental no Brasil, conforme preconizado pela Reforma
Psiquiátrica e pela Política Nacional de Humanização (PNH). Ele parte do princípio de que o
cuidado deve ser construído de forma compartilhada entre usuários, profissionais e rede de
atenção, respeitando as singularidades de cada sujeito (Brasil, 2004). A incorporação de
tecnologias digitais e, mais recentemente, da Inteligência Artificial (IA) no contexto do PTS
abre novas possibilidades para fortalecer o vínculo terapêutico, aprimorar a gestão das
informações clínicas e ampliar a autonomia dos usuários. Entretanto, a literatura ainda é escassa
em relação ao uso direto da IA para apoiar a construção do PTS, revelando um campo em
desenvolvimento.
52
Seabra et al. (2024) apresentam o estudo mais próximo da intersecção entre IA,
tecnologia e construção do PTS. Os autores desenvolveram um protótipo de aplicativo móvel
voltado a usuários de Centros de Atenção Psicossocial (CAPS), com funcionalidades voltadas
ao conhecimento sobre o PTS, lembretes de medicação e suporte à socialização. Embora não
se trate de uma IA autônoma, o aplicativo sinaliza o potencial de plataformas digitais para
sistematizar, educar e engajar os pacientes no processo terapêutico, o que abre espaço para
futura incorporação de algoritmos inteligentes e interativos.
Silva et al. (2020) também discutem a operacionalização dos PTS nos CAPS a partir da
perspectiva dos profissionais, revelando desafios relacionados à sistematização, registros e
articulação com a rede. A introdução de ferramentas inteligentes poderia suprir justamente essas
fragilidades, por meio da padronização de etapas, análise de dados e acompanhamento
longitudinal dos usuários.
Rocha et al. (2023) reforçam essa dimensão ao demonstrar os benefícios da atividade
de elaboração do PTS por estudantes em campo, apontando para a necessidade de estratégias
que assegurem continuidade e vínculo, desafios que tecnologias baseadas em IA poderiam
ajudar a mitigar.
Outros estudos, como os de Tavares, Willrich e Portela (2021), Antonio et al. (2023),
Meneses, Araújo e Moreira (2021), Zubiaurre et al. (2023), Baptista et al. (2020) e Borges e
Avelar (2023), embora não envolvam diretamente o uso de IA, mapeiam as potencialidades e
os entraves da construção do PTS em diferentes contextos, como a baixa participação dos
usuários, a fragmentação das ações interprofissionais e a falta de sistematização. Esses achados
reforçam a hipótese de que a IA, quando integrada de forma ética e crítica, pode se tornar um
importante recurso de apoio à personalização e ao monitoramento contínuo do cuidado singular.
A literatura analisada revela que, apesar da escassez de estudos que apliquem
diretamente IA na construção do PTS, há um ambiente favorável à sua integração,
especialmente a partir das iniciativas com aplicativos móveis, experiências formativas e
reconhecimento das fragilidades operacionais no processo de cuidado singular. A IA pode atuar
como mediadora na articulação de dados clínicos, apoio à tomada de decisão e no
acompanhamento longitudinal dos planos terapêuticos, desde que incorporada de modo ético,
com supervisão humana e foco na centralidade do sujeito. O desafio atual é transformar o
potencial tecnológico em ferramentas sensíveis às complexidades do cuidado psicossocial, sem
perder de vista a escuta, o vínculo e a corresponsabilidade como princípios fundantes do PTS.
53
3.6.3 Categoria 3 - Lacunas na integração entre IA, ensino e Projeto Terapêutico Singular
Um achado central desta revisão de escopo é a ausência de estudos comparativos na
literatura. Não foram identificados trabalhos que comparem diretamente a aplicação da
Inteligência Artificial com métodos tradicionais de ensino ou de construção do PTS. Essa
lacuna demonstra que a produção científica atual se concentra em descrever experiências de
uso da IA de forma isolada, em contextos educacionais e assistenciais, sem ainda mensurar sua
efetividade em relação a modelos convencionais.
Essa constatação reforça a necessidade de futuras investigações que explorem, de
maneira sistemática, se o emprego da IA é capaz de superar, complementar ou integrar práticas
pedagógicas tradicionais na formação em saúde e na construção do Projeto Terapêutico
Singular. Além disso, verifica-se a carência de pesquisas que analisem a interação entre
tecnologia, discentes e profissionais dos CAPS de forma articulada, contemplando dimensões
pedagógicas, clínicas e organizacionais.
A produção científica sobre saúde mental, tecnologias e educação em saúde revela, nas
últimas décadas, um crescimento notável em áreas específicas como o uso da Inteligência
Artificial (IA) em diagnósticos clínicos ou na gestão educacional, no entanto, conforme
apontado por Krippendorff (2013), a análise de conteúdo deve ser sensível às ausências
estruturais e aos silêncios do discurso. Nesse sentido, torna-se relevante examinar não apenas
o que está presente nos estudos, mas também o que permanece desconectado: a integração entre
IA, ensino de discentes em saúde e construção do Projeto Terapêutico Singular (PTS).
Diversos estudos do corpus abordam a IA como recurso aplicado à saúde mental, mas
sem associá-la a práticas educativas ou ao ensino do cuidado singular. É o caso de Gooding
(2019), que apresenta uma análise crítica sobre os aspectos legais e sociais das tecnologias
digitais em saúde mental, ressaltando a necessidade de regulação e proteção de dados, sem
estabelecer pontes com o ensino ou o PTS.
Bentes, Sanches e Fonseca (2024) também discutem os riscos do uso de assistentes
virtuais inteligentes em saúde mental, alertando para limites éticos e a ausência de marcos
regulatórios no Brasil. Embora relevante, o estudo não avança para o uso dessas tecnologias no
processo de ensino-aprendizagem nem na elaboração de cuidados personalizados.
Outros trabalhos, como Gonçalves (2024), Farias et al. (2025), Oliveira et al. (2024) e
Gomes et al. (2024), concentram-se no uso clínico da IA para detecção de sintomas depressivos,
ideação suicida ou transtornos de ansiedade. Essas abordagens ressaltam o valor técnico da IA,
54
mas não estabelecem conexão com a formação discente ou com práticas educativas centradas
no PTS.
Por outro lado, o estudo de Martins, Sá e Kluthcovsky (2022) foca exclusivamente no
ensino-aprendizagem nos programas de residência em saúde, apresentando categorias como
estratégias pedagógicas e fragilidades do processo formativo, porém sem menção à aplicação
de IA ou ao uso de dispositivos tecnológicos no contexto do PTS.
Essa fragmentação temática evidencia o que Krippendorff chama de “incompletude
comunicativa” no campo científico, quando saberes fundamentais permanecem isolados e as
conexões necessárias à inovação pedagógica não se concretizam. A ausência de abordagens que
integrem as três dimensões (IA, ensino e PTS) limita a capacidade da literatura de oferecer
soluções práticas para a formação em saúde baseada no cuidado singular e no uso crítico de
tecnologias emergentes.
A análise das lacunas na literatura revela que, embora exista produção significativa
sobre IA em saúde mental e sobre ensino em saúde, esses campos ainda operam de forma
dissociada em relação ao Projeto Terapêutico Singular. Essa desconexão impede avanços
teóricos e metodológicos que permitam o uso integrado da IA na formação de profissionais
comprometidos com o cuidado centrado no sujeito. Identificar e explicitar essas lacunas é
essencial para orientar futuras pesquisas, estimular abordagens interdisciplinares e desenvolver
inovações que articulem ensino, tecnologia e singularidade do cuidado em saúde mental.
3.6.4 Categoria 4 - Desafios éticos e técnicos
A inserção da Inteligência Artificial (IA) em contextos educacionais e de saúde mental
tem despertado discussões críticas acerca de suas limitações técnicas e implicações éticas. No
campo da educação em saúde, especialmente quando voltado à formação humanizada e à
construção de Projetos Terapêuticos Singulares (PTS), o uso de IA deve considerar princípios
de transparência algorítmica, proteção de dados e respeito à autonomia dos sujeitos envolvidos.
Como destaca Krippendorff (2013), a validade interpretativa depende do contexto cultural,
social e ético no qual a comunicação está inserida. Assim, refletir sobre os riscos e
oportunidades da IA nesse campo torna-se imprescindível.
Diniz et al. (2024) apontam que a aplicação de IA no apoio à função de preceptores em
programas de residência enfrenta entraves relacionados à privacidade dos dados dos pacientes,
à qualificação dos docentes e à ausência de regulamentações específicas. O estudo alerta que,
apesar do potencial para dinamizar avaliações e comunicações, o uso de IA sem normativas
55
claras pode comprometer a segurança das informações e a qualidade pedagógica do processo
formativo.
De modo semelhante, Andrade e Silva (2023) discutem a eficácia de assistentes virtuais
no apoio psicológico, mas enfatizam os riscos éticos decorrentes da falta de empatia algorítmica
e da possibilidade de falsos positivos e negativos em contextos delicados como a triagem de
depressão e risco suicida. A ausência de vínculo terapêutico e o uso desregulado por populações
vulneráveis também são citados como pontos críticos.
Ferreira et al. (2024) reforçam essas preocupações ao analisarem o uso de chatbots em
saúde mental. Embora os resultados indiquem benefícios na redução de sintomas de ansiedade
e depressão, os autores alertam para as limitações metodológicas dos estudos avaliados, a falta
de validação robusta dos sistemas e os riscos de dependência excessiva de ferramentas digitais.
Bentes, Sanches e Fonseca (2024) e Gooding (2019) expandem o debate ao abordar
questões legais e políticas públicas. Ambos os estudos convergem na constatação de que a
legislação vigente no Brasil é insuficiente para regular o uso de IA em saúde mental,
especialmente quando se trata de dispositivos que interagem diretamente com usuários sem
mediação humana. Tais lacunas regulatórias podem comprometer a confiança dos profissionais
e dos usuários na adoção dessas tecnologias.
Spallek et al. (2023), ao analisarem a produção de conteúdos educacionais gerados por
modelos de linguagem como o ChatGPT, alertam que, embora essas ferramentas apresentem
validade aparente, frequentemente carecem de referências científicas confiáveis, adequação
ética e linguagem apropriada ao público. As saídas automáticas exigem revisão humana
criteriosa, o que limita seu uso autônomo em contextos educacionais sensíveis como a formação
em saúde mental.
A análise dos estudos revela que, apesar do potencial da IA para transformar práticas
educacionais e de cuidado em saúde mental, sua adoção enfrenta obstáculos éticos e técnicos
que não podem ser ignorados. A ausência de regulamentação específica, os riscos de vieses
algorítmicos, a fragilidade empática das interações digitais e as limitações na validação
científica das ferramentas são desafios centrais a serem superados. Tais aspectos tornam-se
ainda mais críticos quando se pensa na aplicação da IA em contextos formativos voltados ao
cuidado singular, como no ensino do PTS. Para que a IA possa ser incorporada de forma ética
e eficaz, é necessário um esforço conjunto de pesquisadores, profissionais da saúde, educadores
e gestores públicos na criação de políticas, protocolos e estratégias de formação crítica para o
uso responsável dessas tecnologias.
56
3.7
Conclusão
Esta revisão de escopo mapeou o panorama da produção científica sobre o uso da
Inteligência Artificial no ensino em saúde mental e sua interface com o Projeto Terapêutico
Singular. Os resultados confirmam que a literatura existente utiliza a IA de maneira isolada,
evidenciando a fragmentação do campo e reforçando a importância de futuras pesquisas que
investiguem a eficácia da IA.
Os achados indicam que a Inteligência Artificial (IA) tem sido empregada, sobretudo,
como recurso pedagógico na formação em saúde, oferecendo feedback personalizado,
monitoramento acadêmico e simulações de competências clínicas. No entanto, essa aplicação
raramente se estende à construção efetiva do Projeto Terapêutico Singular (PTS), limitando-se
a apoiar aspectos gerais do processo formativo, sem incorporar as especificidades do cuidado
centrado no indivíduo.
A investigação sobre IA aplicada à formulação do PTS é escassa. Embora existam
iniciativas pontuais que utilizam plataformas digitais para apoiar usuários em serviços de saúde
mental, não há evidências de sistemas inteligentes que automatizem ou potencializem a
elaboração, acompanhamento e ajustes contínuos dos planos terapêuticos. Assim, a literatura
revela um ambiente propício para a integração tecnológica, mas ainda sem estudos que
demonstrem o uso pleno de algoritmos na personalização dinâmica dos PTS.
As lacunas identificadas indicam que, apesar de haver produções relevantes isoladas
sobre IA em saúde mental, tecnologias educacionais e práticas de PTS, essas vertentes
permanecem desconectadas. Essa fragmentação impede o desenvolvimento de soluções
integradas, capazes de combinar dados clínicos, necessidades individuais e estratégias
pedagógicas em uma única plataforma voltada à formação dos profissionais de saúde e à
construção do cuidado singular.
Adicionalmente, a adoção de IA nesse contexto enfrenta desafios éticos e técnicos não
negligenciáveis. A falta de regulamentações específicas, as questões relacionadas à privacidade
e aos vieses algorítmicos, bem como a fragilidade da empatia digital, ressaltam a necessidade
de protocolos claros para garantir a segurança, a equidade e a adequação humana dos sistemas.
Sem diretrizes robustas e validação adequada, a confiança de educadores, profissionais de saúde
e usuários pode ser comprometida, especialmente em práticas que envolvem o cuidado
psicológico e terapêutico.
Diante desse cenário, recomenda-se para as pesquisas futuras:
57
1. Desenvolvimento de protótipos que integrem algoritmos inteligentes à elaboração e ao
monitoramento dos PTS, considerando as singularidades de cada usuário;
2. Elaboração de normas éticas e regulatórias que orientem a aplicação da IA em
contextos formativos e clínicos, assegurando proteção de dados, transparência
algorítmica e mitigação de possíveis vieses;
3. Avaliação em campo dos impactos dessas inovações sobre a qualidade do cuidado e
sobre a formação crítica dos profissionais, por meio de estudos empíricos que
mensurem resultados em termos de engajamento discente, adesão ao tratamento e
satisfação dos usuários.
A integração efetiva entre IA, ensino em saúde e construção do PTS poderá preencher
as lacunas identificadas, fortalecer práticas pedagógicas centradas no cuidado singular e
fomentar o desenvolvimento de tecnologias que respeitem a complexidade de cada sujeito
envolvido no processo terapêutico.
Este estudo não recebeu financiamento específico de agências de fomento. Os autores
declaram não haver conflito de interesses.
3.8
Referências
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62
4. ARTIGO 2 – PRODUÇÃO CIENTÍFICA SOBRE TECNOLOGIAS DIGITAIS E
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SAÚDE MENTAL, NO ENSINO E NO
PROJETO TERAPÊUTICO SINGULAR: estudo bibliométrico
4.1 Resumo
Introdução: a convergência entre Inteligência Artificial (IA), tecnologias digitais e saúde tem
impactado a educação, a saúde mental e a elaboração de Projetos Terapêuticos Singulares
(PTS). Apesar do potencial de apoio ao cuidado e ao ensino, persistem desafios de integração,
validação empírica e questões éticas, o que reforça a necessidade de mapear e analisar a
produção científica recente sobre o tema. Objetivo: analisar os dados bibliométricos referentes
às tecnologias digitais e à Inteligência Artificial aplicadas à saúde mental, ao ensino em saúde
e ao processo de construção do Projeto Terapêutico Singular. Percurso Metodológico: estudo
bibliométrico, quantitativo, exploratório-descritivo, derivado de uma revisão de escopo. A
pergunta foi definida pela estratégia PCC; buscas em SciELO, BVS, Periódicos CAPES,
ScienceDirect, Wiley, PubMed e Google Acadêmico, com DeCS/MeSH e termos livres (2019–
2025). Aplicaram-se critérios de inclusão/exclusão e triagem em múltiplas etapas, com extração
padronizada de indicadores editoriais, temáticos e metodológicos para análise estatística
descritiva. Resultados: foram incluídos 27 artigos publicados entre 2019 e 2025. As categorias
temáticas extraídas incluíram: Categoria 1 – Dados da publicação: crescimento a partir de 2023,
predominância de periódicos B1 e A2 e maioria em português. Categoria 2 – Características
dos artigos: prevalência de revisões (68%), textos extensos e uso frequente dos descritores
“saúde mental” e “inteligência artificial”. Categoria 3 – Autores e instituições: grupos pequenos
(3–5 autores), liderança de mestres e doutores, com forte concentração de pesquisas no Brasil.
Categoria 4 – Aspectos metodológicos: predomínio de estudos qualitativos, métodos
descritivos, e revisões integrativas/narrativas. Discussão: os achados revelam a morfologia de
um campo emergente. Na Categoria 1, a dispersão dos artigos em diversos periódicos confirma
a Lei de Bradford. Na Categoria 2, a concentração em poucas palavras-chave e temas centrais,
como saúde mental e IA, reflete a Lei de Zipf. Na Categoria 3, a distribuição desigual da autoria,
com pequenos grupos e poucos centros produtivos, segue a Lei de Lotka. Na Categoria 4, a
predominância de revisões qualitativas e documentais indica um estágio inicial de
consolidação, com internacionalização ainda incipiente. Conclusão: o estudo evidenciou que a
produção científica sobre IA, tecnologias digitais, saúde mental ensino em saúde e PTS
apresenta características de campo emergente, em conformidade com as Leis de Bradford, Zipf
e Lotka. Observou-se crescimento recente das publicações, predominância de revisões
qualitativas, concentração temática em transtornos mentais e forte caráter nacional. Apesar do
potencial, a área ainda carece de padronização e maior densidade empírica. Recomenda-se o
avanço metodológico com estudos experimentais, integração prática da IA ao PTS,
fortalecimento de padrões de reporte e cooperação internacional, de modo a consolidar a IA
como ferramenta validada para o cuidado e o ensino em saúde mental.
Palavras-chave: inteligência artificial; tecnologias digitais; saúde mental; educação em saúde;
projeto terapêutico singular.
63
ARTICLE 2 – SCIENTIFIC PRODUCTION ON DIGITAL TECHNOLOGIES AND
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MENTAL HEALTH, EDUCATION, AND THE
SINGULAR THERAPEUTIC PROJECT: bibliometric study
4.2 Abstract
Introduction: the convergence of Artificial Intelligence (AI), digital technologies, and health
has significantly impacted education, mental health, and the development of Singular
Therapeutic Projects (PTS). Despite their potential to support care and education, challenges
related to integration, empirical validation, and ethical concerns persist, reinforcing the need to
map and analyze recent scientific production on the topic. Objective: to analyze bibliometric
data regarding digital technologies and AI applied to mental health, health education, and the
process of constructing the Singular Therapeutic Project. Methodological Approach: a
bibliometric, quantitative, exploratory-descriptive study derived from a scoping review. The
guiding question was defined using the PCC strategy; searches were conducted in SciELO,
BVS, CAPES Journals, ScienceDirect, Wiley, PubMed, and Google Scholar, using
DeCS/MeSH descriptors and free terms (2019–2025). Inclusion and exclusion criteria were
applied, followed by a multi-stage screening, with standardized extraction of editorial, thematic,
and methodological indicators for descriptive statistical analysis. Results: a total of 27 articles
published between 2019 and 2025 were included. The thematic categories identified were:
Category 1 – Publication data: growth from 2023 onward, predominance of B1 and A2 journals,
and most publications in Portuguese. Category 2 – Article characteristics: prevalence of reviews
(68%), extensive texts, and frequent use of the descriptors “mental health” and “artificial
intelligence.” Category 3 – Authors and institutions: small groups (3–5 authors), leadership by
master’s and doctoral researchers, with strong concentration of studies in Brazil. Category 4 –
Methodological aspects: predominance of qualitative studies, documentary and descriptive
methods, and integrative/narrative reviews. Discussion: the findings reveal the morphology of
an emerging field. In Category 1, article dispersion across journals reflects Bradford’s Law. In
Category 2, concentration of keywords and central topics, such as mental health and AI, aligns
with Zipf’s Law. In Category 3, unequal authorship distribution, with small groups and few
leading centers, follows Lotka’s Law. Category 4, the predominance of qualitative studies,
descriptive methods, and integrative/narrative reviews. Conclusion: the study demonstrated
that scientific production on AI, digital technologies, mental health, health education, and PTS
exhibits features of an emerging field, in accordance with Bradford’s, Zipf’s, and Lotka’s Laws.
Recent growth in publications, predominance of qualitative reviews, thematic concentration on
mental disorders, and strong national scope were observed. Despite its potential, the field still
lacks internationalization, standardization, and greater empirical density. Advancing
methodological designs with experimental studies, integrating AI into PTS practice,
strengthening reporting standards, and fostering international cooperation are recommended to
consolidate AI as a validated tool for mental health care and education.
Keywords: artificial intelligence; digital technologies; mental health; health education;
singular therapeutic project.
64
4.3 Introdução
Nas últimas duas décadas, a convergência entre Inteligência Artificial (IA), tecnologias
digitais e o campo da saúde tem se intensificado, transformando profundamente os modos de
produção, disseminação e aplicação do conhecimento biomédico. A IA, em particular, vem
assumindo um papel estratégico não apenas no diagnóstico e tratamento clínico, mas também
na educação em saúde, na gestão de serviços e na personalização do cuidado, inclusive em
contextos complexos como a saúde mental e a elaboração de Projetos Terapêuticos Singulares
(PTS) (Gooding, 2019; Gonçalves, 2024).
O PTS constitui uma estratégia central da atenção psicossocial no Brasil, orientada pela
clínica ampliada e pelo cuidado centrado no usuário. Trata-se de um instrumento coletivo,
interdisciplinar e flexível, que busca articular saberes técnicos e saberes da experiência para
organizar o cuidado integral, sobretudo em serviços como os Centros de Atenção Psicossocial
(CAPS) (Baptista et al., 2020; Borges; Avelar, 2023). No entanto, sua operacionalização
enfrenta desafios recorrentes, como fragmentação de informações, sobrecarga de profissionais,
baixa integração entre níveis de atenção e dificuldades de registro e acompanhamento (Silva et
al., 2020; Antonio et al., 2023).
Nesse cenário, as tecnologias digitais e os modelos de IA emergem como ferramentas
potenciais para apoiar a construção e execução de PTS. Aplicações incluem desde o uso de
aplicativos móveis para o registro e monitoramento de planos terapêuticos, até o emprego de
sistemas de apoio à decisão clínica, chatbots para saúde mental e ferramentas generativas para
educação de profissionais (Andrade; Silva, 2023; Seabra et al., 2024; Spallek et al., 2023).
Durante e após a pandemia de COVID-19, esse movimento foi acelerado pelo aumento
expressivo da demanda por cuidados remotos e pela rápida digitalização dos serviços de saúde
(Lim e Kumar 2024).
Do ponto de vista científico, o crescimento da literatura sobre IA aplicada à saúde
mental e ao ensino é notável. Estudos bibliométricos recentes apontam para um padrão
característico de campos emergentes: núcleo reduzido de periódicos com alta concentração de
publicações, dispersão em uma longa cauda de revistas periféricas (Lei de Bradford), uso
concentrado de poucos descritores temáticos frequentes (Lei de Zipf) e assimetria na
produtividade dos grupos de pesquisa (Lei de Lotka) (Donthu et al., 2021). Esses padrões
indicam que a área está em fase de solidificação. (Han; Zhao, 2025).
Ao mesmo tempo, a integração entre IA e práticas terapêuticas singulares levanta
questões éticas, regulatórias e metodológicas importantes. O uso de modelos generativos e
65
sistemas automatizados em contextos de saúde mental requer atenção especial à transparência
algorítmica, viés nos dados, privacidade dos pacientes e responsabilização clínica (Bentes et
al., 2024; Spallek et al., 2023). Além disso, a rápida difusão de tecnologias não tem sido
acompanhada, em muitos casos, por validações empíricas robustas, o que impõe limites à sua
adoção segura em larga escala (Armaou, 2024).
Diante desse panorama, torna-se essencial compreender como o conhecimento
científico sobre essa temática tem se estruturado: quais são as tendências editoriais, os temas
predominantes, os métodos empregados e os atores envolvidos. A análise bibliométrica oferece
instrumentos poderosos para mapear essa produção, identificar lacunas e orientar futuras linhas
de pesquisa. Ao aplicar indicadores quantitativos a um corpus de publicações científicas, é
possível revelar dinâmicas de colaboração, dispersão temática, evolução temporal e distribuição
geográfica, contribuindo para o amadurecimento de campos emergentes (Donthu et al., 2021;
Lotka, 1926; Bradford, 1948; Zipf, 1949).
Assim surge a pergunta norteadora: quais são os principais indicadores bibliométricos
que caracterizam a produção científica sobre tecnologias digitais e Inteligência Artificial
relacionadas à saúde mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico
Singular? O objetivo geral deste estudo é analisar os dados bibliométricos referentes às
tecnologias digitais e à Inteligência Artificial aplicadas à saúde mental, ao ensino em saúde e
ao processo de construção do Projeto Terapêutico Singular, oferecendo um panorama
estruturado das publicações recentes.
4.4 Percurso Metodológico
Trata-se de um estudo bibliométrico de abordagem quantitativa e caráter exploratório descritivo realizado a partir do corpus de artigos selecionados em uma Revisão de Escopo
(Artigo 1). A revisão teve seu percurso metodológico fundamentado e conduzido de acordo
com as diretrizes atuais do Joanna Briggs Institute (JBI) (Peters et al., 2020). A formulação da
pergunta norteadora da revisão de escopo foi orientada pela estratégia PCC. Seguindo os
critérios previamente estabelecidos, e contemplando as temáticas relacionadas ao Projeto
Terapêutico Singular (PTS), à Inteligência Artificial (IA), às tecnologias digitais e ao ensino
em saúde, foram incluídas 27 produções científicas, que constituíram o corpus da revisão que
norteou este estudo bibliométrico. O processo de identificação, triagem, elegibilidade e inclusão
66
dos artigos pode ser visualizado no fluxograma das varreduras nas bibliotecas virtuais (Figura
1, no artigo 1).
O levantamento inicial resultou em 34.834 registros. Após a aplicação dos filtros,
eliminação de duplicatas e leitura de títulos, resumos e textos completos, o conjunto final de 27
artigos foi selecionado para compor a análise. A Tabela 1 (inserida anteriormente no artigo 1)
apresenta o detalhamento das buscas, com a distribuição de artigos por base de dados,
quantidade inicial recuperada, registros filtrados, leituras flutuantes e produções efetivamente
incluídas no estudo.
A partir desse corpus consolidado na revisão, os artigos foram organizados em planilha
padronizada contendo informações essenciais para a extração de indicadores bibliométricos.
Diferentemente da revisão de escopo previamente publicada, no qual a ênfase recaiu sobre a
análise qualitativa e categorial dos achados, neste estudo os dados coletados referem-se a
indicadores bibliométricos. Os resultados foram estruturados em quadros com as informações
dos 27 artigos, distribuídas em variáveis: título, citação, ano de publicação, idioma, local do
estudo, número de páginas, quantidade de autores, quantidade de palavras-chaves no resumo e
condições de saúde ou problemas estudados.
O Quadro 4 detalha os dados para construção da revisão de escopo que norteou o Estudo
Bibliométrico.
67
Quadro 4 – Elementos metodológicos da revisão de escopo utilizada como base para o estudo bibliométrico.
TÓPICOS DA
DETALHAMENTO DE CADA TÓPICO
PESQUISA
Tema
Revisão de Escopo - TECNOLOGIAS DIGITAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO, NA SAÚDE
MENTAL E NO PROJETO TERAPÊUTICO SINGULAR: revisão de escopo.
Estudo Bibliométrico - PRODUÇÃO CIENTÍFICA SOBRE TECNOLOGIAS DIGITAIS E INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL NA SAÚDE MENTAL, NO ENSINO E NO PROJETO TERAPÊUTICO SINGULAR: estudo
bibliométrico
Pergunta norteadora
Pergunta norteadora da revisão de escopo - Estratégia PCC (População; Conceito; Contexto): Como a Inteligência
Artificial tem sido utilizada como estratégia de ensino para discentes da área da saúde e profissionais dos Centros de
Atenção Psicossocial (CAPS), e quais contribuições são apontadas para a construção do Projeto Terapêutico Singular
(PTS)?
Pergunta norteadora do estudo Bibliométrico - Dedutiva e direta: quais são os principais indicadores bibliométricos
que caracterizam a produção científica sobre tecnologias digitais e Inteligência Artificial relacionadas à saúde mental, ao
ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico Singular?
Objetivo geral
Revisão de escopo - Mapear e categorizar a produção científica sobre tecnologias digitais e de Inteligência Artificial
relacionadas à saúde mental, ao ensino em saúde e à construção do Projeto Terapêutico Singular.
Estudo Bibliométrico - Analisar os dados bibliométricos referentes às tecnologias digitais e à Inteligência Artificial
aplicadas à saúde mental, ao ensino em saúde e ao processo de construção do Projeto Terapêutico Singular.
Estratégias de busca
1. Cruzamento de descritores por meio do operador booleano AND;
(Revisão de Escopo)
2. Uso de aspas nos politermos (descritor com mais de um termo) para que a varredura de documentos científicos
contemplasse o termo exato;
3. Uso de descritores estruturados (codificação) no DECS ou MESH tais como “Inteligência Artificial” /“Artificial
Intelligence”, “Educação em Saúde” / “Health Education.
4. Uso de metadados (filtros) nas bibliotecas virtuais;
5. Uso de descritores em inglês para ampliar o número de artigos.
Bancos de
Banco
Link
terminologias
DeSC
http://decs.bvs.br/
MeSH
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
Descritores livres (não
Descritor
DeCS (Registro)
MeSH (Identificador Único)
codificados),
“Inteligência Artificial” /IA/ “Artificial
22729
D001185
estruturados
Intelligence”
(codificados), termos Tecnologia
14050
D013672
alternativos (registro “Ferramentas digitais”
68
de entrada para o “Saúde Mental” / “Mental Health”
28451
D008603
descritor estruturado)
CAPS
Acolhimento
50296
DDCS050296
“Formação Médica” (Alternativo)
12958
D012577
“Educação Médica” / “Medical Education”
4569
D004501
“Ensino Interprofissional”
“Projeto Terapêutico Singular” / PTS
“Planejamento Terapêutico”/” Patient Care
Planning”
“Residente de Medicina”
“Ensino Médico”
“Tecnologia Educacional”
32764
D018961
TDIC
“Educação interprofissional”
59559
D000081784
“Tecnologia Digital”
59329
D000082222
“Educação em Saúde” / “Health Education”
28480
D006266
Medicina
8678
D008511
“Projeto Terapêutico”
“Machine Learning”
56143
D000069550
“Assistência Psicossocial” / “Psychosocial
Care”
String de busca
String 1 - (“inteligência artificial” OR tecnologia OR “ferramentas digitais”) AND (“saúde mental” OR CAPS OR
acolhimento) AND (“formação médica” OR “educação médica” OR “educação em saúde” OR “ensino interprofissional”)
String 2 - (“inteligência artificial” OR IA) AND (“projeto terapêutico singular” OR “planejamento terapêutico” OR
“patient care planning”) AND (“residente de medicina” OR “formação médica” OR “ensino médico”) AND (CAPS OR
“saúde mental”)
String 3 - (“tecnologia educacional” OR “ferramentas digitais” OR TDIC) AND (“educação em saúde” OR “educação
médica” OR “ensino médico”) AND (“inteligência artificial” OR “IA”) AND (“saúde mental” OR CAPS)
String 4 - “ensino interprofissional” OR “educação em saúde”) AND (“inteligência artificial” OR “tecnologia digital”)
AND (“residente de medicina” OR “formação médica”) AND (“saúde mental” OR CAPS)
String 5 - “projeto terapeutico singular” AND tecnologia
String 6 - “projeto terapêutico singular” AND medicina
String 7 - “projetos terapêuticos” AND IA
69
String 8 - (“Artificial Intelligence” OR “Machine Learning”) AND (“Mental Health” OR “Psychosocial Care”) AND
(“Medical Education” OR “Health Education”)
Bibliotecas Virtuais/
Motor de Busca
Biblioteca
Link
BVS
http://brasil.bvs.br/
Wiley (online Library)
https://onlinelibrary.wiley.com/
ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/
Periódicos da CAPES
https://www.periodicos.capes.gov.br/
Scielo
https://www.scielo.br/
PubMed
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
Google Acadêmico
https://scholar.google.com.ar/
Período de coleta dos
Revisão de escopo - Abril/ 2025.
dados
Estudo bibliométrico - Set e Out/ 2025.
Critérios de inclusão 1. Estudos que abordavam o uso de Inteligência Artificial na construção ou apoio ao Projeto Terapêutico Singular e que
(Revisão de escopo)
envolvessem o processo formativo de discentes da área da saúde e/ou profissionais dos CAPS;
2. Pesquisas que tratavam da utilização da IA como ferramenta educacional na saúde;
3. Documentos científicos publicados em periódicos e revisados por pares e com data de publicação entre 2019 e 2025;
4. Acesso gratuito.
Critérios de exclusão
1. Estudos que não abordavam as temáticas integradas: Inteligência Artificial, Projeto Terapêutico Singular, Saúde
(Revisão de escopo)
mental, Ensino e Educação;
2. Documentos científicos repetidos.
Número de trabalhos
selecionados
para
revisão de escopo.
Categorias obtidas no
estudo
bibliométrico
após a análise.
Foram selecionados vinte e sete (27) documentos para o estudo.
Categoria 1- Dados da publicação
• Corpus
• Periódicos e Qualis
• Formato, acesso e idioma
Categoria 2- Características dos artigos
• Tipo de artigo
• Extensão e palavras-chave
• Eixos temáticos (Condições e problemas estudados)
Categoria 3- Autores e instituições de pesquisa
70
• Tamanho das equipes
• Titulação do autor principal
• Localização institucional
Categoria 4- Aspectos metodológicos
• Natureza da pesquisa
• Métodos
• Tipos de revisão
Análise, interpretação e
discussão dos resultados
Tecnologias
digitais
utilizadas no estudo
bibliométrico.
Ver em “Resultados e Discussão”
Tecnologia
(software ou
website)
Manus IA
Link
https://manus.im/app
Utilidade
Avaliação, checagem e geração de gráficos e figuras.
Python
(bibliotecas
Geração de gráficos estatísticos (treemap, nuvem de palavras e rede de
networkx, matplotlib e
coocorrência das palavras-chave).
wordcloud)
Chat GPT 4.0 e 5.0
https://chatgpt.com/
Avaliação, checagem e criação de Gráficos e figuras.
As figuras e visualizações gráficas geradas com apoio de Inteligência Artificial (ChatGPT, Manus e bibliotecas Python) foram
posteriormente revisadas, conferidas e interpretadas criticamente pelas pesquisadoras, assegurando a coerência com os dados brutos
e os objetivos do estudo.
Este TACC - Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso.
Apresentação da revisão
em formato de artigo, o
qual
contemple
propostas para estudos
futuros
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
71
4.5 Resultados
Com a finalidade de organizar os resultados, foram estruturados quadros com as
informações dos 27 artigos, distribuídas em variáveis. No quadro 5 foram organizadas as
seguintes variáveis: Título, citação, ano de publicação, idioma, local do estudo, número de
páginas, quantidade de autores, quantidade de palavras-chaves no resumo e condições de saúde
ou problemas estudados.
72
Quadro 5– Detalhamento das variáveis: título, referência, ano de publicação, idioma, local do estudo, número de páginas, quantidade de autores, quantidade de
palavras-chaves no resumo e condições de saúde ou problemas estudados.
ARTIGO
TÍTULO
REFERÊNCIA
ANO
IDIOMA
LOCAL
DO
ESTUDO
NÚMERO
DE
PÁGINAS
QUANTIDA
DE DE
AUTORES
QUANTIDADE
DE PALAVRASCHAVES NO
RESUMO
CONDIÇÕES DE
SAÚDE OU
PROBLEMAS
ESTUDADOS
1
Mapping the rise
of digital mental
health
technologies:
Emerging issues
for law and
society
2019
Inglês
Victoria,
Austrália
11
1
5
Transtornos mentais
2
Promoção da
saúde mental no
ambiente laboral:
desenvolvimento
e validação de um
web software
2024
Português
Paraná,
Brasil
13
5
6
depressão,
ansiedade e estresse
no contexto laboral.
3
Tecnologias
educacionais
sobre saúde
mental na área da
Saúde: protocolo
de scoping review
2023
Português
Rio
Grande do
Norte,
Brasil
7
6
3
Saúde mental em
geral; transtornos
mentais; impactos
psicossociais da
COVID-19.
4
Aplicação da
Inteligência
Artificial em
transtornos
mentais: uma
revisão
Gooding, Piers. Mapping the rise of
digital mental health technologies:
Emerging issues for law and society.
International Journal of Law and
Psychiatry, v. 67, e101498, 2019. DOI:
10.1016/j.ijlp.2019.101498. Disponível
em:
https://doi.org/10.1016/j.ijlp.2019.101498
Pinhatti, Evelin Daiane Gabriel;
Machado, Regina Celia Bueno Rezende;
Pimenta, Rosangela Aparecida; Jaques,
André Estevam; Haddad, Maria do
Carmo Fernandez Lourenço. Promoção
da saúde mental no ambiente laboral:
desenvolvimento e validação de um web
software. Revista Latino-Americana de
Enfermagem, v. 32, e4354, 2024. DOI:
10.1590/1518-8345.7181.4354.
Disponível em:
https://doi.org/10.1590/15188345.7181.4354.
Santos, Alexandy Michel Dantas et al.
Tecnologias educacionais sobre saúde
mental na área da Saúde: protocolo de
scoping review. Online Brazilian Journal
of Nursing, v. 22, supl. 1, e20236668,
2023. DOI: 10.17665/16764285.20236668. Disponível em:
https://doi.org/10.17665/16764285.20236668.
Menezes, Carlos Alexandre Gomes
Passarinho et al. Aplicação da
Inteligência Artificial em transtornos
mentais: uma revisão sistemática.
Brazilian Journal of Health Review,
Curitiba, v. 7, n. 4, p. 1-21, jul./ago. 2024.
2024
Português
São Paulo,
Pará e Rio
de
Janeiro,
Brasil
21
10
3
Transtornos mentais
73
sistemática
5
Assistentes
Virtuais
Inteligentes e
saúde mental:
debates
regulatórios no
Brasil
6
Inteligência
Artificial e
Depressão:
revisão
sistemática
7
O uso da
inteligência
artificial na
identificação do
paciente
psiquiátrico com
tendência suicida
8
O uso de
inteligência
artificial no
diagnóstico e
tratamento de
transtorno da
ansiedade
Revisão da
Literatura Sobre
Assistentes
Virtuais para
9
DOI: 10.34119/bjhrv7n4-214. Disponível
em: https://doi.org/10.34119/bjhrv7n4214.
Bentes, Anna; Sanches, Danielle;
Fonseca, Paulo. Assistentes Virtuais
Inteligentes e saúde mental: debates
regulatórios no Brasil. Reciis – Revista
Eletrônica de Comunicação, Informação
& Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v.
18, n. 3, p. 538-553, jul.-set. 2024. DOI:
10.29397/reciis.v18i3.4310. Disponível
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https://doi.org/10.29397/reciis.v18i3.4310
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Depressão: Revisão Sistemática. Revista
da UI_IPSantarém – Unidade de
Investigação do Instituto Politécnico de
Santarém, Santarém, v. 12, n. 1, e33936,
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https://revistas.rcaap.pt/uiips/.
Oliveira, Fernando Elizio de; NERI,
Débora Julianna Vital; Ribeiro, Karen
Mirelly Lima; Oliveira, Luana Vitória
Nascimento de; SANTOS, Emilly
Pereira; Pereira, Mayra Lima; Lima,
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artificial na identificação do paciente
psiquiátrico com tendência suicida.
Revista Contemporânea, v. 4, n. 10, p. 115, 2024. ISSN 2447-0961. DOI:
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Farias, Kalil Alfredo Sandes et al. O uso
de inteligência artificial no diagnóstico e
tratamento de transtorno da ansiedade.
Revista Contemporânea, v. 5, n. 2, p. 117, 2025. DOI: 10.56083/RCV5N2-105.
Disponível em:
https://doi.org/10.56083/RCV5N2-105.
Andrade, Quele da Silva; SILVA, Camila
Bezerra da. Revisão da Literatura Sobre
Assistentes Virtuais para Apoio
Psicológico Utilizando Inteligência
2024
Portugûes
Rio de
Janeiro e
Bahia,
Brasil
16
3
4
Saúde mental;
regulação do uso de
tecnologias em
saúde
2024
Português
Santa
Catarina,
Brasil
12
1
3
Depressão
(Transtorno
Depressivo Maior)
2024
Portugues
Amazonas
, Brasil
15
7
4
Ideação suicida
(associada a
depressão,
ansiedade e
estresse).
2025
Português
Alagoas,
Brasil
17
4
4
Transtorno de
Ansiedade
2023
Português
Bahia,
Brasil
10
2
2
Depressão,
ansiedade e ideação
suicida.
74
Apoio Psicológico
Utilizando
Inteligência
Artificial
10
Tecnologias para
o cuidado em
saúde mental e
enfermagem:
Revisão
integrativa
11
Uso de aplicativos
móveis como
meio de aumentar
adesão ao
tratamento
farmacológico em
saúde mental:
uma revisão
integrativa da
literatura
Uso de
inteligência
artificial no
processo
avaliativo do
residente
multiprofissional
de saúde: uma
revisão da
literatura
Uso do chatbot no
enfrentamento da
12
13
Artificial. In: escola regional de
computação bahia, alagoas e sergipe
(ERBASE), 23., 2023, Porto Alegre:
Sociedade Brasileira de Computação,
2023. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/erbase/arti
cle/view/27681.DOI:
https://doi.org/10.5753/erbase.2023.2360
57.
Lima, Maria Gisleide Penha de et al.
Tecnologias para o cuidado em saúde
mental e enfermagem: Revisão
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Guedes, Jorge Luís Bezerra et al. Uso de
aplicativos móveis como meio de
aumentar adesão ao tratamento
farmacológico em saúde mental: uma
revisão integrativa da literatura. Revista
Psicologia & Saberes, v. 12, n. 1,
e121572, 2023. Disponível em:
https://revistapsicologiaesaberes.com/e12
1572.
2022
Portugûes
Ceará,
Brasil
21
10
5
Transtornos mentais
2023
Português
Alagoas,
Brasil
10
6
3
Transtornos mentais
Diniz, Clebiana Alves e Silva et al. Uso
de inteligência artificial no processo
avaliativo do residente multiprofissional
de saúde: uma revisão da literatura.
Revista Foco, [S. l.], v. 17, n. 12, p.
e7333, 2024. DOI:
10.54751/revistafoco.v17n12-172.
2024
Português
Alagoas e
Pernambu
co, Brasil
25
10
5
Educação em saúde
(avaliação de
residentes
multiprofissionais).
Ferreira, Diego da Silva et al. Uso do
chatbot no enfrentamento da ansiedade:
uma revisão integrativa. Revista de
2024
Português
Ceará e
Rio
Grande do
16
6
5
Ansiedade
75
ansiedade: uma
revisão integrativa
14
Inteligência
artificial na
educação: uma
revisão integrativa
da literatura
15
O ensinoapresendizagem
nas residências
em saúde: uma
revisão
sistemática
16
Projeto
terapêutico
singular na saúde
mental: uma
revisão integrativa
17
Projetos
terapêuticos
singulares em
saúde mental no
Brasil: revisão de
literatura
18
O
desenvolvimento
do projeto
terapêutico
singular na saúde
Enfermagem Atual In Derme, [S. l.], v.
98, n. 2, p. e024297, 2024. DOI:
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Norte,
Brasil
2022
Português
São Paulo,
Brasil
13
2
4
Educação
2022
Português
Paraná,
Brasil
15
3
3
Educação em saúde
2020
Português
Rio
Grande do
Sul, Brasil
10
4
5
Transtornos mentais
2023
Português
Rio de
Janeiro,
Brasil
19
2
3
Transtornos mentais
2023
Português
Rio
Grande do
Sul e São
Paulo,
Brasil;
17
6
3
Transtornos Mentais
76
19
mental: revisão
integrativa
O projeto
terapêutico
singular como
estratégia para o
cuidado integral:
uma revisão
integrativa
20
Uso de tecnologia
na intervenção
psiquiátrica:
análise de revisão
sistemática
21
Desenvolvimento
de um protótipo
de aplicativo
móvel para
Projeto
Terapêutico
Singular em saúde
mental
Análise do
impacto do
projeto
terapêutico
singular no
serviço de saúde,
comunidade e
ensino médico
Desafios na
operacionalização
dos projetos
terapêuticos
singulares nos
22
23
6, p. 2788-2804, 2023. DOI:
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10.15210/jonah.v14i2.25788.
2021
Português
2024
Inglês
2024
Português
Rocha, Maria Carolina Pereira da et al.
Análise do impacto do projeto terapêutico
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Ciências Médicas de Sorocaba, Sorocaba,
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10.23925/1984-4840.2023v25a11.
2023
Silva, Nathália dos Santos et al. Desafios
na operacionalização dos projetos
terapêuticos singulares nos Centros de
Atenção Psicossocial. Psicologia em
2020
Coimbra,
Portugal
Bahia,
Brasil
10
3
3
Transtornos mentais
Pernambu
co, Minas
Gerais,
São Paulo,
Piauí e
Maranhão,
Brasil
Santa
Catarina,
Brasil
13
10
3
Transtornos mentais
14
6
4
Saúde Mental
Português
São Paulo,
Brasil
5
4
4
Saúde Mental
Português
Goiás e
Minas
Gerais,
Brasil
15
5
3
Transtornos mentais
graves e uso
abusivo de álcool e
outras drogas.
77
24
25
26
27
centros de atenção
psicossocial
Percepção dos
usuários de um
centro de atenção
psicossocial sobre
seu projeto
terapêutico
singular
Projeto
terapêutico
singular:
potencialidades e
dificuldades na
saúde mental
Artificial
Intelligence
Education
Programs for
Health Care
Professionals:
Scoping Review
Can we use
ChatGPT for
Mental Health and
Substance Use
Education?
Examining Its
Quality and
Potential Harms
Estudo, Maringá, v. 25, p. e49996, 2020.
DOI: 10.4025/psicolestud.v25i0.49996.
Tavares, Iolanda Valéria Fernandes;
Willrich, Janaína Quinzen; Portela,
Dariane Lima. Percepção dos usuários de
um centro de atenção psicossocial sobre
seu projeto terapêutico singular.
Research, Society and Development, v.
10, n. 10, p. e560101019029, 2021. DOI:
10.33448/rsd-v10i10.19029
Antonio, Cleci Raquel et al. Projeto
terapêutico singular: potencialidades e
dificuldades na saúde mental. Linhas
Críticas, Brasília, v. 29, p. e45423, 2023.
DOI: 10.26512/lc29202345423.
2021
Português
Rio
Grande do
Sul, Brasil
8
3
4
Transtornos mentais
graves e uso
abusivo de álcool e
outras drogas.
2023
Português
Rio
Grande do
Sul, Brasil
14
7
4
Transtornos mentais
e uso de álcool e
outras drogas.
Charow, Rebecca et al. Artificial
Intelligence Education Programs for
Health Care Professionals: Scoping
Review. JMIR Medical Education, v. 7, n.
4, p. e31043, 2021. DOI: 10.2196/31043.
2021
Inglês
Ontario,
Canadá
22
10
6
Educação em saúde
Spallek, Sophia et al. Can we use
ChatGPT for Mental Health and
Substance Use Education? Examining Its
Quality and Potential Harms. JMIR
Medical Education, v. 9, p. e51243, 2023.
DOI: 10.2196/51243.
2023
Inglês
New
South
Wales,
Austrália
10
5
10
Saúde mental e uso
de substâncias.
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
78
Para complementar a caracterização e organização das publicações o Quadro 6 foi
elaborado com variáveis relacionadas ao fluxo editorial, contemplando dados de submissão,
aceitação e publicação. Esses elementos permitem observar a dinâmica editorial e situar a
produção científica no tempo, oferecendo um panorama mais detalhado do percurso dos
manuscritos até a sua divulgação final.
79
Quadro 6 - Detalhamento das variáveis: periódico, submissão, aceitação e publicação do artigo e prazo de publicação.
ARTIGO
PERIÓDICO
SUBMISSÃO DO ARTIGO
1
International Journal of Law and Psychiatry
2
Abril/2019
ACEITAÇÃO DO
ARTIGO
Agosto/2019
PUBLICAÇÃO DO
ARTIGO
Outubro/2019
PRAZO DE
PUBLICAÇÃO
Seis meses
Revista Latino-Americana de Enfermagem
Novembro/2023
Junho/2024
Setembro/2024
Dez meses
3
Online Brazilian Journal Of Nursing
Fevereiro/2023
Julho/2023
Novembro/2023
Nove meses
4
Brazilian Journal of Health Review
Junho/2024
Não Informado
Agosto/2024
Dois meses
5
Abril/2024
Julho/2024
Setembro/2024
Cinco meses
6
Revista Eletrônica de Comunicação,
Informação & Inovação em Saúde
Revista da UI_IPSantarém
Não Informado
Não Informado
Agosto/2024
Sem dados
7
Revista Contemporânea
Não Informado
Não Informado
Outubro/2024
Sem dados
8
Revista Contemporânea
janeiro/2025
Fevereiro/2025
Fevereiro/2025
Um mês
9
Não Informado
Não Informado
Setembro/2023
Sem dados
10
Anais da Escola Regional de Computação
Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE).
Research, Society and Development
Novembro/2022
Novembro/2022
Novembro/2022
Dezesseis dias
11
Revista Psicologia & Saberes
Não Informado
Não Informado
Outubro/2023
Sem dados
12
Revista Foco
Novembro/2024
Dezembro/2024
Dezembro/2024
Um mês
13
Revista enfermagem atual
Janeiro/2024
Março/2024
Não Informado
Sem dados
14
Revista Internet Latent Corpus Journal
Não Informado
Não informado
Fevereiro/2022
Sem dados
15
Revista Ciência et Praxis
Não informado
Não informado
Agosto/2022
Sem dados
16
Revista Brasileira de Enfermagem
(REBEn)
Vértices
Junho/2018
Novembro/2018
Março/2020
Vinte e um Meses
Fevereiro/2023
Junho/2023
Julho/2023
Cinco meses
Arquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR
(Universidade Paranaense)
Revista Psicologia e Saúde em Debate.
Maio/2023
Junho/2023
Junho/2023
Um mês
Não Informado
Não Informado
Janeiro/2021
Sem dados
Brazilian Journal of Implantology and
Health Sciences
Journal of Nursing and Health
Dezembro/2023
Não Informado
Janeiro/2024
Um mês
Novembro/2023
Agosto/2024
Setembro/2024
Dez meses
17
18
19
20
21
80
22
Outubro/2023
Março/2024
Abril/2024
Cinco meses
23
Revista da Faculdade de Ciências Médicas
de Sorocaba
Revista Psicologia em Estudo
Setembro/2019
Junho/2020
Novembro/2020
Catorze meses
24
Research, Society and Development.
Agosto/2021
Agosto/2021
Agosto/2021
Quinze dias
25
Linhas Críticas
Outubro/2022
Fevereiro/2023
Fevereiro/2023
Quatro meses
26
Journal of Medical Internet Research
Junho/2021
Outubro/2021
Dezembro/2021
Seis meses
27
Journal of Medical Internet Research
Julho/2023
Novembro/2023
Novembro/2023
Quatro meses
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
81
Os dados bibliométricos foram organizados em categorias para facilitar a interpretação
dos resultados.
4.5.1 Categoria 1- Dados da publicação
Corpus
A análise cronológica revelou uma concentração progressiva das publicações nos anos
mais recentes (Figura 4). Entre 2019 e 2022, a produção manteve-se modesta, com variação
entre um e três artigos por ano. A partir de 2023, observa-se um salto expressivo: oito artigos
foram publicados naquele ano e nove em 2024, que concentrou a maior proporção da amostra
(33,3%). Já em 2025, até o momento da coleta, havia apenas um artigo registrado, o que pode
estar associado ao fato de o ano ainda estar em andamento. Esse padrão evidencia um
crescimento da produção científica sobre Inteligência Artificial aplicada à saúde, sobretudo nas
interfaces com saúde mental, educação em saúde e Projeto Terapêutico Singular, sinalizando a
consolidação do tema como campo emergente de interesse acadêmico.
Figura 4 – Distribuição Percentual por ano de Publicação.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Periódicos e Qualis
Os 27 artigos analisados foram publicados em 24 periódicos distintos, evidenciando
dispersão temática e diversidade de fontes de publicação. Observou-se repetição em três
periódicos: Revista Contemporânea (2 artigos), Research, Society and Development (2 artigos)
e Journal of Medical Internet Research (2 artigos). A distribuição dos artigos por periódicos,
classificação Qualis e frequência de publicação podem ser observados na tabela 2.
82
Tabela 2 – Distribuição da produção científica.
PERIÓDICOS
International Journal of Law and Psychiatry
QUALIS
FREQUÊNCIA
OBTIDOS NA
PLATAFORMA
SUCUPIRA
A2
1
Revista Latino-Americana de Enfermagem
A2
1
Online Brazilian Journal Of Nursing
B1
1
Brazilian Journal of Health Review
B3
1
Revista
Eletrônica
de Comunicação, Informação
encontrada
Informação & Inovação em Saúde
Informação
Revista da UI_IPSantarém
não
1
não
1
encontrada
Revista Contemporânea
B1
Anais da Escola Regional de Computação Informação
encontrada
Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE).
Research, Society and Development
C
2
não
1
2
Revista Psicologia & Saberes
B1
1
Revista Foco
B2
1
Revista enfermagem atual
B2
1
Revista Internet Latent Corpus Journal
B1
1
Revista Ciência et Praxis
Informação
encontrada
Revista Brasileira de Enfermagem (REBEn)
A4
1
Vértices
B4
1
Arquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR
(Universidade Paranaense)
Revista Psicologia e Saúde em Debate.
B1
1
Informação
encontrada
não
não
1
1
Brazilian Journal of Implantology and Health B3
Sciences
Journal of Nursing and Health
B1
1
Revista da Faculdade de Ciências Médicas de A4
Sorocaba
Revista Psicologia em Estudo
A1
1
Linhas Críticas
A2
1
Journal of Medical Internet Research
A1
2
1
1
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Com relação a qualificação Qualis/CAPES dos periódicos em que os artigos foram
publicados, verificou-se predominância do estrato B1 (n=6; 31,6%), seguido por A2 (n=3;
15,8%). Os estratos A1, A4, B2 e B3 apresentaram 2 artigos cada (10,5%), enquanto os estratos
B4 e C foram representados por apenas 1 artigo cada (5,3%). Esses resultados, ilustrados na
83
Figura 5, revelam uma distribuição heterogênea das publicações, com destaque para a
concentração em periódicos de estratos intermediários e superior. Além da classificação Qualis,
buscou-se identificar o fator de impacto dos periódicos. Observou-se, entretanto, que apenas
em quatro artigos (14,8%) foi possível obter essa informação, variando entre 5,807 e 7,484,
enquanto na maioria (n=23; 85,2%) não havia registro disponível. Esse achado sugere que parte
expressiva da produção científica analisada é veiculada em revistas que não possuem fator de
impacto atribuído pelas bases internacionais, reforçando a predominância de periódicos de
circulação regional e nacional.
Figura 5 – Distribuição dos artigos segundo a qualificação Qualis CAPES
Fonte:
elaborada pela autora (2025).
No que se refere à área de avaliação Qualis CAPES, a maioria dos artigos foi vinculada
à área de Saúde Coletiva (n=9; 33,3%), seguida por Interdisciplinar (n=5; 18,5%) e Ensino
(n=4; 14,8%). As demais áreas apareceram de forma pontual, com apenas um artigo cada
(3,7%), incluindo Ciências Sociais Aplicadas, Ciência da Computação, Ciências da Saúde,
Ciências Humanas, Medicina I, Medicina II, Psicologia, Enfermagem e Educação. Essa
distribuição (Tabela 3) demonstra a predominância da Saúde Coletiva e a contribuição de
diferentes campos do conhecimento.
Tabela 3 – Distribuição dos artigos segundo a área de avaliação Qualis CAPES.
ÁREA DE AVALIAÇÃO
FREQUÊNCIA
%
CAPES
Saúde Coletiva
9
33,3
Interdisciplinar
5
18,5
84
Ensino
4
14,8
Ciências Sociais Aplicadas
1
3,7
Ciência da Computação
1
3,7
Ciências da Saúde
1
3,7
Ciências Humanas
1
3,7
Medicina I
1
3,7
Psicologia
1
3,7
Enfermagem
1
3,7
Medicina II
1
3,7
Educação
1
3,7
27
100
Total
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Formato, acesso e idioma
Quanto ao formato de publicação, observou-se que a maioria foi publicado em revistas
on-line (n=23; 85,2%), enquanto apenas uma pequena parcela correspondeu ao formato
impresso (n=4; 14,8%), conforme ilustrado na figura abaixo (Figura 6). Esse dado demonstra a
predominância do meio digital como principal veículo de disseminação científica no período
avaliado. Dos 27 artigos, verificou-se que 12 foram publicados em revistas com cobrança de
taxa de publicação (44,4%) e 13 em revistas de acesso gratuito (48,1%). Em dois artigos (7,5%)
não foi possível identificar essa informação.
Figura 6 – Formato das publicações nas revistas.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
85
O Português foi o idioma predominante, correspondendo a 88,9% dos artigos publicados
(n=24), enquanto apenas três artigos (11,1%) estavam disponíveis em inglês. Esses resultados
indicam que, embora o tema investigado desperte interesse internacional, a produção científica
permanece majoritariamente divulgada em língua portuguesa, reforçando a relevância regional
e nacional das pesquisas.
A figura 7 abaixo ilustra a distribuição dos artigos segundo o idioma.
Figura 7 – Distribuição dos artigos segundo o idioma.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Com relação ao caráter internacional das publicações, observou-se que apenas 4 artigos
(14,8%) possuíam abrangência internacional, enquanto a grande maioria, 23 artigos (85,2%),
teve foco em contextos nacionais. Conforme ilustrado na Figura 8.
Figura 8 – Distribuição dos artigos quanto ao caráter internacional.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
86
No que tange aos prazos de publicação dos artigos, conforme já citado anteriormente
no quadro 4, a análise do boxplot (Figura 9) evidencia que os prazos de publicação variaram
entre quinze dias e vinte e um meses, com mediana próxima de quatro a cinco meses. A maioria
dos artigos concentrou-se no intervalo de um a seis meses, embora tenham sido observados
casos extremos de tramitação muito rápida (quinze – dezesseis dias) e de longa duração (acima
de catorze meses). Ressalta-se que, em 6 artigos (22,2%), não havia informações suficientes
para avaliar o prazo de forma fidedigna.
Figura 9 – Boxplot dos prazos de publicação.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
4.5.2
Categoria 2- Características dos artigos
Tipo de artigo
Dos 27 artigos analisados no corpus da pesquisa, observa-se que 8 (29,6%)
correspondem a estudos originais, enquanto 19 (70,4%) são artigos de revisão, conforme
ilustrado na figura abaixo (Figura 10). Essa predominância de publicações de revisão evidencia
uma tendência consolidada na literatura científica de sistematizar e discutir conhecimentos já
produzidos sobre o tema, fornecendo bases teóricas robustas e panoramas abrangentes do estado
da arte.
87
Figura 10 – Distribuição por tipo de artigo.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Extensão e palavras-chave
Em relação a extensão dos artigos, observou-se que a maioria apresentou entre 6 e 10
páginas (n=9; 33,3%) ou mais de 15 páginas (n=9; 33,3%). Em seguida, aparecem os artigos
com 11 a 15 páginas (n=8; 29,6%), e apenas um artigo (3,7%) apresentou até 5 páginas. Esse
resultado (Figura 11) demonstra certa heterogeneidade no tamanho das publicações, com
predomínio de produções mais extensas.
Figura 11 – Distribuição dos artigos segundo o número de páginas
Fonte: elaborado pela autora (2025).
88
Referente às palavras-chave utilizadas nos artigos analisados, identificou-se um total de
78 termos distintos, totalizando 109 ocorrências. As expressões mais recorrentes foram “saúde
mental” (n=12), evidenciando a centralidade do tema no corpus analisado. Em seguida
destacou-se “inteligência artificial” (n=6), refletindo a interface tecnológica das publicações, e
“serviços de saúde mental” (n=4), que reforça a vinculação das pesquisas ao contexto
assistencial. Outros termos apresentaram frequência intermediária, como “enfermagem” (n=3),
“transtornos mentais” (n=3) e “atenção primária à saúde” (n=3). Já “psiquiatria”, “tecnologia”,
“aplicativos móveis” e “education” foram identificados em 2 ocorrências cada. Os demais
termos apareceram apenas uma vez, configurando uma alta dispersão temática. Esse resultado
evidencia que, embora haja diversidade de enfoques, a centralidade do debate permanece
voltada à interface entre saúde mental, serviços de atenção e tecnologias digitais. Para fins de
visualização, a Figura 12 apresenta apenas as palavras-chave mais frequentes, uma vez que o
número total de termos identificados foi elevado.
Figura 12 – Palavras-chave mais frequentes nos artigos.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Complementando a análise, a Figura 13 apresenta a wordcloud gerada a partir das 78
palavras-chave identificadas. A visualização evidencia graficamente a predominância de
termos como saúde mental, inteligência artificial e serviços de saúde mental, ao mesmo tempo
em que ilustra a dispersão de outros conceitos que apareceram com menor frequência,
reforçando a diversidade temática do corpus.
89
Figura 13 – Wordcloud das palavras-chave.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
A rede de coocorrência (Figura 14) representa graficamente as relações entre os
principais descritores utilizados nos artigos analisados. Observa-se que “saúde mental”
constitui o nó central, conectando-se diretamente a termos como “inteligência artificial”,
“transtornos mentais” e “serviços de saúde mental”, o que evidencia seu papel estruturante no
corpus. A presença de conexões mais curtas e diretas entre os termos sugere proximidade
temática e reforça a convergência das produções na interface entre tecnologia, assistência e
práticas de cuidado em saúde mental. Esse padrão confirma a centralidade conceitual de “saúde
mental” e revela como as demais palavras-chave orbitam em torno desse eixo principal.
90
Figura 14 – Rede de coocorrência das palavras-chave.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
O treemap das palavras-chave (Figura 15) apresenta a distribuição proporcional dos
termos identificados nos 27 estudos analisados. O tamanho dos blocos corresponde à frequência
de ocorrência de cada palavra-chave, evidenciando a predominância de “saúde mental” (n=12)
e “inteligência artificial” (n=6). Termos como “transtornos mentais”, “serviços de saúde
mental”, “atenção primária à saúde”, “enfermagem” e “tecnologia” aparecem com frequências
intermediárias, enquanto demais descritores ocupam áreas menores, indicando menor
recorrência. Essa visualização reforça a concentração temática em torno da interface entre saúde
mental, tecnologia e assistência, ao mesmo tempo em que evidencia a heterogeneidade e a
ampla dispersão de termos entre os estudos.
91
Figura 15 – Treemap das palavras-chave (frequência).
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Quanto à quantidade de palavras-chave nos resumos, observou-se predominância de
artigos com 3 palavras-chave (n=10; 37,0%) e 4 palavras-chave (n=8; 29,6%). Em seguida,
identificaram-se resumos com 5 palavras-chave (n=5; 18,5%) e com 6 palavras-chave (n=2;
7,4%). Apenas um artigo (3,7%) apresentou 10 ou mais palavras-chave, enquanto em outro
(3,7%) não havia registro dessa informação. Esses resultados sugerem que a maior parte das
revistas segue o padrão editorial de exigir entre 3 e 5 palavras-chave, prática comum em
publicações científicas, conforme apresentado na Tabela 4.
Tabela 4 – Distribuição dos artigos segundo a quantidade de palavras-chave.
QUANTIDADE DE
FREQUÊNCIA
%
PALAVRAS-CHAVES
3
10
37,0
4
8
29,6
5
5
18,5
6
2
7,4
≥ 10
1
3,7
Sem Informação
1
3,7
Total
27
100
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Com relação ao número de referências utilizadas nas publicações, observou-se uma
variação considerável, de 14 a 93 fontes por artigo. A maior concentração ocorreu na faixa de
92
até 20 referências (n=8; 29,6%), seguida pela faixa de 21 a 30 referências (n=7; 25,9%). Em
menor proporção, destacaram-se artigos com 31 a 40 referências (n=5; 18,5%) e aqueles com
mais de 50 referências (n=5; 18,5%). Apenas dois artigos (7,4%) apresentaram entre 41 e 50
referências. Esses resultados sugerem que, embora exista variação significativa, a maioria das
produções se mantém em patamares intermediários de citação, com poucos estudos
ultrapassando 50 referências (Figura 16).
Figura 16 – Número de referências utilizadas nas publicações
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Eixos temáticos (Condições e problemas estudados)
Considerando as condições de saúde ou problemas estudados, ilustrado na Figura 17,
observa-se uma clara predominância de estudos focados em Transtornos Mentais, que
representam o maior eixo temático com 10 artigos. Este eixo abrange uma ampla gama de
condições psiquiátricas, indicando um interesse significativo da literatura na compreensão e
intervenção nessas patologias. Em seguida, o eixo Depressão/Ansiedade/Estresse aparece com
5 artigos, destacando a atenção específica a esses transtornos que frequentemente coexistem e
impactam a saúde mental. A Educação em Saúde foi abordada em 4 artigos, ressaltando a
importância da formação e capacitação profissional no contexto da saúde mental. Os eixos
Saúde Mental em geral e Uso de Substâncias foram temas de 3 artigos cada, indicando a
relevância de abordagens mais amplas sobre o bem-estar mental e a intersecção com questões
de dependência. Este panorama sugere que, embora haja um foco central nos transtornos
93
mentais, o corpus também se estende a aspectos como prevenção, educação e comorbidades,
refletindo a complexidade e a multifacetada natureza da saúde mental.
Figura 17 – Condições de saúde ou problemas estudados.
Fonte:
Elaborada pela autora (2025).
4.5.3 Categoria 3 - Autores e instituições de pesquisa
Tamanho das equipes
Quanto à quantidade de autores, verificou-se que a maioria dos artigos foi produzida em
pequenos grupos de 3 a 5 autores (n=10; 37,0%), seguidos por colaborações de 6 a 9 autores
(n=7; 25,9%). Tanto a autoria restrita, com 1 a 2 autores (n=5; 18,5%), quanto as grandes
colaborações, com 10 ou mais autores (n=5; 18,5%), apresentaram frequências semelhantes,
conforme ilustrado na Figura 18 abaixo.
94
Figura 18 – Distribuição dos artigos segundo faixas de quantidade de autores.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Titulação do autor principal
Verificou-se equilíbrio entre mestres (n=7; 25,9%) e doutores (n=7; 25,9%). Em
seguida, apareceram autores identificados como estudantes (n=5; 18,5%) e especialistas (n=4;
14,8%). Em quatro estudos (14,8%) não foi possível obter essa informação. Esses dados (Figura
19) apontam para uma produção científica diversificada, contemplando diferentes níveis de
formação acadêmica.
Figura 19 – Titulação do autor principal.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
95
Localização institucional
No que diz respeito ao local de realização das pesquisas, observou-se forte
predominância de estudos desenvolvidos no Brasil, abrangendo diferentes estados e regiões do
país (n=24; 88,9%). Também foram identificados estudos conduzidos na Austrália (n=2; 7,4%),
Canadá (n=1; 3,7%) e Portugal (n=1; 3,7%). Entre os estados brasileiros, destacou-se São Paulo
(n=4; 14,8%), seguido por Rio Grande do Sul (n=3; 11,1%), enquanto Paraná, Santa Catarina,
Alagoas e Bahia apresentaram 2 estudos cada (7,4%). Os demais estados apareceram em apenas
uma ocorrência. Esses resultados demonstram que, embora a produção seja predominantemente
nacional, há uma boa representatividade de diferentes regiões do país, conforme apresentado
na Tabela 5.
Tabela 5 – Local dos estudos (país/estado).
LOCAL
FREQUÊNCIA
%
São Paulo
4
14,8
Rio Grande do Sul
3
11,1
Paraná
2
7,4
Santa Catarina
2
7,4
Alagoas
2
7,4
Bahia
2
7,4
Rio de Janeiro
1
3,7
Rio Grande do Norte
1
3,7
Ceará
1
3,7
Amazonas
1
3,7
Pernambuco
1
3,7
Minas Gerais
1
3,7
Piauí e Maranhão
1
3,7
Goiás e Minas Gerais
1
3,7
Austrália
2
7,4
Canadá
1
3,7
Portugal
1
3,7
27
100
Total
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
96
A Figura 20 evidencia a predominância de estudos realizados no Brasil (88,9%),
enquanto Austrália, Canadá e Portugal aparecem em proporções menores.
Figura 20 – Distribuição dos artigos segundo o país do estudo.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
4.5.4 Categoria 4 - Aspectos metodológicos
Natureza da pesquisa
Observou-se predominância de estudos de caráter qualitativo (n=21; 77,8%), seguidos
por pesquisas de abordagem mista (n=5; 18,5 %). Uma pequena parcela (3,7%) dos artigos foi
classificada como “Não se aplicou”, indicando que a natureza da pesquisa não se enquadrava
nas categorias qualitativa ou mista. Embora haja presença, ainda que minoritária, de estudos
mistos, esses achados reforçam a centralidade das abordagens qualitativas na investigação sobre
saúde mental e tecnologias digitais, conforme ilustrado na Figura 21 abaixo.
97
Figura 21 – Natureza das pesquisas.
Fonte: Elaborada pela autora (2025)
Métodos
Quanto aos métodos de pesquisa empregados nos 27 estudos analisados, observou-se
que a pesquisa descritiva foi a mais frequente, presente em 48,1% dos trabalhos (13 artigos),
seguida pela pesquisa documental com 29,6% (8 artigos). Os métodos exploratório-descritivo
e pesquisa survey apresentaram frequência equivalente de 7,4% cada (2 artigos), enquanto as
abordagens exploratória e experimental foram as menos utilizadas, representando 3,7% cada (1
artigo). Esta distribuição evidencia uma predominância de métodos que buscam caracterizar e
descrever fenômenos, bem como analisar documentos existentes, refletindo a natureza do
campo de estudo investigado e a disponibilidade de fontes documentais para análise. Estes
dados estão descritos na tabela 6 abaixo.
Tabela 6 – Distribuição dos artigos segundo o método de pesquisa.
MÉTODO DE PESQUISA
FREQUÊNCIA
%
Documental
8
29,6
Descritiva
13
48,1
Exploratório- Descritivo
2
7,4
Pesquisa Survey
2
7,4
Experimental
1
3,7
Exploratório
1
3,7
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
98
Tipos de revisão
A análise dos tipos de revisão (Figura 22) empregados nos artigos selecionados revelou
uma predominância da revisão sistemática integrativa, presente em 25,9% dos trabalhos (7
artigos), seguida pela revisão narrativa com 22,2% (6 artigos) e pela revisão sistemática sem
metanálise com 14,8% (4 artigos). As revisões integrativa e de escopo apresentaram menor
frequência, cada uma representando 3,7% da amostra (1 artigo cada). Esta distribuição
evidencia uma preferência dos pesquisadores por abordagens sistemáticas que permitem uma
síntese ampla e estruturada do conhecimento, combinando diferentes desenhos de pesquisa,
enquanto as revisões narrativas mantêm sua relevância para discussões teóricas e contextuais
do tema investigado.
Figura 22 – Tipo de revisão.
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
4.6 Discussão
A bibliometria constitui um campo consolidado da cientometria, oferecendo
instrumentos para mensurar e mapear a produção científica, padrões de colaboração, difusão e
impacto (Donthu et al., 2021). Trata-se de uma metodologia que, além de apoiar análises
quantitativas, também permite interpretar regularidades por meio de leis clássicas, como as de
Zipf, Bradford e Lotka.
A Lei de Zipf, originada nos estudos linguísticos, sugere que a frequência de uso das
palavras em textos segue uma distribuição inversamente proporcional à sua posição no ranking,
fenômeno conhecido como “princípio do menor esforço” (Zipf, 1949; Chang, 2016).
99
Transposta para a ciência, essa lei explica por que poucos termos-chave concentram grande
parte das ocorrências, enquanto muitos outros aparecem com baixa frequência. No corpus
analisado, a predominância de três a cinco palavras-chave por artigo demonstra esse padrão de
economia linguística e aderência editorial.
A Lei de Bradford descreve a dispersão da produção científica em periódicos,
organizando-os em um núcleo e zonas sucessivas de produtividade decrescente (Bradford,
1948; Vickery, 1948). Os resultados obtidos confirmam essa lógica: dos 24 periódicos
identificados, apenas três concentraram duas publicações cada, constituindo o núcleo, enquanto
os demais publicaram apenas um artigo, caracterizando a dispersão típica prevista por Bradford.
Estudos recentes confirmam esse comportamento em áreas interdisciplinares, como saúde
digital e educação médica (Lin et al., 2025).
A Lei de Lotka, por sua vez, estabelece que a produtividade dos autores segue uma
distribuição de potência, em que poucos pesquisadores publicam muito e muitos publicam
pouco (Lotka, 1926; Pao, 1985). A distribuição de autoria encontrada, com maior concentração
em grupos de três a cinco autores, mas também casos de colaborações extensas (≥10 autores),
reflete esse padrão hiperbólico. Estudos bibliométricos recentes confirmam a aplicabilidade da
Lei de Lotka em campos emergentes, como inteligência artificial (Ahmad; Batcha; Jahina,
2019).
No que tange ao formato e acesso, a predominância de publicações on-line (85,2%) e o
peso de revistas de acesso aberto confirmam a tendência de difusão digital e rapidez editorial.
Donthu et al. (2021) e Lim, (2024) confirmam essa tendência de difusão digital e rapidez
editorial.
A distribuição geográfica mostrou forte predomínio de estudos brasileiros (88,9%), com
participação pontual de Austrália, Canadá e Portugal. Esse resultado reforça a relevância
regional da produção, mas também sugere canais de internacionalização em expansão,
alinhados a tendências globais em saúde mental e tecnologias digitais (Lim e Kumar ,2024;
Han; Zhao, 2025).
Quanto à tipologia metodológica, a prevalência de revisões (68%) e estudos qualitativos
(66,7%) indica um campo em consolidação, mais preocupado em mapear e organizar evidências
do que em testar hipóteses empíricas robustas. Esse fenômeno é relatado em outras
bibliometrias recentes sobre inteligência artificial aplicada à saúde e educação, nas quais
inicialmente predominam estudos de caráter documental e descritivo, seguidos pela emergência
de pesquisas experimentais (Armaou et al., 2024).
100
Finalmente, os temas abordados, com destaque para transtornos mentais, depressão,
ansiedade, estresse, educação em saúde e uso de substâncias, estão em consonância com
tendências internacionais que apontam o crescimento exponencial de pesquisas sobre IA e
saúde mental desde a pandemia de COVID-19 (Kaczmarczyk et al., 2024; Spallek et al., 2023).
A presença de artigos recentes que investigam diretamente o uso de ChatGPT e outros modelos
generativos reforça essa sintonia com os debates contemporâneos (Araujo et al., 2024).
Assim, pode-se afirmar que o corpus analisado exibe uma morfologia típica de campos
emergentes: concentração em pequeno núcleo de periódicos, dispersão em longa cauda
(Bradford), assimetria de autoria (Lotka), padronização de termos-chave (Zipf), predominância
de revisões e estudos qualitativos, e forte presença regional com sinais claros de
internacionalização.
4.6.1 Categoria 1- Dados da publicação (justificada pela Lei de Bradford)
A dispersão dos 27 artigos em 24 periódicos, com apenas três títulos publicando mais
de um artigo, é um achado compatível com a Lei de Bradford, que descreve a existência de um
“núcleo” de periódicos com maior concentração de publicações, seguido de zonas sucessivas
de dispersão (Bradford, 1948; Vickery, 1948). Neste estudo, periódicos como JMIR Medical
Education, Research, Society and Development e Revista Contemporânea podem ser
considerados núcleo, enquanto os demais formam a zona de dispersão.
Esse padrão é típico de áreas emergentes, em que a produção ainda não está consolidada
em poucos veículos especializados, mas dispersa em revistas de diferentes escopos. Estudos
recentes confirmam esse fenômeno em bibliometrias sobre saúde digital, nas quais poucos
periódicos concentram a maior parte da produção, enquanto uma longa cauda de revistas
publica apenas um artigo cada (Lin et al., 2025).
Além disso, a predominância de artigos publicados em português (88,9%) reforça a
importância de periódicos regionais e nacionais como veículos de circulação científica,
característica comum em campos interdisciplinares e ainda em consolidação (Donthu et al.,
2021).
Os achados desta categoria mostram que a produção científica permanece dispersa,
característica típica de campos emergentes. Essa distribuição evidencia que a interface entre
IA, ensino e saúde mental ainda não se consolidou em veículos específicos, o que limita a
visibilidade e a articulação do conhecimento produzido. Esses resultados reforçam a
101
necessidade de ampliar pesquisas aplicadas ao contexto dos Centros de Atenção Psicossocial
(CAPS).
4.6.2 Categoria 2- Características dos artigos (justificada pela Lei de Zipf)
No que se refere às características dos artigos, a predominância de três a cinco palavraschave por resumo (66% dos casos) reflete o princípio descrito pela Lei de Zipf, segundo a qual
o uso de termos segue um padrão de frequência decrescente e tende à economia de esforço
(Zipf, 1949). Essa padronização editorial, encontrada em várias áreas científicas, visa facilitar
tanto a indexação em bases de dados quanto a recuperação da informação pelo leitor (Chang,
2016).
O tamanho dos artigos, variando entre 6 e 15 páginas na maioria dos casos, também se
alinha ao padrão de “esforço mínimo”: periódicos e autores tendem a adotar formatos que
equilibram densidade de informação e legibilidade, evitando tanto textos muito curtos quanto
excessivamente extensos.
Do ponto de vista temático, a concentração em transtornos mentais e transtornos como
depressão, ansiedade e estresse confirma a lógica zipfiana: poucos tópicos concentram a
maioria das ocorrências, enquanto outros temas (uso de substâncias, educação em saúde)
aparecem com menor frequência. Esse fenômeno já foi descrito em estudos bibliométricos
sobre saúde mental durante e após a pandemia de COVID-19, nos quais termos como
“depressão” e “ansiedade” são os mais recorrentes (Wang et al., 2024).
A padronização das palavras-chave e a concentração temática apontam para uma
economia lingüística e conceitual, indicando que a literatura prioriza temas clínicos
tradicionais, enquanto aspectos pedagógicos, tecnológicos e relacionados ao Projeto
Terapêutico Singular permanecem pouco explorados. Esses achados evidenciam uma lacuna
que fundamenta a criação do produto educacional deste trabalho, ao propor a integração entre
IA, ensino e cuidado singular.
4.6.3 Categoria 3- Autores e instituições de pesquisa (justificada pela Lei de Lotka)
A análise da autoria mostrou que a maior parte dos artigos foi elaborada por grupos de
três a cinco pesquisadores (37%), com ocorrência de colaborações extensas (≥10 autores,
18,5%). Essa distribuição é consistente com a Lei de Lotka, que postula que a produtividade
científica segue uma distribuição de potência: poucos autores ou grupos produzem muito,
enquanto muitos autores publicam apenas ocasionalmente (Lotka, 1926; Pao, 1985).
102
Esse padrão se observa na prática: enquanto alguns grupos de pesquisa concentram
múltiplas publicações sobre IA e saúde mental, a maioria aparece apenas uma vez no corpus.
Isso indica um campo com grupos consolidados que puxam a produção e uma base de
pesquisadores em formação, especialmente no Brasil, o que se alinha à presença significativa
de autores estudantes (18,5%) e mestres/doutores (51,8%).
A localização institucional, fortemente concentrada no Brasil (88,9%), mas com
participação de Austrália, Canadá e Portugal, também pode ser interpretada sob a lógica de
Lotka: centros de pesquisa mais produtivos concentram a produção (poucos países com maior
volume), enquanto outros contribuem pontualmente (Galvez-Contreras et al., 2022; Han; Zhao,
2025).
A concentração de autores brasileiros e de grupos pequenos confirma um campo ainda
em fase de consolidação, com poucos núcleos de pesquisa produzindo de forma contínua. A
distribuição geográfica restrita indica desafios de internacionalização. Esses resultados
ressaltam a importância de iniciativas desenvolvidas diretamente no contexto dos serviços de
Saúde para fortalecer a produção aplicada e fomentar novas redes colaborativas.
4.6.4 Categoria 4 - Aspectos metodológicos (integração das leis)
Os aspectos metodológicos refletem a fase de desenvolvimento do campo. A
predominância de revisões (68%) e de pesquisas qualitativas (66,7%) sugere que a literatura
ainda se encontra em processo de organização e mapeamento, antes da maturação em estudos
experimentais e quantitativos robustos. Esse padrão metodológico (com predominância de
revisões e estudos qualitativos) é comum em fases iniciais de consolidação de um campo de
pesquisa, conforme apontado por Ganti, Persaud e Stead (2025) ao analisarem métodos
bibliométricos aplicados à literatura médica, nos quais as abordagens qualitativas e descritivas
predominam antes da consolidação de estudos experimentais mais robustos.
Aqui, a Lei de Bradford explica a dispersão metodológica: algumas abordagens
(revisões integrativas e narrativas) formam o núcleo metodológico, enquanto outras
(sistemáticas, experimentais e estudo de caso) aparecem como zonas periféricas. Já a Lei de
Zipf pode ser observada na concentração em poucos tipos de revisão, com longa cauda de
modalidades menos utilizadas.
A Lei de Lotka, por sua vez, sugere que poucos grupos de pesquisa lideram o
desenvolvimento metodológico inovador (estudos experimentais), enquanto a maioria ainda
adota métodos tradicionais (revisões, análises documentais).
103
A predominância de revisões e estudos qualitativos demonstra que a área ainda se dedica
majoritariamente ao mapeamento conceitual, com pouca produção experimental ou voltada à
aplicação prática. Esse cenário reforça a pertinência de tecnologias educacionais e assistenciais
que avancem além da descrição e permitam testar soluções no cotidiano dos CAPS. Assim, os
achados sustentam a relevância de propostas inovadoras e alinhada às necessidades reais do
campo.
4.7 Conclusão
Este estudo bibliométrico mapeou a produção científica na interface entre Inteligência
Artificial (IA), tecnologias digitais, saúde mental, ensino em saúde e Projeto Terapêutico
Singular (PTS). O corpus de 27 estudos científicos revelou uma morfologia típica de campo
emergente.
Do ponto de vista epistemológico e prático, os resultados indicam que a IA vem sendo
majoritariamente explorada como objeto de revisão, com menor densidade de estudos originais
e experimentais. Há interesse concentrado em transtornos mentais, especialmente depressão,
ansiedade e estresse, e em educação em saúde, sinalizando que a IA é percebida tanto como
suporte assistencial quanto como recurso pedagógico. Entretanto, a baixa internacionalização,
a escassez de fator de impacto reportado e a heterogeneidade de métricas limitam a
comparabilidade, a visibilidade global e a cumulatividade de evidências.
Reconhecem-se limitações inerentes ao recorte e às bases consultadas (ausências de
dados editoriais em parte dos registros; predomínio regional; lacunas de caracterização
metodológica em alguns artigos). Tais fatores não invalidam as tendências identificadas, mas
pedem cautela interpretativa e reforçam a necessidade de transparência editorial e padrões de
relato mais robustos.
Como agenda propositiva recomenda -se:
4. Aprimoramento metodológico: fomentar estudos experimentais e de coorte com
validação externa, análise de vieses, métricas clínicas e desfechos centrados no
paciente.
5. Integração PTS–IA: desenvolver e testar protocolos aplicados aos fluxos do CAPS,
avaliando impacto em continuidade do cuidado, adesão e redução de agravos.
6. Padronização de reporte: adotar checklists de transparência algorítmica e taxonomias
consistentes de descritores, reduzindo ambiguidades terminológicas.
104
7. Internacionalização: promover redes multicêntricas e publicações de maior circulação,
ampliando reprodutibilidade e comparabilidade entre contextos.
8. Formação em IA em saúde: consolidar currículos para docentes e discentes, com foco
em pensamento crítico, avaliação de evidências e uso ético de modelos generativos.
A literatura analisada sinaliza um campo promissor, que honra práticas consolidadas da
pesquisa em saúde, ao mesmo tempo em que demanda visão de futuro. O passo seguinte, é
transformar potencial em evidência operacional, articulando a IA ao PTS e aos serviços de
saúde mental com mensuração rigorosa de benefícios e riscos.
4.8 Referências
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2024. ISSN 2447-0961. DOI: 10.56083/RCV4N10-152. Disponível em: DOI:
https://doi.org/10.56083/RCV4N10-152.
PAO, M. L. Lotka's law: A testing procedure. Information Processing & Management, v.
21, n. 4, p. 305-320, 1985. DOI: 10.1016/0306-4573(85)90055-X. Disponível em:
https://doi.org/10.1016/0306-4573(85)90055-X. Acesso em 09 out. 2025.
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Examining Its Quality and Potential Harms. JMIR Medical Education, v. 9, p. e51243,
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Acesso em: 09 de out. 2025.
WANG, L. et al. A bibliometric analysis of the knowledge related to mental health during and
post COVID-19 pandemic. Frontiers in Psychology, v. 15, 2024. DOI:
10.3389/fpsyg.2024.1411340. Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1411340.
Acesso em: 09 de out. 2025.
ZIPF, George Kingsley. Human behavior and the principle of least effort. Cambridge:
Addison-Wesley, 1949. Disponível em: https://wli-zipf.upc.edu/pdf/zipf49-toc.pdf. Acesso
em 30 set. 2025.
109
ZUBIAURRE, P. de M. et al. O desenvolvimento do projeto terapêutico singular na saúde
mental: revisão integrativa. Arquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR, Umuarama, v. 27,
n. 6, p. 2788-2804, 2023. DOI: 10.25110/arqsaude.v27i6.2023-041. Disponível em:
https://revistas.unipar.br/index.php/saude/article/view/10288/4852. Acesso em: 14 out. 2025.
110
5. ARTIGO 3 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SAÚDE MENTAL NO YOUTUBE:
uma etnografia virtual das percepções e implicações para o cuidado e a
formação em saúde
5.1 Resumo
Introdução: o avanço das tecnologias digitais, especialmente a Inteligência Artificial (IA), tem
reconfigurado a educação e a saúde, gerando discursos de inovação e ampliação do acesso, mas
também dilemas éticos e sociais. Objetivo: analisar como a inteligência artificial é
representada em vídeos do YouTube relacionados ao ensino e às discussões sobre bem-estar
mental. Percurso Metodológico: trata-se de uma etnografia virtual realizada no YouTube.
Foram selecionados 20 vídeos publicados entre 2019 e 2025, a partir dos descritores
DeCS/MeSH: Ensino, Educação em Saúde, Saúde Mental e Inteligência Artificial. Os dados
foram coletados por meio de protocolo semiestruturado e analisados segundo a metodologia de
análise de conteúdo de Krippendorff (2013). Resultados: a análise de conteúdo revelou três
categorias temáticas principais: (1) Sentidos atribuídos à IA, com predomínio da visão da IA
como aliada e inevitável; (2) Tensões envolvendo a IA, com destaque para os riscos de erro,
superficialidade, desigualdade de acesso e desumanização; e (3) Possibilidades da IA, com
ênfase no suporte à saúde mental, democratização do ensino e alfabetização digital. Discussão:
a IA é representada de forma ambivalente: por um lado, como uma força transformadora e
aliada, e por outro, como uma fonte de riscos e incertezas. A integração da IA na educação e
saúde não é um processo linear, mas um campo de disputas simbólicas e materiais, onde
coexistem o otimismo tecnológico e a cautela crítica. Conclusão: as representações sobre a
Inteligência Artificial no YouTube indicam um campo fértil para a inovação, mas também a
necessidade de uma abordagem crítica e eticamente orientada. Para que o potencial da IA seja
realizado de forma equitativa e segura, é fundamental investir em letramento digital, regulação,
e no fortalecimento de práticas de cuidado que preservem a dimensão humana.
Palavras-chave: inteligência artificial; saúde mental; educação em saúde; etnografia virtual.
111
ARTICLE 3 – ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MENTAL HEALTH ON YOUTUBE:
a virtual ethnography of perceptions and implications for care and health education
5.2 Abstract
Introduction: the advancement of digital technologies, particularly Artificial Intelligence (AI),
has been reshaping education and healthcare, generating discourses of innovation and expanded
access, but also ethical and social dilemmas. Objective: to analyze how artificial intelligence
is represented in YouTube videos related to teaching and discussions on mental well-being.
Methodological Approach: this is a virtual ethnography conducted on YouTube. Twenty
videos published between 2019 and 2025 were selected based on the DeCS/MeSH descriptors:
Teaching, Health Education, Mental Health, and Artificial Intelligence. Data were collected
through a semi-structured protocol and analyzed according to Krippendorff's (2013) content
analysis methodology. Results: content analysis revealed three main thematic categories: (1)
Meanings attributed to AI, with a predominance of the view of AI as an ally and inevitable; (2)
Tensions involving AI, highlighting risks of error, superficiality, unequal access, and
dehumanization; and (3) Possibilities of AI, with emphasis on mental health support,
democratization of education, and digital literacy. Discussion: AI is represented ambivalently:
on the one hand, as a transformative force and ally, and on the other, as a source of risks and
uncertainties. The integration of AI in education and health is not a linear process, but a field
of symbolic and material disputes, where technological optimism and critical caution coexist.
Conclusion: representations of Artificial Intelligence on YouTube indicate a fertile field for
innovation, but also the need for a critical and ethically oriented approach. For the potential of
AI to be realized in an equitable and safe manner, it is essential to invest in digital literacy,
regulation, and the strengthening of care practices that preserve the human dimension.
Keywords: artificial intelligence; mental health; health education; virtual ethnography.
112
5.3 Introdução
O avanço das tecnologias digitais tem provocado transformações profundas na educação
e na saúde, especialmente com a incorporação da Inteligência Artificial (IA). Essa inserção é
marcada por discursos de inovação e promessa de ampliação do acesso, refletindo o movimento
global de digitalização dos sistemas formativos e assistenciais. Gooding (2019) aponta que,
embora a proliferação de tecnologias digitais na saúde mental esteja associada à possibilidade
de ampliar o alcance do cuidado, ela também levanta dilemas éticos, sociais e legais que não
podem ser negligenciados.
Na esfera educacional, Martins e Viana (2022) destacam que a IA apresenta potencial
para personalizar intervenções pedagógicas e melhorar o desempenho acadêmico, enquanto
Charow et al. (2021) defendem a necessidade de integração curricular e de abordagens
multidisciplinares para a formação de profissionais aptos a lidar com tais recursos. Essas
reflexões indicam que a IA deve ser compreendida não apenas como ferramenta instrumental,
mas como elemento que reconfigura práticas, exigindo novas competências no campo da
docência e da aprendizagem.
De forma semelhante, no campo da saúde mental, Gonçalves (2024) e Oliveira et al.
(2024) evidenciam que algoritmos baseados em machine learning e deep learning apresentam
eficácia na detecção precoce de transtornos como depressão e risco suicida, reforçando o papel
da IA como suporte à decisão clínica. Ferreira et al. (2024) e Andrade e Silva (2023)
acrescentam que chatbots e assistentes virtuais têm sido descritos como alternativas viáveis para
ampliar o acesso ao cuidado, sobretudo em contextos de escassez de profissionais,
configurando-se como mediadores entre sujeitos e sistemas de saúde.
Entretanto, as promessas de eficiência e inovação vêm acompanhadas de tensões.
Gooding (2019) já alertava para os riscos envolvendo privacidade de dados, consentimento
informado e desigualdades de acesso. Essas preocupações também são ressaltadas por Bentes,
Sanches e Fonseca (2024), que apontam a fragilidade das legislações que regulam assistentes
virtuais no cuidado em saúde mental. Ademais, autores como Lima et al. (2022) e Silva et al.
(2020) sublinham que a centralidade médico-tecnológica pode enfraquecer redes de apoio mais
amplas e comprometer a qualidade da relação terapêutica.
Diante desse cenário, este estudo teve como objetivo analisar como a inteligência
artificial é representada em vídeos do YouTube relacionados ao ensino e às discussões sobre
bem-estar mental, a partir da análise de 20 vídeos disponíveis na plataforma digital YouTube.
Busca-se, assim, compreender como esses discursos sociais e acadêmicos constroem a imagem
113
da IA, ora como inovação transformadora, ora como prática que demanda cautela crítica diante
de seus limites e implicações éticas.
5.4 Percurso Metodológico
Trata-se de um estudo exploratório e descritivo, de natureza qualitativa, original,
baseado em dados primários, conduzido por meio de uma etnografia virtual (Quadro 7). A
estratégia PCC (População, Conceito, Contexto) foi adotada por sua adequação a estudos
exploratórios e qualitativos, permitindo a formulação de perguntas amplas que orientam a
investigação de conceitos emergentes em contextos específicos (Peters et al., 2020).
Quadro 7 – Detalhamento das etapas da Etnografia virtual.
TÓPICOS DE
DETALHAMENTO DE CADA TÓPICO
CADA ETAPA
Tema
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SAÚDE MENTAL NO YOUTUBE:
uma etnografia virtual das percepções e implicações para o cuidado e a
formação em saúde
Pergunta
De que maneira a inteligência artificial é representada em vídeos do
norteadora
YouTube que tratam de ensino e bem-estar mental, e quais sentidos
emergem dessas representações para a compreensão dos desafios e
(estratégia PCC)
possibilidades no campo da educação em saúde?
•
•
•
Objetivo geral
Estratégias de
busca
Bancos de
terminologias
Descritores
livres e
estruturados
String de busca
Mídia social
P (População/Problema): vídeos do YouTube sobre ensino e bemestar mental.
C (Conceito): Representações e sentidos atribuídos à inteligência
artificial.
C (Contexto): Campo da educação em saúde e formação
profissional.
Analisar como a inteligência artificial é representada em vídeos do
YouTube relacionados ao ensino e às discussões sobre bem-estar mental.
Uso de descritores estruturados (codificação) no DECS ou MESH;
Uso de metadados (filtros) no YouTube
Banco
Link
DeSC
http://decs.bvs.br/
MeSH
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
Descritor
DeCS (Registro) MeSH (Identificador
Único)
Ensino
14042
D013663
“Educação em Saúde”
28480
D006266
“Saúde Mental”
28451
D008603
“Inteligência Artificial”
22729
D001185
Ensino AND “Educação em Saúde” AND “Saúde Mental” AND
“Inteligência Artificial”
Rede social
Link
YouTube
https://youtube.com
114
Período de coleta
dos dados
Critérios de
inclusão
Critérios de
exclusão
Número de
vídeos
selecionados
para compor a
etnografia
virtual a partir
da visualização
do conteúdo
apresentado, os
quais devem
conter os
descritores
utilizados neste
estudo
Categorias
obtidas com a
análise dos
vídeos
investigados
Análise,
interpretação e
discussão dos
resultados
Tecnologias
digitais
utilizadas
Agosto de 2025
Vídeos completos com duração de até 3 horas e ordenados de acordo com
a data de submissão nos canais do YouTube (2019-2025), nos idiomas
português e inglês, com o mínimo de 15 visualizações.
Vídeos repetidos; vídeos que não contemplam o objetivo geral da
pesquisa.
20
1. Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
2. Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde
mental
3. Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde
mental
Ver em “Resultados e Discussão”
Tecnologia
(software ou website)
Link
Utilidade
Formulário Google (Fregadolli,
2025)
https://docs.googl
e.com/forms/d/e/1
FAIpQLSfXPON
R3Rf6AjRn2tROe
x0GyL9AOzW02
oKKuKcXjMk3c
MqFmQ/viewfor
m?usp=header
Organização de
metadados.
https://chatgpt.com/
g/g684193633df48191
b4689bae7625a1cfgptanalistakrippendorff
Criação das
categorias
temáticas.
GPT-AnalistaKrippendorff
(Fregadolli, 2025)
Apresentação da
revisão em
formato de
artigo, o qual
contemple
propostas para
estudos futuros
Este artigo completo
Fonte: Elaborado pela autora (2025).
115
Esta pesquisa foi realizada no sítio de compartilhamento de vídeos do YouTube,
utilizando os descritores DeCS/MeSH Ensino, Educação em Saúde, Saúde Mental e
Inteligência Artificial como filtros, além disso foram selecionados vídeos com duração até três
horas no YouTube, publicados no período de 2019 a 2025. Foram excluídos os vídeos repetidos
e que não contemplavam a temática principal. Foram selecionados os 20 primeiros vídeos, que
atenderam aos critérios de inclusão e exclusão. A pesquisa utilizou exclusivamente dados
públicos disponibilizados no sítio, sem coleta de informações pessoais, sem interação com
autores, canais ou usuários, e sem qualquer forma de intervenção no ambiente digital. Em
conformidade com a Resolução CNS nº 510/2016, projetos que utilizam informações de acesso
público, sem identificação direta ou indireta de indivíduos, não se caracterizam como pesquisa
envolvendo seres humanos e, portanto, não requerem submissão ao Comitê de Ética em
Pesquisa. Ainda assim, foram observados princípios éticos como respeito à privacidade, ao
contexto original de publicação e ao uso responsável das informações.
Na condução da etnografia virtual, o papel da pesquisadora foi estritamente passivo e
observacional. A coleta de dados limitou-se à visualização, registro e análise do conteúdo
público dos vídeos, sem qualquer intervenção ativa, como a postagem de comentários,
participação em fóruns de discussão ou contato direto com os criadores de conteúdo. Essa
postura garantiu que a coleta de dados refletisse o ambiente digital em seu estado natural,
garantindo neutralidade, minimização de vieses e preservação da integridade do campo digital
estudado.
As informações destes vídeos foram compiladas por meio de um Protocolo eletrônico
(Figura
23)
elaborado
em
um
Formulário
Google
(Fregadolli,
2025)
(https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfXPONR3Rf6AjRn2tROex0GyL9AOzW02oKKu
KcXjMk3cMqFmQ/viewform?usp=header). Este protocolo semiestruturado, composto por 15
perguntas (duas objetivas e 13 subjetivas), foi concebido especificamente para a coleta de dados
em plataformas de vídeo, no âmbito do Mestrado Profissional em Educação em Saúde (MPES)
da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e serviu para uniformizar a coleta, favorecer
comparabilidade e orientar a análise qualitativa dos vídeos.
116
Figura 23 – Captura do Protocolo de coleta de etnografia Virtual.
Para a análise temática das transcrições, foi utilizada a ferramenta de inteligência
artificial GPT-AnalistaKrippendorff (Fregadolli, 2025) como recurso de apoio na identificação
preliminar de temas recorrentes. Devido à quantidade extensa de caracteres, as transcrições
foram resumidas analiticamente pelos pesquisadores e organizadas em três eixos temáticos
alinhados ao objetivo da pesquisa. As categorias emergentes foram então revisadas, refinadas
e validadas pelos pesquisadores, garantindo a consistência e a profundidade analítica
necessárias à abordagem qualitativa.
5.5 Resultados
5.5.1 Perfil dos vídeos
Os vídeos foram organizados (Quadro 8 e 9) por perfis quanto aos seguintes dados:
título, canal, URL, nº de inscrito, visualizações, curtidas, duração, data de publicação, idioma
e quantidade de comentário e descrição breve.
117
Quadro 8– Perfil dos vídeos: título, canal, URL, nº de inscrito, visualizações, curtidas, duração, data de publicação, idioma e quantidade de comentário.
VÍDEO
TÍTULO
1
Metaverso e a educação na
área da saúde
2
3
4
5
6
7
8
9
10
O Futuro da Educação em
Saúde: Uma Conversa com
João Magalhães | O Poder
Estratégias e uso de
Tecnologias para Educação
em Saúde
Inteligência Artificial vai
destruir o futuro da educação
Tecnologias educacionais na
saúde do homem
Ensino em saúde:
aprendizagem muda com
novo perfil do aluno e do
docente - Pensando no Futuro
#3
Saúde mental de crianças e
jovens: as telas e o papel da
educação
Os Riscos da Era Digital para
a Saúde Emocional de
Crianças e Jovens | Pedagogia
Para Liberdade
Enhancing Mental Health
Wellbeing Through AI
Innovations
Alunos desenvolvem
habilidades analíticas a partir
do ChatGPT
CANAL
URL
Nº DE
INSCRITOS
https://www.youtube.com/
watch?v=yZra11BJllQ
173 mil
434
5,85 mil
Medical TV
O Poder
PodCast - Por
André
https://youtu.be/4zu6gG_bDb
Nolasco
Q?si=0cHzV3YfG1vMsqlb
DURAÇÃO
DATA DE
PUBLICAÇÃO
IDIOMA
QT DE
COMENTÁRIO
20
5 minutos e 46
segundos
19 de set. de
2022
Português
1
36
1
38 minutos e
55 segundos
19 de jun. de
2024
Português
1
1 de mar. de
2021
Português
31 de mai. de
2024
Português
1.433 mil
VISUALIZAÇÕES CURTIDAS
Thiago
Gonçalves
Atila
Iamarino
Espaço
Aberto para
Saúde UFF
https://youtu.be/wJLD7Nbs5
Do?si=OQAsiFI5D7rHCBPH
https://youtu.be/C9S7Ycx546
c?si=q8UFIeitfKihU4d8
7
68
7
1,69 mil
361.433 mil
34 mil
7 minutos 39
segundos
24 minutos e
46 segundos
https://youtu.be/j9aeKbuX5Y
U?si=99RtndJ5FJDbrzGl
4,24 mil
19
0
44 minutos e
46 segundos
27 de jun. de
2025
Português
0
Futuro da
Saúde
https://youtu.be/pifCUa8e6V
k?si=v9jpeXBsLjYoQHWU
https://youtu.be/HRSvWmdjj
yM?si=fK6HgDvNwAWk3F
hs
19 de mar. de
2025
Português
1
Instituto
Claro
Pedagogia
Para
Liberdade
University at
Buffalo
Graduate
School of
Education
Instituto
Claro
https://youtu.be/T0mlraJytD
Q?si=my3rOJWfrnhb6mtU
https://youtu.be/asHUY09yZ
5k?si=uH0F5a5JMwqW6Bs
R
https://youtu.be/kI4eNzmtBO
M?si=nwD_AoqSOODM5Kf
0
28,5 mil
1.627 mil
14
1 hora, 2
minutos e 44
segundos
53,1 mil
8.200 mil
29
42 minutos e
31 segundos
3 de jul. de
2025
Português
1
3,61 mil
545
16
13 minutos e
32 segundos
13 de mar. de
2025
Português
1
29 de mai. de
2024
0
23 de out. de
2024
Português
636
121
2
1 hora, 5
minutos e
27segundos
53,1 mil
4.145 mil
27
6 minutos e 27
segundos
Inglês
7
118
Saúde Mental para
Educadores Cuidando de si
11
para cuidar de outros
Somos Curiós
Cérebro velho, mundo novo |
12
Gustavo Jesus | TEDxAveiro TEDx Talks
Neurociências e Saúde
Centro
mental: Implicações atuais na Universitário
13
aprendizagem
Assunção
Interprofissionalidade na
formação de profissionais de
saúde: perspectivas da prática
14
colaborativa
PUC Goiás
1 Dia - II Congresso nortenordeste de tecnologias em
CONNTS
15
saúde
2020
Teachers
College,
How Can AI Help or Hinder
Columbia
16
Behavioral Health Equity?
University
Aprendizagem e (EAD) - Por
Ricardo Rodrigues
(Psicanalista) Colaborador
17
Cientifico Mova Saúde.
Mova Saúde
Orientações para Processos
Ensino-Aprendizagem
Remotos na Universidade
com Saúde e Qualidade de
18
Vida
CPSI Univasf
Espaço
Desafio da promoção da
Aberto para
19
saúde no contexto atual
Saúde UFF
UFJF/SEMIC2019-Fatores
associados a aprendizagem,
saúde mental e bem-estar em
Marcela
20
estudantes de medicina
Gonik Dias
Fonte: Elaborado pela Autora (2025).
https://youtu.be/p5g2MRss6e
E?si=Z4GH1pEN9U3E2y4f
https://youtu.be/VrmWqJ6h5
7Y?si=ThzjUVN8xBPz9Sbd
https://www.youtube.com/liv
e/oAxnBS-vpcQ?si=Sog_UII4Kbu09Ng
https://www.youtube.com/liv
e/J0Kyg0WBBPA?si=vUe7v
a6fr5Vfspin
https://www.youtube.com/liv
e/YQTTlHcpYQc?si=NLqzI_
QBYnaYFvL_
315
81
2
43,4 mi
244
8
2,36 mi
243
23
4 minutos e 12
segundos
17 minutos e
49 segundos
1 hora, 34
minutos e 15
segundos
29 de jan. de
2025
Português
13 de nov. de
2024
Português
7 de ago. de
2021
0
0
Português
0
21 de out. de
2021
Português
0
19 de out. de
2020
Português
25
29,6 mil
1.060 mil
74
648
3.863 mil
434
2 horas, 14
minutos e 34
segundos
2 horas, 55
minutos e 30
segundos
https://youtu.be/CRPZF3w8l
7c?si=ptoHs2W8DdI97rVD
12,2 mil
88
5
9 minutos e 55
segundos
8 de jul. de
2025
Inglês
0
https://youtu.be/Bl5Z44zQ8m
Q?si=NBOpwVHCCAPoIN
mp
56
47
6
3 minutos
5 de ago. de
2020
Português
0
3 de mar. de
2021
Português
0
https://www.youtube.com/liv
e/Byhbm_JCqg0?si=8VoZgC
R1p59gil8g
306
118
14
1 hora, 21
minutos e 4
segundos
https://youtu.be/uqnSSJmAv1
A?si=0fL2mCw0-h6bSjtq
4,24 mil
50
0
52 minutos e
13 segundos
17 de out. de
2024
Português
0
https://youtu.be/9lq2t8_tZ2I?
si=hml6WdL7Uu6F62KF
0
37
0
4 minutos e 47
segundos
20 de ago. de
2019
Português
0
119
A análise do perfil dos vídeos revela um corpus heterogêneo em termos de alcance,
engajamento e formatos de produção, o que enriquece a perspectiva interpretativa da pesquisa.
Enquanto alguns vídeos demonstram grande visibilidade e impacto nas redes, com
visualizações que chegam a 8.200 e centenas de curtidas (até 434), outros apresentam baixa
circulação, com apenas 19 visualizações e 0 curtidas, ainda que tragam conteúdos densos e
alinhados aos objetivos da pesquisa. Essa heterogeneidade reforça a importância de considerar
tanto a dimensão quantitativa quanto qualitativa na seleção do material, valorizando não apenas
a popularidade, mas também a relevância discursiva dos conteúdos analisados. Além disso, a
predominância do idioma português (18 vídeos) em relação ao inglês (2 vídeos), a diversidade
de canais (incluindo “Instituto Claro”, “Espaço Aberto para Saúde UFF”, “TEDx Talks”, entre
outros) e a variedade temática evidenciam um ecossistema difundido pela mídia ativo em torno
do ensino, cujas representações podem influenciar percepções, práticas e políticas nessas áreas.
O Quadro 9 apresenta uma descrição breve do conteúdo abordado nos 20 vídeos que
compõem o corpus desta pesquisa. As breves descrições foram construídas a partir das
informações fornecidas pelas plataformas.
Os vídeos analisados contemplam uma ampla gama de abordagens discursivas, desde
debates técnico-científicos até experiências de ensino, relatos institucionais, mesas redondas,
congressos, entrevistas e podcasts. Essa diversidade de formatos e enfoques contribuiu para um
olhar plural sobre como a IA é representada em diferentes contextos formativos e assistência.
120
Quadro 9 – Descrição breve fornecidas pela própria plataforma.
VÍDEO
DESCRIÇÃO BREVE
1
O Vice-reitor da UCS, O Neurocirurgião Asdrubal Falavigna fala do uso das novas tecnologias para o aprimoramento da educação que está sendo implantado nas universidades
sem nunca deixar de lado o humanismo. #metaverso #educação #medicina #universidade #enfermagem
2
No episódio de hoje do podcast “O PODER”, o empresário e apresentador André Nolasco recebe um convidado especial: João Magalhães, Presidente do Conselho de
Administração do Grupo Primum Educacional. Com uma carreira notável e uma visão transformadora sobre o futuro da educação, João compartilha insights valiosos que você
não pode perder! Trajetória Inspiradora: João Magalhães fala sobre sua jornada desde a fundação de sua primeira empresa aos 19 anos até se tornar líder do maior grupo de
educação continuada em saúde do Brasil. Descubra como ele fundou o CBI of Miami, a maior escola de saúde mental da América Latina, e o impacto que isso teve na educação
médica. Saúde e Tecnologia: Exploramos a interseção entre saúde e tecnologia, abordando temas como a humanização na saúde e o papel crescente da inteligência artificial. Será
que os robôs vão substituir os médicos? João compartilha suas opiniões sobre essa questão provocadora.
3
Atividade sobre o uso de Tecnologias para auxílio na Educação e saúde de pais, responsáveis e crianças quanto ao Calendário Nacional de Vacinação e sua importância para a
vida dos cidadãos.
4
Sempre que uma inovação tecnológica aparece surgem debates sobre seu uso em diversas áreas da sociedade. E a educação não fica de fora das discussões. Rádio, televisão e
computadores já estiveram no centro do debate da sala de aula, assim como tablets e celulares atualmente. E a bola da vez é o uso das tecnologias de Inteligência Artificial, como
o Chat GPT e o Gemini. Mas será que elas são boas ferramentas para substituir ou auxiliar um professor? No vídeo de hoje, Atila Iamarino explica sobre os motivos que levam
pessoas a defenderem o uso de tecnologias de IA na educação, suas implicações e principalmente as limitações que essas tecnologias têm quando comparadas ao fator humano.
5
O evento “Tecnologias educacionais na saúde do homem” foi organizado pelo Núcleo de estudos de saúde do adulto e do Idoso em tecnologias educacionais (NESAITed). A
convite da Profa. Dra. Alessandra Camacho, o Palestrante: Jorge Luiz Lima da Silva - coordenador do Espaço Aberto Para Saúde UFF ministrou palestra sobre a temática e expôs
experiência do Laboratório de Mídia e Apps para Promoção da Saúde - LabMapps - https://linktr.ee/labmapps.
6
A educação vive um momento de transformação. Nos últimos anos, houve uma mudança na compreensão dos métodos de aprendizagem, no perfil de alunos – que hoje são, em
maioria, nativos digitais –, no perfil dos docentes e das próprias instituições. Na saúde, o movimento tem sido ainda mais intenso, com a chegada de discussões como o uso de
inteligência artificial (IA) no ensino e as particularidades e limitações do ensino à distância (EaD). Esses foram alguns dos temas do novo episódio de Pensando no Futuro, que
recebeu Alexandre Holthausen, diretor executivo de Ensino e Consultoria do Einstein, e Blaidi Sant’Anna, diretor de Ensino Médio e Técnico da organização, para discutir as
tendências e desafios da educação em saúde para os próximos anos.
7
Especialista diz que tempo conectado é apenas um dos fatores a se considerar e defende a escuta ativa no processo de monitoramento e quais os impactos do uso de telas sobre
crianças e jovens? Por quanto tempo eles podem ser expostos a essa tecnologia? Quais os cuidados necessários com o conteúdo acessado na internet? Essas são perguntas que
guiam o debate no primeiro episódio de “Entre mundos”, novo videocast do Instituto Claro. No vídeo, a psicóloga e doutora em psicologia clínica pela PUC-SP Ivelise Fortim
explica que o tempo de tela considerado adequado varia conforme a idade. “Crianças na primeira infância que passam muito tempo na tela podem ter atraso no desenvolvimento”,
exemplifica. Entretanto, a especialista alerta que a questão é mais complexa. “Existe muita preocupação em limitar o tempo, como se isso resolvesse tudo. Mas, na verdade, há
uma série de outros riscos quando as crianças e os jovens estão conectados.”
8
Os impactos do uso excessivo de telas na saúde mental de crianças e jovens. Como a tecnologia pode afetar o desenvolvimento social e emocional. Estratégias para promover o
uso saudável da tecnologia em casa e na escola. A importância do diálogo aberto sobre saúde mental com crianças e jovens. Prepare-se para o IX Seminário da Pedagogia Para
Liberdade! Este debate é apenas uma prévia do que você encontrará no nosso IX Seminário da Pedagogia Para Liberdade, com o tema “Saúde mental na infância e juventude:
desafios e caminhos possíveis”. O evento reunirá renomadas pesquisadoras da área para um diálogo profundo e enriquecedor.
121
9
10
11
Within PK-12 and higher education, there is the need to address mental health and well-being concerns of students and educators as US society struggles with how to address
historic systemic inequities, environmental destruction and the lack of socially just political outcomes. This interactive session will first provide a visual overview of publication
trends and research on AI, education, and well-being. Then attendees will engage in a thoughtful discussion and reimagining of two trends within an educational context with the
goal of building next steps and collective engagement on the possibilities of creating schools, colleges and universities that advance equitable well-being for all.
Professor compara a inteligência artificial a outras fontes de informação e promove debate em sala de aula Ao observar a dificuldade de seus alunos em compreender o
funcionamento do sistema de inteligência artificial ChatGPT, o professor de história Leandro Carlos de Menezes, da E.E. Cidade Ariston Estela Azevedo VI, de Carapicuíba (SP),
resolveu adotar a ferramenta em sala de aula em vez de proibi-la. No vídeo, ele explica que o objetivo é gerar um debate com a turma do 9º ano e assim estimular as habilidades
analíticas dos estudantes. E exalta o resultado. Seguindo uma metodologia ativa, Menezes orientou os alunos a usar o ChatGPT para realizar uma pesquisa sobre a Ditadura
Militar no Brasil. Então, comparou as informações encontradas com dados obtidos em outras duas fontes: o portal Memórias da Ditadura e o Centro de Mídias da Educação de
São Paulo (CMSP). Feitas as três pesquisas, professor e alunos se reuniram para uma atividade batizada “Café com História”, um lanche compartilhado no qual debatem temas
estudados em sala de aula. No caso, a discussão foi focada nas diferenças entre os resultados obtidos nas três fontes de informação. “A inteligência artificial já faz parte da vida
deles, isso é incontestável”, diz Menezes. “Meu foco principal foi fazer com que os alunos se sentissem confortáveis para utilizar a ferramenta, ao mesmo tempo que tivessem
uma consciência crítica sobre a utilização dela.”
Hoje vamos falar sobre um tema essencial, que muitas vezes fica em segundo plano no ambiente escolar: a saúde mental dos educadores. O título deste vídeo é “Saúde Mental
para Educadores: Cuidando de si para cuidar de outros”. E por que estamos falando disso? Porque para que uma escola seja verdadeiramente um ambiente de aprendizado e
crescimento, tanto os estudantes quanto os educadores precisam estar bem. Como educadores, estamos sempre atentos às necessidades dos alunos, mas, muitas vezes, esquecemos
de olhar para o nosso próprio bem-estar. Isso não pode ser ignorado. Se queremos criar um ambiente de aprendizado saudável, precisamos primeiro garantir que quem ensina
também esteja saudável. Agora, você pode estar se perguntando: “Como faço isso, com tantas demandas do dia a dia?” A resposta está nas estratégias de autocuidado.
12
Com uma carreira dedicada às neurociências clínicas, Gustavo Jesus, Médico Psiquiatra e Diretor Clínico do PIN – Partners in Neuroscience, tem contribuído significativamente
com artigos científicos e colaborações técnicas que avançam o conhecimento na área da saúde mental. Além de sua expertise clínica, Gustavo é um defensor da educação em
saúde mental, acreditando que o conhecimento poderá ser uma ferramenta contra o estigma. A talk de Gustavo Jesus promete ser uma jornada educativa e inspiradora, desafiando
preconceitos e oferecendo uma nova compreensão sobre a saúde mental. Prepare-se para explorar como a literacia em saúde mental pode capacitar indivíduos e comunidades,
construindo um futuro mais informado e compassivo. Gustavo Jesus é médico psiquiatra e diretor clínico do PIN – Partners in Neuroscience. Concluiu o Mestrado Integrado em
Medicina na Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, onde é atualmente Assistente Livre da Clínica Universitária de Psiquiatria e Psicologia. É também Assistente
Convidado de Psiquiatria da Católica Medical School. Especializou-se em Psiquiatria entre o Hospital Miguel Bombarda e o Hospital Júlio de Matos e, posteriormente, trabalhou
em vários hospitais da Grande Lisboa. Já publicou vários artigos e participou em livros técnicos. Envolveu-se também em muitas iniciativas de divulgação das neurociências, um
aspeto que Gustavo considera de enorme importância também como forma de mitigação do estigma associado às perturbações mentais. É autor do livro de divulgação científica
“300 mil anos de ansiedade”. This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community.
13
Live sobre neurociências, saúde mental e educação
14
VII Congresso de Ciência e Tecnologia e Inovação da PUC Goiás.
15
II Congresso Norte Nordeste de Tecnologias em Saúde
122
16
How can we keep impacted communities at the center of discussions involving the use of AI and other emerging technologies for interventions and curricula related to mental and
behavioral health? Teachers College Professor Ayorkor Gaba asks us to consider how AI might hinder or help our efforts to pursue behavioral health equity. How can we build
trust with those who might be impacted, and ensure that tools are designed with all of the people who need to be at the table? What lessons can we learn from previous attempts to
use technology to support mental and behavioral health? How can we be mindful of concerns and potential negative impacts of using AI while pursuing possible benefits?
17
Nesse Vídeo nosso amigo e colaborador científico Ricardo Rodrigues que é Psicanalista, Professor e Palestrante, um verdadeiro especialista em educação, fala sobre sistema de
aprendizagem e deixa uma dica pra vocês.
18
Universitários e Professores, além dos efeitos comuns causados pelo distanciamento social e pela pandemia da COVID-19, tiveram que se adaptar a uma realidade acadêmica sem
precedentes, com grande potencial de ser danosa à saúde mental, além de gerar dificuldades nos processos de ensino-aprendizagem. Essa realidade acadêmica é dificultada pelas
antigas necessidades estruturais, como a falta de investimentos em atividades digitais, pelo acesso limitado a Internet de qualidade para o corpo discente, e condições de trabalho
precárias para os docentes, além da alta carga de trabalho e da cultura da alta performance, sedimentada no produtivismo acadêmico. Diante desse cenário, o Núcleo de Cuidado
ao Estudante Universitário do Semiárido (NuCEU) preparou, especialmente para os universitários, uma Cartilha orientadora para processos de ensino-aprendizagem remotos, em
parceria com o Laboratório de Práticas Transdisciplinares em Saúde e Educação (LETRANS) da UNIVASF e o Laboratório de Fenomenologia (LABFENO) da Universidade
Federal do Paraná (UFPR) e com o apoio do GT da ANPEPP - Fenomenologia, Saúde e Processos Psicológicos.
Mesa Redonda 80 anos EEAAC/UFF: Desafios das instituições de formação em saúde para a sustentabilidade, a promoção da vida e de ambientes saudáveis
19
20
“Estudo longitudinal observacional entre julho de 2018 e julho de 2024 na Faculdade de Medicina da UFJF que tem como objetivo geral avaliar a associação entre fatores
relacionados ao processo ensino-aprendizagem e a saúde mental dos estudantes de medicina, e como objetivos específicos avaliar a associação de mudanças na motivação dos
estudantes, na abordagem da aprendizagem, no uso da tecnologia, no estresse associado a provas, a influência da religiosidade com a saúde mental do estudante de medicina. A
literatura tem mostrado altos índices de depressão, estresse e “burn-out” entre acadêmicos do curso. É importante dizer que os diferentes agentes estressores parecem depender do
período em que o aluno se encontra. Após interpretação dos dados obtidos, os pesquisadores visam correlacionar os fatores envolvidos para o desenvolvimento de ações
estratégicas que permitam alterar a abordagem educacional, oferecendo serviços de suporte e por consequência melhorar o desempenho e qualidade de vida dos estudantes.”
Fonte: Elaborado pela Autora (2025).
123
A partir da descrição dos vídeos, observa-se que o corpus contempla diferentes níveis
de complexidade discursiva, institucionalidade e intencionalidade comunicacional. Enquanto
alguns vídeos apresentam narrativas estruturadas com foco em tendências e inovações
tecnológicas, outros se concentram em experiências locais, reflexões individuais ou ações
formativas específicas. Essa diversidade é fundamental para o aprofundamento da análise de
conteúdo, pois permite a identificação de padrões discursivos e de sentidos atribuídos à IA tanto
no campo da educação quanto na saúde mental. Além disso, a presença de conteúdos que
abordam diretamente o impacto emocional da tecnologia, os desafios éticos e as práticas
colaborativas revelam que os discursos sobre IA não se limitam ao tecnicismo, mas incluem
preocupações humanísticas e sociais, o que enriquece a compreensão das representações
midiáticas sobre o tema.
5.5.2 Corpus de pesquisa
•
Tipo de fonte: Resumos analíticos de 20 vídeos do YouTube.
•
Tema central: Inteligência artificial no campo educacional e da saúde mental.
•
Critérios de inclusão aplicados: Vídeos completos com duração de até 3 horas e
ordenados de acordo com a data de submissão nos canais do YouTube (2019-2025), nos
idiomas português e inglês, com o mínimo de 15 visualizações.
5.5.3 Análise de conteúdo com base em Krippendorff
Cada transcrição de vídeo foi analisada isoladamente para elaboração do resumo
analítico.
5.5.3.1 Definição das unidades de análise
•
Cada resumo analítico de vídeo, que sintetiza o conteúdo e a abordagem do material
audiovisual sobre IA.
•
Unidade de registro (observação): cada menção explícita ou implícita à inteligência
artificial ou a tecnologias digitais relacionadas.
5.5.3.2 Categorias centrais
1. S1 - Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
Representações, metáforas ou funções sociais que a IA assume no discurso dos vídeos.
Subcategorias:
124
•
S1.1 - IA como aliada (apoio ao ensino);
•
S1.2 - IA com motor de inovação e força transformadora;
•
S1.3 - IA como ferramenta de personalização;
•
S1.4 - Otimizadora de tarefas / eficiência;
•
S1.5 - IA como inevitável / Naturalização da IA como já presente;
•
S1.6 - Instrumento de controle / simulação;
•
S1.7 - Produtora de interatividade;
•
S1.8 - Outras representações (específicas).
2. T2 - Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
Conflitos,
riscos
ou
dilemas
associados
ao
uso
da
IA.
Subcategorias:
•
T2.1 - Risco de desumanização / perda do cuidado;
•
T2.2 - Incerteza sobre futuro da IA / regulação;
•
T2.3 - Medo de substituição (profissionais, empatia);
•
T2.4 - Riscos de erros e viés algorítmico, alucinações, superficialidade;
•
T2.5 - Desigualdade de acesso / letramento digital;
•
T2.6 - Pressão por produtividade / vigilância;
•
T2.7 - Outras tensões (casos específicos).
3. P3 - Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
Usos
desejados
ou
benéficos
da
IA
conforme
apresentados
nos
vídeos.
Subcategorias:
P3.1 - Ensino híbrido com feedback/ Feedback imediato e aprendizagem adaptativa
P3.2 - Simulação clínica realista e ensino imersivo
P3.3 - Personalização / apoio à docência e a tutoria
P3.4 - Triagem e suporte em saúde mental
P3.5 - Otimização do tempo formativo / docente
P3.6 - Democratização do acesso à formação e inclusão
P3.7 - Alfabetização digital / crítica / metacognição
P3.8 - Outras possibilidades específicas e inovadoras
5.5.4 Resumo analítico da transcrição
125
5.5.4.1 Vídeo 1
A - Resumo analítico da transcrição
O vídeo destaca que a pandemia acelerou a incorporação de tecnologias digitais e de
inteligência artificial (IA) no ensino da saúde, transformando práticas de ensino que antes se
apoiavam majoritariamente em métodos tradicionais. Entre as inovações apresentadas,
incluem-se o uso de realidade aumentada e virtual, laboratórios de simulação, manequins
tecnológicos que reproduzem doenças e respostas fisiológicas, além de modelagem e impressão
3D para facilitar a compreensão da anatomia e fisiopatologia. Essas ferramentas digitais são
representadas como recursos que potencializam o aprendizado prático, ampliam a interatividade
e aproximam os estudantes de situações clínicas reais.
A IA aparece associada à capacidade de controle e simulação, permitindo visualizar e
manipular doenças em ambiente digital, testar reações dos alunos e analisar decisões em tempo
real. Essa dimensão tecnológica é vista como um futuro já presente na educação em saúde,
capaz de apoiar a avaliação e a aprendizagem de forma inovadora e envolvente.
A IA e as tecnologias digitais são representadas como forças estruturais que viabilizam
simulações realistas, personalização da aprendizagem, integração de recursos virtuais e físicos
(realidade aumentada + 3D + manequins), e apoio ao ensino híbrido. O grande ganho atribuído
é a otimização do processo formativo, permitindo maior segurança, profundidade e alcance da
educação em saúde, desde que equilibrado com a prática presencial e os valores humanistas.
No entanto, o vídeo também evidencia tensões: apesar das possibilidades tecnológicas,
ressalta-se a centralidade da dimensão humanista da medicina: empatia, acolhimento, ética e
respeito ao paciente. E estas, não podem ser substituída por máquinas. Defende-se que a
formação deve manter a prática presencial, já que apenas na interação direta com pacientes e
professores é possível desenvolver a sensibilidade necessária ao cuidado.
Por fim, o vídeo sugere uma visão híbrida de futuro: a tecnologia e a inteligência
artificial são ferramentas indispensáveis e transformadoras, mas não eliminam a necessidade de
contato humano. A formação em saúde deve equilibrar ensino presencial e remoto, articulando
inovação tecnológica com os valores tradicionais do cuidado.
B - Falas Relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “A epidemia, ela acelerou um futuro que já tava na nossa visão de planejamento (0:06),
só que ela simplesmente encurtou o início dessas atividades (0:09).”
- “As reformulações que estamos fazendo para educação são inúmeras e principalmente
tecnológicas (0:13).”
126
- “A gente vai ter já mesa de realidade aumentada, em que a gente consegue visualizar
os órgãos em funcionamento, olhar de diferentes ângulos esses órgãos (0:29).”
- “Nós temos salas já programadas para realidade virtual e realidade aumentada, em que
além de promover interação entre os alunos de uma maneira digital, a gente vai ter
cenários de simulação virtuais para avaliação e aprendizagem de diversos tipos de
atendimentos médicos e diagnósticos (1:10).”
- “Esses bonecos já com uma tecnologia que simula inúmeras doenças, como arritmia,
aumento da frequência cardíaca, aumento da pressão arterial (1:46), para testar a
reatividade dos estudantes que estão aprendendo a tratar esse paciente (1:54).”
- “É um ensino de simulação controlado, que a gente controla através de computadores
(2:11).”
- “A gente vai ter laboratórios de impressão em 3D, em que a gente consegue imprimir
as doenças do paciente e analisar em três dimensões (2:28).”
- “Essa análise em 3D faz com que os estudantes, através das mãos, palpem o problema
e compreendam muito mais fácil a fisiopatologia (3:02).”
- “Ou seja, no futuro, a tecnologia vem para nos ajudar, para melhorar a entrega do
ensino (3:28), seja por realidade aumentada, realidade virtual, construção em três
dimensões, laboratórios de simulação, laboratórios de habilidade (3:35).”
- “A tecnologia, ela nos ajuda (4:06).”
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Mas o que a gente reforça muito para os alunos aqui […] é não somente a ética, o
acolhimento, mas também o humanismo que tem que ter com o paciente (4:01).”
- “Agora, aquele ensinamento de milênios, que o médico aprendeu de como olhar o
paciente com carinho, de como reconhecer e ter essa empatia, de tratar ele com
humildade, com respeito — isso os alunos passam treinando os seis anos no curso de
medicina (4:17).”
- “Mas é extremamente importante: isso tem que ser presencial (5:02).”
- “Educação à distância para algumas áreas funciona bem (5:10), para as outras áreas,
tem que ser bem equilibrado, bem misturado a quantidade de educação à distância e a
quantidade de educação presencial (05:06 – 5:17).”
- “Porque na área da saúde, nós temos que conhecer os nossos alunos, potencializar suas
coisas boas […] e principalmente, ver como que eles estão se conectando com o paciente
(5:23–5:36).”
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Com certeza, a educação dos cursos da área da saúde […] mudou de agora para
sempre (0:00–0:01).”
- “A gente vai ter já mesa de realidade aumentada, em que a gente consegue visualizar
os órgãos em funcionamento, olhar de diferentes ângulos esses órgãos (0:29–0:41).”
- “Nós temos salas já programadas para realidade virtual […] cenários de simulação
virtuais para avaliação e aprendizagem (1:10).”
- “Esses bonecos já com uma tecnologia que simula inúmeras doenças […] para testar
qual vai ser a reatividade dos estudantes (1:46–1:54).”
- “É um ensino de simulação controlado, que a gente controla através de computadores
(2:11).”
- “Laboratórios de impressão em 3D […] imprimir as doenças do paciente e analisar em
três dimensões (2:28–2:42).”
127
- “A gente vai ter também construção em 3D, através de Lego […] e a gente começa a
entender a percepção das pessoas pelas doenças (3:12–3:17).”
- “No futuro, a tecnologia vem para nos ajudar, para melhorar a entrega do ensino (3:28–
3:35).
- “Educação à distância para algumas áreas funciona bem […] para as outras, tem que
ser bem equilibrado (5:06–5:17).”
- “Nós temos que conhecer os nossos alunos […] potencializar suas coisas boas, ajustar
e corrigir […] e principalmente ver como eles estão se conectando com o paciente (5:23–
5:36).”
C - Síntese interpretativa
A inteligência artificial e as tecnologias digitais são representadas como um futuro
inevitável e já presente na formação em saúde, trazendo consigo a promessa de inovação,
interatividade e um controle mais preciso sobre o processo de aprendizado. No entanto, essa
integração gera uma tensão fundamental: o risco de desumanização da prática médica, o que
reforça a necessidade de manter a formação presencial como pilar para o desenvolvimento da
empatia e da conexão real com o paciente. Diante disso, as possibilidades que se abrem são as
de um ensino mais imersivo e simulado, que utiliza a tecnologia para aprimorar a avaliação e a
prática, mas que deve ser cuidadosamente articulado com a ética e o humanismo, que
permanecem como valores centrais e insubstituíveis na área da saúde.
5.5.4.2 Vídeo 2
A - Resumo analítico da transcrição
A fala apresenta a trajetória de um gestor do setor educacional em saúde e a
consolidação de um grupo que integra saúde e saúde mental. Nesse percurso, a tecnologia e a
IA são descritas como motores de inovação, expansão do acesso com Ensino à distância (EAD)
e personalização do ensino, sem perder de vista a centralidade do cuidado humanizado e da
prática presencial na formação médica. No campo da saúde, a inteligência artificial é vista como
uma aliada estratégica, projetada para otimizar tarefas repetitivas e ampliar as capacidades
humanas, não para substituir profissionais. Ela atua como um motor de inovação que moderniza
a formação, personaliza o aprendizado com base no desempenho do aluno e facilita a integração
entre a saúde física e mental, permitindo que o foco permaneça no cuidado clínico e na decisão
humana.
Apesar dos benefícios, seu avanço gera tensões, como a incerteza sobre o futuro e o
medo da substituição profissional. Há também uma preocupação com o risco de desumanização
do cuidado, reforçando a indispensabilidade da prática presencial na formação médica. Além
128
disso, a rápida expansão do ensino a distância exige uma regulação mais rígida para garantir a
qualidade e evitar a precarização da educação.
As possibilidades abertas pela tecnologia são promissoras. Ela viabiliza um ensino
híbrido mais eficiente, democratiza o acesso à educação de alta qualidade para além dos grandes
centros e, ao automatizar tarefas, libera tempo para que os profissionais se dediquem à escuta e
ao cuidado individualizado. A IA também pode funcionar como um tutor personalizado,
ajustando as trilhas de estudo para potencializar o aprendizado de cada aluno.
B - Falas Relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...a gente comprou recentemente uma empresa de tecnologia para justamente vir com
o assunto que acho que a gente vai falar aqui hoje também que é com uma força forte
de inovação e também de Inteligência Artificial (3:10–3:15).”
- “...essa nossa aceleração tecnológica tem criado aí diversas questões novas, a crise de
ansiedade, num impacto maior principalmente para essa geração mais nova (3:27–
3:46).”
- “...o desafio da Inteligência Artificial né, que vai acontecer agora com a inteligência
artificial para onde é que vai ninguém sabe (6:42–6:48).”
- “...você acredita que os robôs podem substituir os médicos no futuro? (18:49–18:56).”
- “...a resposta para absolutamente todas as profissões […] é não, não vai substituir. O
que você tem que fazer na minha opinião com a inteligência artificial é ver como um
aliado e não como um inimigo em todas as profissões (19:39–19:51).”
- “...a inteligência artificial vai ajudar muito o médico a fazer trabalhos mais manuais
[…] e isso vai fazer com que o médico tenha cada vez mais tempo para cuidar do que
realmente importa, que é o paciente, olhar para ele de forma mais humanizada (19:58–
20:16).”
- “...a inteligência artificial vem para poupar nosso tempo para certas situações, mas tem
a análise do humano, isso nunca vai ser substituído (21:11–21:18).”
- “...nosso curso preparatório para residência médica utiliza Inteligência Artificial para
identificar o que aquela banca cobra, como são as provas, e envia questões
personalizadas ao estudante (23:24–23:37).”
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...ninguém sabe para onde é que vai a inteligência artificial (6:42–6:48).”
- “...as pessoas perguntam se o robô vai substituir médicos ou outras profissões (19:02–
19:39).”
- “...o risco de olhar para a inteligência artificial como inimiga em vez de aliada (19:45–
19:51).”
- “...a parte humana nunca vai ser substituída […] conversar com o paciente de forma
mais humanizada (20:16–20:27).”
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “a IA é vista como recurso para ampliar inovação, personalização e alcance do ensino,
inclusive em saúde mental” (3:10–3:15; 9:01–9:12).
129
- “A Inteligência Artificial vai ajudar muito o médico a fazer talvez um trabalho que é
um trabalho mais manual, mais braçal, vamos dizer assim, vamos dizer um trabalho que
exija menos humanização do médico, e isso vai fazer com que o médico tenha cada vez
mais tempo para cuidar do que realmente importa, que é o paciente.” (19:58 – 20:22)
- “...através da Inteligência Artificial, [o curso] identifica o que que aquela banca cobra,
como é que são aquelas provas, te manda as questões. Dependendo do que você tiver
acertando mais ou menos, se você tiver com mais facilidade ou menos facilidade, ele
vai te dando as respostas. Então, hoje, essa... hoje são as áreas do grupo, tá?” (23:18–
36).
- “...a ideia de ligar a saúde mental com a saúde, com a área da saúde, com médicos, né?
Porque hoje, quando você vai fazer um atendimento de um, por exemplo,
endocrinologista, ele... o endocrinologista, ele tem que olhar pra questão da,
eventualmente, da obesidade ou do que for, mas ele também tem que olhar que o
paciente tá com ansiedade, que o paciente pode estar com depressão. Então, hoje, saúde
e saúde mental estão cada vez mais conectados. Então a ideia foi conectar isso, tá?”
(2:26–2:51).
C - Síntese interpretativa
O vídeo 2 reforça a IA como força transformadora na educação em saúde, ao mesmo
tempo em que reconhece incertezas sobre seus rumos. A tecnologia é representada como aliada
— nunca substituta — do trabalho humano, especialmente na medicina, onde se exige empatia,
acolhimento e humanização. Surge uma visão de equilíbrio: usar IA para automatizar tarefas
repetitivas, personalizar o ensino e expandir o acesso, enquanto se preserva o valor
insubstituível da relação professor–aluno–paciente.
5.5.4.3 Vídeo 3
A - Resumo analítico da transcrição
O vídeo é um material educativo protagonizado pelo personagem Zé Gotinha, voltado
para crianças e famílias, com linguagem lúdica, que busca conscientizar sobre a importância da
vacinação ao longo da vida. Explica o funcionamento das vacinas, combate fake news
(especialmente a falsa associação entre vacinas e autismo), e apresenta o calendário nacional
de imunização, com detalhes de vacinas aplicadas da infância à adolescência. A narrativa
associa a vacinação à proteção coletiva e individual, à prevenção de doenças graves e à
responsabilidade cidadã.
Embora não trate diretamente de inteligência artificial, o vídeo se insere no campo da
pesquisa como exemplo de uso de tecnologias digitais para fins educativos e de saúde,
reforçando a relação entre mídia digital, bem-estar mental (segurança, combate a
desinformação, confiança) e processos formativos em saúde.
B - Falas relevantes
130
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...as vacinas não causam doenças e nem mesmo autismo. Tem gente estudada e séria
que reconhece que não existe relação com a vacina e esse tal de autismo...” (3:00–3:10).
- “...a gente tem que buscar saber as informações seguras sobre esse assunto.” (3:13–
3:18).
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “E tem mais: ao contrário do que se ouve por aí, as vacinas não causam doenças e nem
mesmo autismo. Tem gente estudada e séria que reconhece que não existe relação com
a vacina e esse tal de autismo.” (2:57-3:08)
- “O professor de história disse que não tem mais algumas doenças aqui no Brasil, como
por exemplo varíola e poliomielite. Por que ainda tem que tomar vacina para esses tipos
de doença?” (1:38 - 1:51)
- “As vacinas, elas são muito seguras, mas de vez em quando elas podem dar uma
moleza, uma febre, uma vermelhidão e uma dor no local da picada.” (0:54 -1:02)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “E graças à vacinação é que a gente consegue dar um fim nas doenças graves, como a
varíola, que a gente chama de catapora, e a poliomielite em todo o Brasil.” (1:10 – 1:20)
- “Oi, oi! Eu sou seu amigo Zé Gotinha e eu tô aqui para falar sobre as vacinas e o
Calendário Nacional de Vacinação.” (0:00 – 0:05)
- “Muita gente pensa que as vacinas são só para as crianças, mas na verdade a vacinação
é para todo mundo. Então, olha aí: tem vacinas específicas para os bacurauzinho, os
adolescentes, adultos e idosos.” (0:08 – 0:18)
- “E é por isso, maninho, que a gente tem que buscar saber as informações seguras sobre
esse assunto.” (3:13 – 3:18)
C - Síntese interpretativa
O vídeo 3 exemplifica como a tecnologia digital (animação, personagem mediador) é
utilizada no campo educacional e da saúde para informar, tranquilizar e engajar públicos
diversos sobre um tema central de bem-estar físico e mental: a vacinação. Ainda que não trate
diretamente de inteligência artificial, conecta-se ao objetivo da pesquisa ao mostrar como a
produção digital e a mediação tecnológica (vídeo lúdico, narrativas acessíveis) funcionam como
dispositivos de formação em saúde, combatendo fake news e fortalecendo a confiança social no
conhecimento científico.
A tensão principal é entre ciência x desinformação; a possibilidade destacada é o uso da
mídia educativa como aliada na promoção de saúde mental e física, reforçando comportamentos
preventivos, responsabilidade cidadã e senso de comunidade.
5.5.4.4
Vídeo 4
A - Resumo analítico da transcrição
131
O vídeo revisita promessas tecnicistas (“computadores”, “internet”, “tablets”) e
argumenta que, apesar de ganhos pontuais, a aprendizagem é um processo essencialmente
humano que não foi — e não será, pelos modelos atuais de IA — “revolucionado”. O autor
adota ceticismo informado: descreve grandes modelos de linguagem (Gemini, ChatGPT) como
geradores estatísticos sem raciocínio; documenta alucinações, viés, erros difíceis de detectar
(inclusive no meio acadêmico) e alerta para incentivos econômicos (efeito Baumol) que podem
empurrar a IA para substituir pessoas em nome de escala/corte de custos. Propõe um uso
human-in-the-loop (“centauro”: humanos criam/julgam; a tecnologia confere/ acelera) e
defende investimento em docentes. A mensagem central é prudente e tradicional: IA como
apoio, não como substituto — especialmente quando o que está em jogo é a qualidade formativa
e, por extensão, o bem-estar de estudantes.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Agora vem a onda da Inteligência Artificial por cima disso tudo… quem vai
revolucionar a educação são os grandes modelos de linguagem como Gemini,
ChatGPT…” (0:30–0:41)
- “Como alguém que já se empolgou e já criticou várias soluções tecnológicas…
ceticismo para compartilhar por aqui.” (0:54–1:03)
- “Os modelos como Gemini e ChatGPT não são inteligentes; não raciocinam — são
processadores/derivadores de informação.” (9:18–9:31)
- “São poderosos para gerar texto/imagem/vídeo usando os dados de treino.” (9:58–
10:07)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Até aqui, acho que esse tipo de IA que está no hype tem mais a atrapalhar do que a
contribuir para a educação.” (1:11–1:18)
- “A tutoria e a relação entre quem ensina e quem aprende são mais importantes do que
a tecnologia… processo humano que os modelos atuais não podem substituir.” (4:31–
4:43)
- “Eles sempre vão gerar conteúdo errado… ‘alucinações’.” (10:35–10:56)
- “respostas absurdas (pedras que alguém pode comer; cola na pizza) apresentadas como
verdade.” (12:48–13:42)
- “Quanto melhores os modelos, mais coerentes ficam os erros e mais difíceis de notar.”
(14:03–15:02)
- “Artigos com trechos típicos de IA (‘as of my last knowledge update’), figuras
inventadas, anatomias impossíveis.” (15:42–17:11)
“Usar IA para avaliar pode impor viés; contexto do aluno diferentes dados de treino.”
(18:24–18:41)
- “Bloomberg mostrou viés racial e de gênero na triagem por IA.” (21:24–22:08)
- “Se o ‘fator humano’ é visto como gargalo, a pressão vira eliminar humanos para
escalar/baixar custo — mesmo com pior educação.” (8:15–9:15)
- “Whisper erra mais com afasia e ruído — inventa falas (nomes, remédios, até crimes).”
(19:02–20:12)
132
- “Erros não são consistentes; dependem do contexto e atingem mais quem foge da
‘norma’ dos dados.” (20:27–21:03)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Combinação poderosa de humanos julgarem e criarem e a tecnologia checar/acelerar…
(os) ‘centauros’ poderosos.” (14:30–14:41)
- “Usar em atividades guiadas será importantíssimo para alunos entenderem como a IA
gera conteúdo, inclusive falso, onde e por que erra.” (23:06–23:14)
- “Ferramenta poderosa para responder/gerar… desde que não substitua a tutoria.” (9:58–
15:02)
- “Programas futuros podem funcionar de outra forma e solucionar isso.” (22:40 –22:46)
- “Entre escola com muita IA e escola com mais professores bem pagos e tempo para
orientar, fico com a segunda.” (23:50–24:10)
C - Síntese interpretativa
O vídeo 4 representa a IA sob o signo da prudência: reconhece seu potencial
instrumental (gerar, checar, acelerar) mas rejeita a promessa de “revolução” quando aplicada
como substituto de professores, tutoria e julgamento humano. As tensões centrais: hype
tecnicista, alucinações e viés que afetam desproporcionalmente públicos vulneráveis, poluição
do ecossistema científico-educacional e o incentivo econômico a retirar pessoas do processo.
As possibilidades aparecem condicionadas: IA com humanos (centauro), para alfabetização
midiática/algorítmica (ensinar sobre erro, viés e verificação), e como apoio à produtividade —
nunca como eixo substitutivo.
Em termos de educação e bem-estar mental, o vídeo sugere que proteger os estudantes
de conteúdos falsos/viés e manter relacionamentos pedagógicos humanos é essencial para
segurança epistêmica, confiança e sentido de pertencimento — valores clássicos da boa
formação em saúde. É uma visão tradicional (valor do professor), porém visionária ao exigir
governança e uso responsável da IA.
5.5.4.5
Vídeo 5
A - Resumo analítico da transcrição
Encontro acadêmico sobre Tecnologias Educacionais na Saúde do Homem, com forte
ênfase em saúde mental, apoio social e determinantes culturais (machismo, invulnerabilidade).
O palestrante amplia o conceito de tecnologia (não só máquinas: também “tecnologias leves”,
como vínculo/apoio social), articula dados epidemiológicos (violências, transtornos mentais,
doenças circulatórias) e estudos de campo, e conecta estratégias pedagógicas-mediadas por
tecnologia (apps, jogos, gamificação, webinars, redes sociais, wearables) a barreiras de acesso
(estigma, horários de serviço, privacidade, letramento digital). Sobre IA, adota postura
133
cautelosa: diz que “não é inteligência nem artificial” (padrões repetidos), exige mediação
humana e lembra que ainda falta o básico (treinamento/uso de celular) em muitos públicos. A
proposta é educação digital situada (trabalho, igrejas, clubes), com linguagem acessível e
desenho adequado ao público masculino, integrando o Sistema Único de Saúde (SUS) e
formação profissional.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Tecnologias não são só máquinas; também são saberes e conhecimentos passados de
geração em geração.” (2:35–2:47)
- “Vemos tecnologia em vários âmbitos: organizacional (como o SUS se organiza),
científicas (monitoramento/detecção precoce), e mídia e programação, muito relacionadas
à educação.” (3:13–3:44)
- “Apoio social é uma tecnologia leve: ouvir e dar atenção ao homem.” (7:07–7:13)
- “Uso de aplicativos, páginas, gamificação, vídeos, webinar; redes sociais para campanhas
digitais.” (18:51–29:10)
- “Tecnologia educacional derruba barreiras de acesso: geografia, tempo, estigma,
privacidade; permite engajar sem exposição pública.” (22:22 – 23:32)
- “Wearables e dispositivos já mensuram PA, arritmia, ECG.” (25:30–25:49)
- “Muita gente falando em IA, IA, IA, e esquecendo o básico; tem pessoas que ainda não
sabem mexer no celular.” (23:38–23:57)
- “IA não é inteligência nem é artificial, é repetição de padrão; precisa ter alguém pensando
por trás.” (23:57–24:08)
- “HPV Quiz (gamificação na escola); game sobre bullying; jogos para saúde mental com
adolescentes.” (28:31–28:57)
- “Semáforo do toque: adaptação lúdica (bonecos/imagens) para prevenir abuso; virou
artigo.” (31:37–32:06)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “O homem só busca o pronto atendimento quando a dor impede de trabalhar; sociedade
diz que ele ‘é o sexo forte’.” (9:17–9:57)
- “Frases internalizadas: ‘homem não chora’, ‘seja homem’, ‘quem procura, acha’…
favorecem autocuidado baixo, automedicação e atraso no cuidado.” (15:49 – 16:32)
- “20% com suspeição para transtornos mentais comuns… associados a desemprego,
segurança alimentar, álcool/drogas, poucos amigos (apoio social).” (6:01–7:07)
- “Pergunta chave: ‘Quando você fica doente, quem pode cuidar de você?’” (7:30–7:44)
- “Resistência institucional ao tema ‘saúde do homem’ e a projetos/aplicativos.” (18:51–
19:11)
- “Horário comercial da atenção básica impede acesso masculino.” (21:15–21:28)
- “Falta treinamento digital básico; falar de IA sem base aumenta desigualdades.” (23:38–
24:08)
- “Medo de se expor; tecnologia ajuda desde que proteja privacidade e reduza estigma.”
(22:55–23:13
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
134
- “Gamificação (HPV Quiz, bullying, saúde mental) para engajar adolescentes.” (28:31–
28:57)
- “Semáforo do toque como tecnologia educacional para prevenção de abuso (crianças).”
(31:37–32:06)
- “Apps, blogs, vídeos e redes sociais para letramento em saúde com linguagem acessível
e design adequado ao público masculino.” (28:17 – 30:12)
- “TD quebra barreiras (tempo, geografia, estigma, privacidade) e aumenta engajamento
‘sem personificação’.” (22:22 – 23:32)
- “Atuar onde os homens estão: trabalho, igrejas, clubes, academias.” (17:23–17:34)
- “TD na atenção básica e na formação profissional: orientação em qualquer ponto do
cuidado.” (17:58–18:11)
- “IA útil como apoio (padrões) com alguém pensando por trás; não substitui o humano.”
(23:57–24:08)
- “Wearables e lembretes para acompanhamento contínuo.” (25:23–25:49)
C - Síntese interpretativa
O vídeo 5 reconfigura “tecnologia” de modo amplo, do vínculo (tecnologia leve) às
TD/IA, e a posiciona como mediação para cuidado e educação na saúde do homem,
especialmente em saúde mental. As tensões principais cruzam cultura (machismo,
invulnerabilidade, estigma), organização dos serviços (horários, resistência institucional), e
desigualdades digitais (letramento). A IA é tratada com prudência: vista como sistema de
padrões que exige curadoria humana; útil se servir para reduzir barreiras (privacidade, estigma)
e ampliar apoio social, não para substituir relações.
As possibilidades de intervenção articulam um desenho que é, ao mesmo tempo,
tradicional e visionário: tradicional por continuar a valorizar o professor, o profissional de saúde
e o apoio social como o núcleo do cuidado; e visionário ao hibridizar aplicativos, jogos, redes
sociais e wearables com pedagogias situadas em ambientes cotidianos como o trabalho, a igreja
e clubes. Essa abordagem utiliza uma linguagem acessível para criar portas de entrada seguras
e engajantes, especialmente para públicos masculinos que tradicionalmente evitam os serviços
de saúde. O vídeo sustenta as categorias analíticas; os sentidos atribuídos à IA e às tecnologias
digitais são de mediação e redução de barreiras, sempre com a exigência de uma curadoria
humana; as tensões identificadas incluem a masculinidade hegemônica, o estigma associado à
busca por ajuda, questões de privacidade, a resistência a horários fixos e a necessidade de
letramento digital e por fim, as possibilidades que emergem são a gamificação, o uso de
aplicativos com proteção de dados, a realização de campanhas em redes sociais, a formação de
profissionais no SUS e o emprego das tecnologias digitais para fortalecer o apoio social e a
prevenção em saúde mental.
135
5.5.4.6
Vídeo 6
A - Resumo analítico da transcrição
A conversa (parceria Futuro da Saúde + HIAE) mapeia mudanças estruturais na
formação em saúde: do modelo professor-cêntrico e memorístico para arranjos ativos,
colaborativos, por competências (hard + soft skills) e currículos reformulados. Destaca-se o
papel do ensino técnico (ainda estigmatizado no Brasil), suas trilhas formativas e impacto
social. Sobre EAD, há uma visão condicionada: útil e inevitável em parte do currículo, desde
que haja desenho pedagógico, maturidade discente, avaliação presencial e infraestrutura. Nas
tecnologias digitais (incluindo IA), os entrevistados diferenciam EAD de ferramentas digitais
de apoio (feedback imediato, “apps de dúvida”). A IA é vista como avassaladora e
transformadora do processo educativo, sem substituir o contato humano na clínica; requer
curadoria, ética, preparo docente/discente e atenção a riscos: alucinações, plágio e, sobretudo,
atrofia do raciocínio se o estudante terceiriza desafios.
B - Falas relevantes
•
sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Esse modelo professor ensina/aluno passivo é ineficiente… privilegia quem já é
melhor… e foca memorização.” (4:06–5:20)
- “Mudaram métodos, currículos, seleção e, crucialmente, o modelo de avaliação.” (5:27–
6:16)
- “Em transmissão de conteúdo, EAD e presencial podem ser equivalentes, mas há
limitações… maturidade do aluno, ausência de linguagem não verbal.” (24:10–25:25)
- “Quero separar EAD de ferramentas digitais; estas, com IA, dão feedback imediato e
‘preenchem lacunas’ — revolucionam inclusive o presencial.” (27:00–28:20)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Abertura desenfreada de cursos… somos líderes per capita… faltam vagas de residência;
egressos mal formados entram no mercado.” (18:28–20:27)
- “Não daria para formar técnico de enfermagem totalmente EAD… precisa de simuladores
+ estágio supervisionado.” (22:59–23:47)
- “EAD exige maturidade discente e professor treinado; certas dinâmicas não funcionam
bem a distância.” (24:39–26:16)
- “Alucinações, plágio… e o risco de ‘tarefas já respondidas’: aluno não aprende e perde
musculatura criativa.” (35:26–36:49)
- “Existe preconceito com a escola técnica… sonho da universidade ofusca o técnico.”
(10:26–11:07)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Turmas em grupos aleatórios por 6 meses; metodologias ativas e mobiliário para
colaboração.” (8:58–10:03)
- “Pós-graduações predominantemente EAD com alunos do país inteiro; combinações
híbridas viabilizam sem ‘parar a vida’.” (26:16 – 27:13)
136
- “Apps e soluções com IA para sanar dúvidas rapidamente e manter engajamento.” (27:25–
28:20)
- “Preparar professores, alunos e TI; compartilhar práticas entre instituições; curadoria
constante.” (32:15 – 35:08)
- “Ensino técnico oferece opções e autonomia; em 2–3 anos forma profissionais ‘prontos’.”
(12:06–13:34)
C- Síntese interpretativa
O vídeo 6 consolida uma visão sistêmica da formação em saúde: currículo por
competências, metodologias ativas e avaliação coerente; EAD como meio (não fim), aplicado
com parcimônia nas práticas clínicas; ferramentas digitais/IA para feedback imediato e
personalização do estudo, desde que mediadas eticamente e com curadoria para evitar
alucinações e, sobretudo, a terceirização do pensar. Ao mesmo tempo, denuncia macro-riscos
(expansão sem qualidade, gargalo na residência) e riscos micro-cognitivos (atrofia do raciocínio
com respostas prontas). As possibilidades emergem quando tecnologia + desenho pedagógico
reforçam autonomia discente e trilhas formativas (especialmente o técnico) com impacto social,
sem romper o núcleo humano do cuidado.
5.5.4.7
Vídeo 7
A - Resumo analítico da transcrição
Conversas do Instituto Claro sobre telas, redes sociais e saúde mental de crianças e
adolescentes. A jornalista Bianca Santana entrevista Ivelise Fortin (psicóloga, PUC-SP, Homo
Ludens, Inst. Criança em Jogo) e Laryssa Dantas (aluna do EM). Baseiam-se em dados de
UNICEF 2021 (prevalência de transtornos mentais) e TIC Kids Online Brasil 2023. O debate
desloca o foco do “quanto tempo de tela” para o que fazem nas telas, a mediação por idade, as
desigualdades de classe, a responsabilidade das plataformas e os usos ambivalentes da IA (risco
e ferramenta pedagógica).
B - Falas relevantes
•
sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Mas eu acho que a questão hoje não é só o tempo que você passa na tela. Então, é menos
importante se é duas horas, três horas ou quatro horas, mas é mais importante o que as
crianças e adolescentes estão fazendo nas telas. [...] Que, em geral, a família mal conhece,
mal sabe o que está acontecendo ali.” (4:17 – 4:49)
- “Que mal tem a criança falar com Chat GPT? Que mal tem falar com a Character.ai? Por
exemplo. Quando, na verdade, a gente sabe que crianças muito pequenas tem conversas
sexuais com a Character.ai, por exemplo. [...] Quando a gente sabe que, às vezes, tem
predadores e aliçadores no Roblox, por exemplo, e em outros ambientes.” (5:19 – 5:41)
- “Por que não pode ter rede social antes dos 13 anos? Então, antes dos 13 anos, não é
indicado que as crianças tenham rede social.” (06:51 – 6:58)
137
- “Você tem pesquisadores que pegaram aquela conta de adolescentes da Meta. [...] E elas
fizeram uma conta de adolescente nova. E em 15 minutos já tinha conteúdo nazista,
conteúdo de autolesão, conteúdo de suicídio, numa conta nova destinada a adolescentes.
Agora, isso é algoritmo, isso é responsabilidade da plataforma.” (10:25 – 10:41)
- “Que as plataformas fossem o que a gente chama de safety by design. [...] Como que eu
estimo a idade do usuário? Como eu asseguro a idade do usuário? Então, se vai ser
biometria, se vai ser documento e todos os debates que a gente tem com relação à Lei Geral
de Proteção de Dados...” (9:19 – 10:15)
- “Porque o ideal é usar ele, te ensinar a aprender. [...] Então, por exemplo, tem uma
professora de inglês que eu conheço que ela fala pros estudantes, você pede pro Chat GPT.
Fala ‘quero aprender... Verbo to be, me dê 5 exercícios pra eu aprender’. E você faz e
manda ele corrigir.” (27:00 – 27:21)
- “Então, você usava, fotografava a prova ali escondida, a continha ali escondida, e o Chat
GPT fazia a conta pra você. E você passava isso no resultado na prova. Então, você estava
usando pra colar nas provas, né?” (21:04 – 21:16)
- “E eu entendo, assim, que para adolescentes, a privacidade é uma coisa que é mais
negociada, mas para as crianças menores de 13 anos, as famílias têm que olhar mesmo o
que está acontecendo ali.” (15:36 – 15:47)
- “Quando eu vou, às vezes, para a classe C, classe D, classe E, eu tenho um aparelho por
família. E aí é o mesmo aparelho que a mãe está trabalhando, o pai está vendo pornografia,
e a criança está usando TikTok.” (8:17 – 8:26)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “É que eu acho que, às vezes, tem a questão, as famílias têm medo de invadir a
privacidade. E eu entendo, assim, que para adolescentes, a privacidade é uma coisa que é
mais negociada, mas para as crianças menores de 13 anos, as famílias têm que olhar mesmo
o que está acontecendo ali.” (15:31 – 15:42)
- “E também tem um outro fator, que é não melhorou tanto a saúde mental dos estudantes.
Porque o tempo que você não está passando, por isso que eu te falei, não é só uma questão
de tempo. O tempo que você não está passando é importante, porque sim, você precisa
interagir com as crianças, e melhora a atenção na aula.” (19:53 – 20:07)
- “Eu acho também que a gente tem que pensar em outras redes, porque senão fica tudo
para a escola fazer. A escola tem que resolver tudo. A escola tem que resolver a saúde
mental, tem que resolver a educação, tem que resolver a educação digital. A escola tem que
resolver tudo.” (9:06 a 9:12)
- “É uma questão da escola, mas também das políticas públicas. Sim, sim. E acho que tem
mais duas questões que eu queria colocar. Uma é de políticas públicas, outra é de regulação
das plataformas.” (17:01 – 17:14)
- “Mas não se refletiu no benefício de notas, de rendimento acadêmico. [...] E também tem
um outro fator, que é não melhorou tanto a saúde mental dos estudantes.” (19:45 – 20:00)
- “Porém, quando a gente estava conversando, eu listei que apenas só o conteúdo vago não
vai te trazer o entendimento que você precisa. Porque quando você for fazer um ENEM,
quando você realmente for fazer uma prova no lápis e papel, você não vai saber fazer.
Então, não estudar é algo muito prejudicial.” (23:44 – 24:03)
- “Porque, senão, as companhias falam assim, não, a família tem que configurar controle
parental. Gente, a mãe é iletrada, a mãe não sabe nem usar o celular direito. Quanto mais
configurar um controle parental super complicado num celular, que é um celular coletivo
[...]. Isso é uma abordagem que funciona bem em classes mais altas.” (11:01 – 11:21)
138
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “As famílias precisam entender que tem classificação indicativa para todos esses
aplicativos. E que é importante que as famílias entendam isso. E não só se é 12, se é 13, se
é 14. Mas o que significa isso. [...] Por que não pode ter rede social antes dos 13 anos?”
(6:31 – 6:51)
- “A gente tem um guia da SECOM, de guia de telas, que eu acho que é uma coisa
interessante das famílias saberem. Tem várias iniciativas que têm materiais para instruir as
famílias. [...] Tem o Instituto DimiCuida, que fala sobre desafios perigosos na internet.
Tem o pessoal do Educa Mídia.” (11:41 – 12:01)
- “Como eu estimo a idade do usuário? Como eu asseguro a idade do usuário? Então, se
vai ser biometria, se vai ser documento e todos os debates que a gente tem com relação à
Lei Geral de Proteção de Dados...” (10:03 – 10:15)
- “Porque o ideal é usar ele, te ensinar a aprender. [...] Então, por exemplo, tem uma
professora de inglês que eu conheço que ela fala pros estudantes, você pede pro Chat GPT.
Fala ‘quero aprender... Verbo to be, me dê 5 exercícios pra eu aprender’. E você faz e
manda ele corrigir.” (27:00 – 27:21)
- “...uma em cada três crianças não sabe que o celular é proibido na escola. Porque as
escolas adotam políticas muito diferentes de proibição de celular e de como elas vão regular
esse uso do celular.” (18:12 – 18:25)
- “Eu acho também que a gente tem que pensar em outras redes, porque senão fica tudo
para a escola fazer. [...] E eu acho que a gente tem que ter outras redes também, para a
saúde mental. As redes de saúde mental do setor público, as campanhas do setor público,
as redes que são da família, outras associações, também tem um papel ali. As ONGs, todo
mundo ali tem um papel também...” (17:01 – 17:29)
C - Síntese interpretativa
O episódio propõe uma mudança de paradigma, defendendo a transição de um debate
moralista focado apenas no tempo de tela para a construção de um ecossistema integrado de
cuidado e aprendizado. Essa abordagem se desdobra em três níveis: no nível micro, dentro de
casa, sugere-se uma supervisão adequada à faixa etária, combinada com escuta ativa, acordos
progressivos de autonomia e o uso positivo da IA como uma ferramenta de tutoria. No nível
meso, envolvendo a escola e a comunidade, a proposta é implementar políticas realistas para o
uso de celulares e métodos de avaliação, além de promover o letramento midiático-digital e
projetos de convivência. Finalmente, no nível macro, a responsabilidade recai sobre as
plataformas e o Estado, que devem garantir a responsabilização algorítmica, implementar
sistemas de verificação de idade e desenvolver campanhas públicas de conscientização que
levem em conta as desigualdades sociais e de acesso.
5.5.4.8
Vídeo 8
A -Resumo analítico da transcrição
139
O Vídeo analisa como o avanço do celular, das redes sociais e da IA transformou a
infância e a juventude na última década, gerando uma exaustão mental generalizada que afeta
a atenção, a criatividade e os vínculos sociais. A autora argumenta que o banimento do celular
nas escolas é uma medida insuficiente, pois o problema central é um “vício” digital que atinge
também os adultos e se manifesta em atrasos no desenvolvimento, individualismo e na
exposição a riscos como bullying e radicalização online. A solução proposta é um “pacto social”
para reconstruir rotinas com menos telas, valorizar a ociosidade criativa e a natureza,
defendendo que a autoeducação digital dos adultos é a condição fundamental para conseguir
guiar as crianças nesse cenário.
B -Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...principalmente com o advento da chegada das tecnologias, do celular, das redes
sociais, de tudo isso que a gente tem visto acontecer no mundo, e agora a inteligência
artificial.” (0:11 – 0:24)
- “...justamente por essa exaustão mental que o uso das telas, das tecnologias e esse mundo
acelerado de hoje tem gerado na gente.” (3:06 – 3:15)
- “É como se fosse um vício, uma coisa que é mais forte do que eu. E se é vício, a gente
tem que tratar como vício.” (4:03 – 4:10)
- “Não adianta o celular não tá na escola e ele tá em casa. Não adianta o celular não estar
na escola e tá nos outros espaços, tá no restaurante, tá no ônibus, tá em outros lugares...”
(12:12 – 12:22)
- “A qualidade do tempo que a gente tem com as crianças não tem sido legal, não tem sido
boa.” (2:57 – 3:02)
- “...o bullying, os grupos, o Discord, que é um aplicativo onde muitos adolescentes têm
grupos homofóbicos, xenófobos, extremamente machistas, racistas...” (6:31 – 6:42)
- “Tem gente que defende: ‘Ah, mas a tecnologia tá aí também para ajudar as crianças no
desenvolvimento’. E eu sou absolutamente contra isso.” (8:14 – 8:21)
- “Existem outros caminhos que a gente perdeu ao longo do tempo, como pisar na terra
descalço, como subir numa árvore, como parar tudo e simplesmente observar as nuvens no
céu para ver quais formatos que elas têm.” (11:21 – 11:34)
- “Nós também adultos estamos viciados nisso, então vai ter que começar por a gente.”
(12:41 – 12:47)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...a gente tem que olhar para nós mesmos. A gente tem força de vontade para se
desconectar? Eu confesso que eu tenho tido dificuldades, tido dificuldades de ler um livro,
eu tenho tido dificuldades de me desconectar da tecnologia...” (3:45 – 3:56)
- “...ainda mais agora com a legislação que tem proibido celulares na escola, mas é mais
profundo do que isso” (1:37 – 1:42)
- “...tem chegado crianças com questões desafiadoras, muitas vezes se cai no autismo, se
cai nessas várias questões de atipicidade ou no transtorno opositor. Mas será que é isso
mesmo que tá acontecendo?” (10:15 – 10:28)
140
- “Muitas crianças com questões que muitas vezes são confundidas com autismo ou outros
transtornos mentais, que na verdade vêm de um comportamento, de um condicionamento
causado por esse vício em tecnologia.” (4:41 – 4:54)
- “Tem gente que defende: ‘Ah, mas a tecnologia tá aí também para ajudar as crianças no
desenvolvimento’. E eu sou absolutamente contra isso. Não está.” (8:14 – 8:21)
- “Eu adorava dormir com a minha avó... a gente ficava madrugada conversando na cama...
Se fosse nos dias de hoje, eu estaria mexendo no celular em vez de ter aquela conversa,
aquela tradição verbal de escutar as histórias, de cultivar esses momentos.” (2:28 – 2:46)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Talvez uma das grandes dicas que a gente tenha para fazer isso é a auto-educação, um
exercício que a gente pode fazer com nós mesmos, da gente se afastar das tecnologias...”
(9:11 – 9:20)
- “...da gente realmente criar um cotidiano com as crianças onde a gente não mostre isso
para eles, onde a gente não dê esse exemplo.” (9:20 – 9:27)
- “Você tá sentada num restaurante, a mãe coloca um tablet na frente da criança ou um
celular na frente da criança.” (9:29 – 9:34)
- “...outros caminhos que a gente perdeu ao longo do tempo, como pisar na terra descalço,
como subir numa árvore, como parar tudo e simplesmente observar as nuvens no céu...”
(11:23 – 11:34)
- “E como a gente ama muito as crianças, ama muito os nossos filhos, a gente tem que ter
essa coragem para enfrentar isso...” (12:47 – 12:53)
- “...e a sociabilidade tem sido afetada por isso. Então a gente precisa se mover enquanto
sociedade...” (6:16 – 6:20)
- “Muitos educadores têm relatado que cada vez mais tem chegado crianças com questões
desafiadoras, muitas vezes se cai no autismo... Mas será que é isso mesmo que tá
acontecendo?” (10:10 – 10:28)
C- Síntese interpretativa
O vídeo adota uma crítica forte e normativa às tecnologias digitais, citando a inteligência
artificial como uma “nova camada” desse desafio, e opera a partir de dois movimentos
principais. O primeiro é moral-preventivo, no qual nomeia o uso da tecnologia como um
“vício”, associando-o à desorganização do desenvolvimento infantil, à violência on-line e a uma
crise de vínculos, defendendo, em contrapartida, uma desaceleração e o retorno a práticas
corporais e em contato com a natureza. O segundo movimento é uma convocatória ética que
desloca o foco para os adultos, argumentando que, sem uma mudança de hábito por parte dos
cuidadores, não pode haver mediação efetiva.
Como leitura do conjunto, o episódio radicaliza o polo do risco dentro do corpus de
análise, o que é útil para acionar políticas e práticas de proteção. No entanto, para uma agenda
mais equilibrada, a interpretação integradora sugere um caminho que combina diferentes
abordagens: proteger as crianças cedo, mediar o uso da tecnologia sempre e qualificar esse uso
ao longo do tempo. Isso se traduz em combinar práticas de higiene digital com rituais afetivos,
141
desenvolver competências socioemocionais e tomar decisões ecossistêmicas que envolvam a
casa, a escola e a comunidade. Tudo isso sem perder de vista que o problema não é apenas o
tempo de tela, mas, fundamentalmente, o que se faz com ele e como a vida fora da tela é (ou
não) cultivada.
5.5.4.9
Vídeo 9
A - Resumo analítico da transcrição
O video aborda um Encontro acadêmico (Graduate School of Education/UB) sobre
“enhancing mental health and well-being through AI innovations”. Abertura com
reconhecimento de território e trabalho invisível (colonialismo, racismo, labor sub/remunerado)
e a pergunta-guia “quem pode estar bem?”. Panorama de dados: queda do bem-estar entre <25
anos; K-12 e ensino superior com mais ansiedade/depressão; alunos já consideram os serviços
de saúde mental na escolha da faculdade; movimento para ir além de notas como métrica de
sucesso. Parte central traz tendências de publicação (2015–2024): muito uso de ML como
método
para
detectar/predizer
“bem-estar/depressão/ansiedade”,
pouco
foco
em
intervenção/ética; campo interdisciplinar com educação ainda minoritária nos papers. Dois
estudos de caso para debate:
1. Wearables para captar marcadores fisiológicos (FC, HRV, condutância, SpO₂) e acionar
intervenções em tempo real (respiração, música, meditação).
2. IA para suporte terapêutico (chatbots/apps; “therapist GPT”): não substitui terapia, mas
pode assistir/acompanhar.
O fio ético-político: culturalmente responsivo, design com equidade e IA como
“assistir/augment”, não substituir.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...enhancing particularly student mental health and well-being... through AI
Innovations.” (1:08 – 1:22)
- “...who gets to be well, and this is a question that I ask a lot in my research...” (6:34 –
6:41)
- “...a big part of this research is looking at machine learning really as a tool to detect wellbeing, to be able to predict well-being, not necessarily improve it, right? So I want to make
that clear there.” (17:34 – 17:47)
- “...what you don't see is, you know, I think I saw ethics in there, but it's not big, right? So
I mean in terms of research, it's not something that seems to be popping up a lot.” (20:05 –
20:18)
- “...they're the precursors to people maybe beginning to spiral or experience a mental
health crisis. And then there are real-time interventions that could be used, could be
142
selected to help address those. So those could include guided meditation, breathing
exercises, calming music...” (23:48 – 24:07)
- “...we don't think AI is completely going to replace therapy, but that doesn't... what it
actually is and how people are framing it are completely different.” (39:03 – 39:09)
- “...students are even weighing Mental Health Resources as a part of their college decision
process. So what supports they have, what's the wait time, and they're actually using that
to decide to what extent, what college they're going to go to.” (10:37 – 10:50)
- “...developing models that are culturally responsive, what does that look like and why is
that important...” (37:46 – 37:53)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...a big part of this research is looking at machine learning really as a tool to detect wellbeing, to be able to predict well-being, not necessarily improve it...” (17:34 – 17:41)
- “It's a lot of data and there are a lot of Ethics around who gets to see it and a lot of these
companies are like for-profit organizations and so, um, yeah, it can be pretty scary to sort
of think about all the data, where it's going.” (36:28 – 36:42)
- “...how can artificial intelligence assist and augment, and I'm using those words very
explicitly, our efforts to support students' mental health...” (11:25 – 11:32)
- “...some of the things that people brought up in the breakout rooms about cultural
identities and how that plays into how we think about AI... and why we do need to make
sure that we're engaged in not just research about AI but also developing models that are
culturally responsive...” (37:32 – 37:53)
- “...who's doing the labor, who's doing the well-being mental health labor and support,
whether that's humans or AI...” (2:27 – 2:34)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...we can note and know when people are experiencing physiological symptoms that
often will signal mental health distress. So these symptoms can include skin
conductance and heart rate variability... and they're the precursors to people maybe
beginning to spiral or experience a mental health crisis.” (23:34 – 23:56)
- “low-cost substitutes for therapy”. (38:34 a 38:39)
- “AI for a therapeutic support. I'm very intentional by not calling it therapy.” (14:02 –
14:08)
- “...developing models that are culturally responsive, what does that look like and why
is that important...” (37:46 – 37:53)
- “...there's sort of this growing call to move beyond metrics of test scores and grades to
define success, right? And we want to be able to prioritize other indicators such as wellbeing, wellness, satisfaction.” (10:56 – 11:12)
- “...mostly researching AI as a methodological tool to sort of understand well-being but
not necessarily improve it, not necessarily in terms of like intervention...” (20:51 – 20:58)
C -Síntese interpretativa
O vídeo constrói um otimismo cauteloso: IA pode ampliar o cuidado em educação se
vier com governança ética, responsividade cultural e centralidade do humano. A agenda
proposta desloca a discussão de “o que a IA detecta” para “como ela ajuda a cuidar sem vigiar”.
Em termos práticos, o caminho é ampliação (triagem, suporte entre sessões, dados para
143
decisões) com consentimento, privacidade por design, validação clínica e participação
estudantil. Em termos políticos, responde à pergunta “quem pode estar bem?” comprometendo
IA/TD com equidade de acesso, redução de carga sobre trabalhadores do cuidado e evitação de
danos.
5.5.4.10 Vídeo 10
A -Resumo analítico da transcrição
Professor Leandro Menezes (História, escola pública em Carapicuíba/SP) integra o
ChatGPT à dinâmica “Café com História”. Objetivo: que os alunos usem com conforto, mas
com consciência crítica. Sequência didática:
1. Aula de iniciação: o que é o ChatGPT, criação de conta e teste de uso.
2. Aprofundamento com fontes digitais: site Memórias da Ditadura (artigos, documentos,
fotos, vídeos) + slides CMSP (material oficial).
3. Síntese e socialização (Café com História): comparação entre ChatGPT, Memórias da
Ditadura e CMSP.
Resultados percebidos em sala: alunos consideram o ChatGPT “raso/básico” e por vezes
sem detalhes cruciais (ex.: caso Vladimir Herzog não apareceu). Já o Memórias da Ditadura
oferece informação específica, contextualizada e testemunhal; o CMSP resume. A turma
constrói a ideia de que IA é “uma das muitas fontes”; serve como porta de entrada/atalho, mas
requer verificação e boas instruções (prompts). Há relatos de confiança menor no ChatGPT e
maior em fontes históricas curadas. O professor encerra reforçando questionamento, checagem
e consciência crítica como caminho de formação cidadã.
B -Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Justamente não julgar a ferramenta. Ter sim um olhar crítico para ela, mas não fazer um
julgamento dela.” (0:03 – 0:08)
- “A inteligência artificial já faz parte da vida deles. Isso é algo incontestável.” (0:41 –
0:44)
- “O meu foco principal foi fazer com que os alunos se sentissem confortáveis para utilizar
a ferramenta, ao mesmo tempo que eles tivessem uma consciência crítica sobre a utilização
dela.” (0:46 – 0:54)
- “Quais são as limitações dessa ferramenta, onde ela pode te ajudar, onde ela te atrapalha
muitas vezes, e o quão confiável são aquelas informações que estão ali.” (0:58 – 1:04)
- “O ChatGPT só deu os assuntos rasos, só deu assunto básico.” (2:18 – 2:21)
- “..., mas é preciso entender que ela é justamente isso, uma das muitas fontes de pesquisa.”
(4:31 – 4:36)
• Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
144
- “...as informações mais rápido sem ter que ficar procurando em sites.” (5:37 – 5:40)
- “É só colocar a pergunta e ele respondeu em segundos.” (5:40 – 5:44)
- “Ele [ChatGPT] trouxe minimamente alguma informação sobre esse caso [Vladimir
Herzog]?” (Aluno) “Não trouxe nada dessa informação.” (2:54 – 2:59)
- “...e eu acho que no ChatGPT é como se fosse cortar o caminho de uma maneira que não
fosse tão boa.” (5:29 – 5:34)
- “A minha dica é: use, porém confirme se a informação é verídica ou não.” (5:44 – 5:49)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “E ali eles comparavam as fontes, sintetizavam e se preparavam para poder conversar
no momento de socialização...” (2:01 – 2:06)
- “Quando os alunos comparam as informações do ChatGPT com as informações do
Memórias da Ditadura ou de outras fontes históricas, eles desenvolvem justamente um
olhar crítico.” (4:12 – 4:21)
- “...e cada vez que for usar, deixar o mais explícito possível, porque eu acho que quanto
mais a gente deixar explícito o que a gente quer para o ChatGPT, melhor ele formula a
resposta.” (4:03 – 4:09)
- “Oficialmente, a gente dá início então agora ao nosso Café com História. E agora a
gente chega no momento de socializar a informação.” (1:08 – 1:11)
- “A minha dica é: use, porém confirme se a informação é verídica ou não.” (5:44 –
5:49)
C -Síntese interpretativa
O vídeo mostra uma integração pedagógica madura da IA no ensino de História: nem
fetiche, nem veto. O ChatGPT é tratado como porta de entrada que ganha sentido apenas quando
confrontado com fontes primárias/curadas e com o currículo. Essa arquitetura (IA - acervo
especializado - síntese/diálogo) desloca o foco do “o que a IA responde” para “como
produzimos conhecimento confiável”, fortalecendo letramentos múltiplos (histórico,
informacional e de IA), agência estudantil e cidadania crítica.
5.5.4.11 Vídeo 11
A - Resumo analítico da transcrição
Vídeo dirigido a gestores escolares sobre saúde mental de educadores. Tese central: para
que a escola seja espaço de aprendizagem, quem ensina precisa estar bem. O roteiro propõe
quatro frentes práticas:
1. Autocuidado cotidiano: incentivar pausas, criar espaços tranquilos na escola, oferecer
meditação/alongamento antes/depois das aulas.
2. Prevenção de burnout: cultura de gestão do tempo, divisão de tarefas, planejamento
colaborativo, limites claros entre trabalho e vida pessoal, e diálogo sobre carga de
trabalho.
145
3. Rede de apoio: parcerias com profissionais de saúde mental, palestras, e canais de
escuta/apoio psicológico; uso de plataformas e serviços online para lidar com estresse e
ansiedade.
4. Cultura de bem-estar: liderança que modela o tema, fala abertamente sobre saúde mental
e sinaliza prioridade institucional. Recado final: cuidar do educador é cuidar do coração
da escola.
B -Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Existem muitas plataformas e serviços online que podem ajudar os educadores a lidar
com o estresse e a ansiedade.” (2:40 – 2:46)
- “...disponibilizar canais de escuta e apoio psicológico dentro da própria instituição.”
(2:35 – 2:40)
- “Muitas vezes os professores estão sobrecarregados e acabam levando o trabalho para
casa, o que os impede de desligar e descansar.” (1:53 – 2:00)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Como educadores, estamos sempre atentos às necessidades dos alunos, mas muitas
vezes esquecemos de olhar para nosso próprio bem-estar.” (0:52 – 0:58)
- “Agora você pode estar se perguntando: como faço isso com tantas demandas do dia
a dia?” (1:10 – 1:14)
- “Muitas vezes os professores estão sobrecarregados e acabam levando o trabalho para
casa...” (1:53 – 1:57)
- “Não podemos falar de saúde mental sem pensar nos recursos e apoios disponíveis
para educadores. Como gestor, você pode fazer parcerias com profissionais de saúde
mental...” (2:26 – 2:33)
- “Existem muitas plataformas e serviços online que podem ajudar... mostre pra sua
equipe que pedir ajuda não é sinal de fraqueza, mas sim uma forma de se fortalecer.”
(2:40 – 2:53)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...disponibilizar canais de escuta e apoio psicológico dentro da própria instituição.”
(2:35 – 2:40)
- “Existem muitas plataformas e serviços online que podem ajudar os educadores a lidar
com o estresse e a ansiedade.” (2:40 – 2:46)
- “Reforce a importância de limites claros entre trabalho e vida pessoal...” (2:13 – 2:19)
- “...e claro, esteja disponível para conversar sobre a carga de trabalho de sua equipe.”
(2:19 – 2:22)
- “...crie uma cultura dentro da escola onde se prioriza a gestão de tempo e a divisão de
tarefas.” (2:02 – 2:07)
- “...a gestão de tempo e a divisão de tarefas, o planejamento adequado e o apoio entre
os colegas pode ser a chave para evitar esse estresse contínuo.” (2:04 – 2:12)
C- Síntese interpretativa
146
O vídeo desloca o foco da saúde mental como “tema individual” para um pacto
organizacional liderado pela gestão. As tecnologias digitais entram como meios de acesso,
monitoramento leve e educação continuada, não como fim. Quando combinadas com políticas
claras (limites de comunicação, divisão de tarefas), práticas coletivas (pausas, alongamento) e
rede humana de apoio, elas amplificam o cuidado. Sem essas salvaguardas, a mesma
infraestrutura digital pode intensificar o burnout. O caminho proposto: liderança exemplar +
políticas de limites + canais digitais de apoio + formação contínua, para que o bem-estar docente
deixe de ser retórica e se torne condição de qualidade educativa.
5.5.4.12 Vídeo 12
A - Resumo analítico da transcrição
Palestra
que
reposiciona
“saúde
mental”
como
continuum
(não
apenas
“doença/problema”), defendendo literacia em saúde mental para reduzir estigma. Situa o
contexto Brasileiro (altas taxas de ansiedade/depressão) e o agravamento pós-Covid. Explica,
com base evolutiva e neurobiológica (amígdala, eixo HPA/cortisol), o desencontro entre
“cérebro antigo” e mundo moderno: antes o estresse era agudo e raro; hoje é crônico e cotidiano
(prazos, trânsito, sobrecarga), gerando resposta inflamatória persistente que afeta corpo e
mente. Propõe medidas protetivas: psicoterapia/mindfulness, dieta anti-inflamatória (ômega-3,
fibras, plantas; pouca carne vermelha), sono regular (6–8h) e exercício físico. Sobre tecnologia:
é útil, mas requer limites; evidencia associação entre tempo de ecrã e piora do bem-estar após
~1h/dia, com menos atividade física e efeitos sociais das redes (comparações, curadoria irreal).
Conclusão: adaptar ambientes (incluindo os digitais) para que o nosso “cérebro antigo” possa
viver de forma saudável no “mundo novo”.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “A tecnologia é útil, eu adoro a tecnologia, a tecnologia melhorou a nossa vida, mas
temos que ter a capacidade de pôr limites à tecnologia para que a tecnologia não se torne
ela própria um fator de risco.” (15:31 – 15:42)
- “...quando passam uma hora de ecrãs por dia, o seu bem-estar aumenta. A partir daí, é
sempre a piorar.” (15:56 – 16:02)
- “...a exposição a ecrãs e em particular às redes sociais trouxe algum impacto negativo.”
(16:43 – 16:48)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...problemas de saúde mental, aliás é uma expressão que tem vindo a ganhar
popularidade e eu aliás sou um bocadinho crítico do tema [...] porque falar em
problemas de saúde mental dá ideia que já não se pode falar de doença mental e isso em
147
si também é estigmatizante. Portanto é importante sabermos que existe saúde mental,
ela pode estar perturbada e em última análise pode dar origem a uma doença.” (0:29 –
0:47)
- “...em vez de termos que pontualmente fugir de um predador ou lutar contra ele, temos
que acordar às 6, vestir os miúdos [...] Portanto, isto é tudo aquilo que nós não fomos
preparados para fazer.” (8:49 – 9:11)
- “A tecnologia é útil, eu adoro a tecnologia... mas temos que ter a capacidade de pôr
limites à tecnologia para que a tecnologia não se torne ela própria um fator de risco.”
(15:31 – 15:42)
- “...temos que acordar às 6, vestir os miúdos, levá-los à escola, chegar a horas ao
trabalho, picar o ponto, cumprir objetivos, picar o ponto, ir buscar os miúdos, levar à
natação, chegar a casa, fazer o jantar...” (8:57 – 9:09)
- “...aquilo que vemos nas redes sociais nem sempre é verdade, porque a maior parte
das pessoas só põe nas redes sociais as suas vidas maravilhosas...” (16:57 – 17:05)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...temos que ter a capacidade de pôr limites à tecnologia para que a tecnologia não se
torne ela própria um fator de risco.” (15:35 – 15:40)
- “...é importante perceber que nem sempre estar no ecrã é negativo, mas temos que
estar atentos aos potenciais impactos negativos dos ecrãs, até para percebermos que
aquilo que vemos nas redes sociais nem sempre é verdade...” (16:49 – 17:05)
- “A tecnologia é útil, Eu adoro a tecnologia, a tecnologia melhorou a nossa vida...”
(15:31 – 15:35)
- “Uma das principais armas que podemos usar é a dieta. A dieta tem muito impacto no
nosso corpo, no nosso cérebro.” (13:25 – 13:29)
- “Por outro lado, dormir. Dormir é muito subvalorizado na sociedade em que vivemos,
não é verdade?” (14:03 – 14:07)
- “E finalmente, o exercício físico. O exercício físico está muito na moda, e ainda bem,
porque cada vez há mais evidência de que o exercício físico tem impactos diretos na
nossa saúde mental.” (14:58 – 15:07)
C - Síntese interpretativa
O argumento central é que cuidar da saúde mental no século XXI passa por alinhar
ambiente e hábitos ao que o nosso sistema nervoso consegue processar. As tecnologias digitais
— sobretudo telas e redes — funcionam como amplificadores de estressores (exposição
contínua, comparação social) e de sedentarismo, mas também podem ser aliadas quando usadas
para monitorar, educar e criar travões comportamentais. Assim, o caminho combina: literacia
com redução de estigma, regras de uso tecnológico (higiene digital e design responsável) e
rotinas protetivas (dieta, sono, exercício). A meta é reconfigurar o “mundo novo” — inclusive
o digital — para que o nosso “cérebro antigo” não viva em alarme permanente.
5.5.4.13 Vídeo 13
A - Resumo analítico da transcrição
148
Evento acadêmico (Unifae) realizado remotamente via YouTube, com mesa sobre
“Neurociências e Saúde Mental: aplicações à aprendizagem”. Os(as) palestrantes defendem que
a formação docente precisa integrar neurociência + saúde mental + educação para lidar com
inclusão (TEA, TDAH), sofrimento psíquico de estudantes e famílias e o acolhimento como
prática central. A pós-graduação retratada nasce “de baixo para cima”, a partir de demandas
reais de professores. Conceitos-chave apresentados: funcionamento do encéfalo (córtex préfrontal, sistema límbico, neurotransmissores), a tríade sentir - cognição - resposta motora como
base de desenho didático, e o papel do(a) professor(a) em observar sinais comportamentais
(mudanças de humor/expressão/postura) para acionar redes de apoio (família, CAPS, serviços).
A formação visa tanto qualificar a prática pedagógica quanto cuidar do próprio docente (higiene
de rotinas, limites, manejo emocional).
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...está sendo apresentado por meio remoto através de lives pelo canal do YouTube.”
(0:43 – 0:50)
- “...é uma plataforma, mas ele se estende...” (15:38 – 15:40)
- “...saber além de tudo lidar no sistema presencial e também no remoto, que hoje nós
nós estamos passando por isso...” (25:34 – 25:41)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...coisas que vão além de ensinar, além de tirar-lhe a um plano de aula, programa em
andamento, ele vai se atentar a essa individualidade...” (27:06 – 27:12)
- “Carlos, eu tenho um aluno na sala que tem autismo, inclusão, e eu não sei o que que
eu faço [...] a gente começou a perceber a recorrência em decorrência dessas questões e
como os profissionais vindos da área da Educação, principalmente da pedagogia, não
estavam tão preparados para trabalhar no ambiente de sala de aula...” (9:30 – 10:08)
- “Quando nós falamos sobre a responsabilidade de olhar além da atividade pedagógica,
olhar, fazer, olhar para o cérebro da criança [...] parece que realmente vai ficar uma vez
com facilidade tão grande, entendeu? Pode carregar mais longe...” (50:01 – 50:20)
- “...professores que ainda continuam em processos antigos sem conhecer esse sistema
com maiores dificuldades.” (19:44 – 19:50)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Preste atenção, nós neurologicamente falando, fomos feitos para três coisas: o
primeiro, sentir [...] após esse processo de entendimento, cognição [...] é feita a resposta
motora para que eu possa expressar...” (22:24 – 23:59)
- “O acolher hoje se tornou uma ferramenta mega necessária de ser compreendida pelos
profissionais da educação...” (31:57 – 32:04)
- “Veio justamente por uma constante interação com os alunos [...] perguntando: Carlos,
eu tenho um aluno na sala que tem autismo, inclusão, e eu não sei o que que eu faço...”
(9:04 – 9:54)
149
- “... fazer perguntas pelo chat que assim que terminar a apresentação eu retorno...” (7:16
– 7:23)
C - Síntese interpretativa
O vídeo coloca a neurociência como linguagem comum para alinhar aprendizagem e
saúde mental, deslocando a docência de um fazer apenas técnico para um fazer afetivocognitivo, com ênfase no acolhimento intencional. As tecnologias digitais aparecem como
infraestrutura necessária (lives, plataformas) e como fonte potencial de sobrecarga, o que exige
regras de uso e cuidado. Ainda que IA não seja tematizada, o quadro proposto (observação de
sinais, rotinas de check-in, desenho didático neuroinformado) prepara o terreno para se
desejado, integrar no futuro ferramentas digitais/algorítmicas de forma ética e subsidiária ao
vínculo humano, que segue sendo o eixo do cuidado e da aprendizagem.
5.5.4.14 Vídeo 14
A - Resumo analítico da transcrição
O vídeo combina três blocos: (1) peça institucional da PUC Goiás celebrando 62 anos,
convocando ingressantes e vinculando ensino–aprendizagem–trabalho; (2) mensagem da
reitora anunciando a 14ª Jornada da Cidadania e o 7º Congresso de Ciência, Tecnologia e
Inovação, reforçando os pilares de pesquisa e extensão e o acesso à programação “pelo site”;
(3) abertura e mesa redonda (formato live) sobre Educação Interprofissional (EIP) em Saúde,
com mediação e quatro docentes/pesquisadores(as).
A mesa sustenta que EIP é resposta a um cenário epidemiológico complexo (tripla carga
de doenças) e a erros evitáveis por falhas de comunicação. Defende-se o desenvolvimento de
competências colaborativas (clareza de papéis, comunicação, manejo de conflitos, dinâmica de
equipe, liderança colaborativa, cuidado centrado no usuário/família), com exemplos
curriculares no Brasil (UNIFESP–Baixada Santista; UFRGS; UFG) e a criação de
núcleos/comissões interprofissionais para sustentabilidade pós–PET-Saúde. A pandemia
acelerou a adoção da modalidade online, mantendo integração ensino–serviço e atividades
como simulações e estudos de caso.
B- Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...que pode ser acessado a qualquer momento pelo site oficial da programação.” (5:43
– 5:47)
- “Convido a todos ainda a compartilharem essa Live de hoje com seus colegas e em
todas as suas redes sociais e lembre-se de marcar #ccb ou que Goiás.” (5:47 – 5:55)
150
- “O link da frequência será disponibilizado no chat durante a transmissão.” (6:00 –
6:07)
- “Fomos nos reinventando… nessa modalidade online.” (10:09 – 10:21)
- “...seja por simulações, que é uma outra metodologia que simula, né, o estudo de caso
também...” (25:00 – 25:06)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...como que a gente vai trabalhar juntos se a vida inteira fomos separados, se nas
nossas próprias faculdades cada um, né, passou a disciplina no seu departamento, no
seu silo, né? E aí a gente espera que lá no final [...] haja simplesmente uma mágica que
as pessoas consigam trabalhar juntos.” (14:10 – 14:37)
- “...se houvesse uma comunicação mais eficaz entre os enfermeiros e os médicos, né,
em que não houvesse uma hierarquia colocada das diferentes profissões...” (15:15 –
15:23)
- “...exige das instituições toda uma logística, cronograma para garantir esses encontros,
né...” (36:09 – 36:18)
- “A gente não quer que isso que acabe. Então a Universidade Estadual do Vale do
Acaraú, por exemplo, né, eles conseguiram constituir um núcleo interinstitucional de
educação interprofissional em saúde [...] para que haja uma sustentabilidade, essas ações
continue a acontecer.” (32:04 – 32:28)
- “...com a comunidade um pouco menos devido a questão da pandemia, mas nós fomos
nos reinventando, né, e encontrando formas de continuar evoluindo e contribuindo...”
(10:04 – 10:15)
- “...cuidado centrado no usuário, na família e comunidade, não só centrado mais no
profissional, né, mas o centro das decisões compartilhadas em saúde está colocado sobre
o usuário, sobre o paciente, a família, a comunidade.” (24:05 – 24:18)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...que pode ser acessado a qualquer momento pelo site oficial da programação.” (5:43
– 5:47)
- “Convido a todos ainda a compartilharem essa Live de hoje com seus colegas e em
todas as suas redes sociais e lembre-se de marcar #ccb ou que Goiás.” (5:47 – 5:55)
- “O link da frequência será disponibilizado o nosso chat durante a transmissão da
Live...” (6:00 – 6:07)
- “...seja por simulações, que é uma outra metodologia que simula, né, o estudo de caso
também...” (25:00 – 25:06)
C - Síntese interpretativa
A PUC Goiás se posiciona como tradição + inovação e usa o congresso/lives para
reforçar uma virada de chave: formar para colaborar. A tecnologia aparece como meio
habilitador (acesso, transmissão, organização, simulação) e como campo a ser governado por
princípios de andragogia e centralidade do usuário. Mesmo sem nomear IA, o desenho de EIP
descrito (competências, simulações, registro digital, articulação ensino–serviço) abre espaço
para integrações algorítmicas responsáveis, desde que subordinadas à ética do cuidado e ao
151
propósito maior: reduzir erros, ampliar acesso e qualificar a atenção por meio de equipes que
realmente aprendem e trabalham juntas.
5.5.4.15 Vídeo 15
A -Resumo analítico da transcrição
Cerimônia de abertura do 2º Congresso Norte–Nordeste de Tecnologias em Saúde
(UFPI/UEA e parceiros). A mesa informa logística do evento online (presença via QR code,
formulário, interação pelo chat), apresenta autoridades e passa a palavra à presidência (Profa.
Elizabeth Teixeira). O eixo central é “tecnologias em tempos de pandemia”, organizado em
mesas sobre: (1) ensino remoto e mediação tecnológica; (2) liderança e valorização de
produções tecnológicas; (3) validação, avaliação, testagem e aplicação; (4) registro e
publicização (abertura para ciência aberta/dados abertos) e (5) visões de futuro pós-pandemia.
As falas convergem em três frentes: (a) continuidade acadêmica/científica via
plataformas digitais; (b) reconhecimento de perdas e tensões (luto, isolamento, desigualdades)
sem romper laços comunitários e científicos; (c) otimismo pragmático sobre o papel das
tecnologias. A conferência de abertura (Profa. Maria do Céu Marques – Univ. de Évora)
aprofunda: incerteza pandêmica, aceleração da transição Indústria 4.0 → 5.0, tecnologia remota
como “tábua de salvação” para ensino/serviços e a necessidade de mediação pedagógica e
interatividade para garantir presença cognitiva do estudante em ambientes digitais.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “A frequência… acontecerá… QR Code disponível… formulário a ser preenchido.”
(3:04 – 3:24)
- “Encorajamos a interagir no chat, apresentar-se, enviar perguntas.” (3:24 – 3:35)
- “compartilhar experiências sobre ensino remoto e mediação tecnológica.” (5:42 –
5:49)
- “...fortalecer o debate sobre validação, avaliação, testagem e aplicação ...” (6:03 –
6:13)
- “...necessário registro e publicização do que se produz” (6:20 – 6:26)
- “...tecnologicamente conectados com a equipe, com os palestrantes, com os
participantes...” (8:52 – 8:58)
- “...surgiu como uma tábua de salvação para retomar e manter as atividades sóciolaborais.” (43:34 – 43:40)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
152
- “...vocês não esqueceram quem está por trás da tecnologia, quem tá por trás do
computador [...] quem tá sendo cuidado como do lado do profissional de saúde que está
cuidando.” (13:42 – 13:53)
- “...a pandemia veio acelerar o processo e impor rapidamente a educação digital e de
modelos pedagógicos virtuais...” (44:05 – 44:11)
- “...a promessa e esperança de nos encontrar no ano seguinte e um evento presencial...”
(17:59 – 18:05)
- “união entre a tecnologia inteligente e a colaboração humana através das suas
habilidades, pensamento cognitivas e críticas” (42:20 – 43:25)
- “Estejam me ouvindo bem, porque acho que deve ter acontecido algum problema aí
com a conexão do Fernando, mas as tecnologias são assim também, né?” (21:24 – 21:38)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...a frequência do nosso evento, ela vai acontecer todos os dias [...] QR Code ficará
disponível e direcionará a vocês a um formulário que deverá ser preenchido.” (3:04 –
3:24)
- “novos tempos e novos cenários no pós-pandemia” (6:26)
- “...chegar aos tempos atuais das tecnologias, o potente open science e do necessário o
registro e publicização do que se produz, mesa quatro...” (06:13 – 6:26)
- “...até um simples protocolo de acolhimento aos nossos pacientes, aos nossos usuários
do Sistema Único de Saúde...” (24:19 – 24:26)
C - Síntese interpretativa
O congresso afirma-se como dispositivo de coesão regional e de resiliência
tecnocientífica: mantém a comunidade ativa, sistematiza aprendizados do período pandêmico e
coloca na mesa o que importa — validar, avaliar e publicar tecnologias que de fato melhorem
cuidado e formação. O digital aqui não é ornamento: é infraestrutura, método e tema. Ao lado
do entusiasmo com conectividade e escala, as falas preservam um norte ético: gente no centro,
evidências e inclusão. Nesse enquadramento, IA e demais tecnologias são bem-vindas quando
servem à ciência, ao ensino e ao cuidado — com rigor, mediação pedagógica e compromisso
público.
5.5.4.16 Vídeo 16
A - Resumo analítico da transcrição
No vídeo, a pesquisadora apresenta um enquadramento equidade-centrado para o uso de
IA e algoritmos em saúde mental, com foco em transtornos por uso de substâncias e em
populações em reentrada do sistema de justiça. Ela alerta que, uma vez implantados, sistemas
são difíceis de “des-implementar”; por isso, é crítico “ter assento à mesa” desde a concepção.
Discute o caso das ferramentas Risk-Need-Responsivity (justiça criminal) como exemplo de
viés estrutural embutido (histórico criminal como proxy de raça). Defende coprodução
(profissionais, usuários, formuladores de políticas) e atenção a acesso digital (smartphones,
153
conectividade). Vê potencial da IA para reduzir o “gap de 17 anos” entre evidência e prática
(ciência da implementação), diminuir cargas administrativas e identificar perfis/necessidades,
mas insiste em governança ética, formação profissional (currículos ainda desatualizados),
avaliação de apps (como os da VA), confiança em wearables e até impactos ambientais das
tecnologias (justiça ambiental). Conclusão pragmática: a IA “já está aqui”; o desafio é como
usá-la sem piorar desigualdades.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “We are sort of in this place where we're using algorithms, we're using AI, we're using
all these different tools, but are we really centering equity, and equity lens as we're
building these things?” (0:00 – 0:08)
- “...Risk-Need-Responsivity, which is a framework that's used in the criminal legal
system [...] And several years later there's this whole debate about, Did we just bake in
structural racism into these algorithms?” (1:35 – 2:08)
- “So if we are now moving everything to AI-based digital health tools, what is the
access in all communities? Do people have access to computers, smartphones?” (3:22 –
3:31)
- “I do see some promise to help narrow that gap between research and what happens in
practice. AI could be used in such helpful ways to help administrative burden around
things, identifying folks.” (4:03 – 4:15)
- “I share with them some of the apps that the VA has created. [...] They're wonderful.
But their question is, Okay, so how does that interface with what I'm doing directly with
the client?” (7:43 – 7:58)
- “We need more training in our field about AI, and just also digital health and telehealth
and all types of technology in the mental health field. It is now upon us, and I don't think
our curriculums have changed to really integrate that...” (7:15 – 7:28)
- “There must be a way. If ChatGPT can do all these things, maybe we can narrow down
that gap. Use it for something good.” (8:26 – 8:33)
- “...that we're engaging practitioners who are implementing these things; and also the
people who are receiving these interventions at the table at intervention. Not at the end
when you've created it...” (3:04 – 3:13)
- “...there's a lot of things about the impact of these things on the environment. And
when we think about environmental justice, if we are promoting these systems [...] but
then these communities are the ones who are going to suffer from environmental
consequences, we got to really think about the ethics around that.” (8:40 – 9:01)
- “We are also working against a lot of mistrust, especially in the field of psychology.
[...] People have a reason to distrust us. People have a reason to distrust researchers.”
(6:44 – 6:53)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...we know that criminal history can be at times a proxy for race because Black and
Brown communities tend to be over policed and have a higher level of engagement
within that system.” (2:14 – 2:26)
- “...once you launch something and it's in the field, settings are using it, it's really hard
to de-implement things that aren't working.” (2:44 – 2:49)
154
- “...working with the population I work with at reentry, most people don't have
smartphones, or they have unstable phone service [...] if people's care is being
streamlined that way, we really need to think about some of the barriers to access and
engagement.” (3:35 – 3:48)
- “...developing a wearable sensor. Do people trust having a wearable sensor? Will they
wear it?”
- “There's this seventeen-year gap between what we know in research that this works to
actually getting it into routine care practice.” (3:52 – 4:03)
- “Okay, so how does that interface with what I'm doing directly with the client? Are
we now going to be sort of going that direction where people are using apps and they're
maybe just coming in to therapists for check-ins or not at all? What does this mean for
our field?” (7:54 – 8:06)
- “How are we ethically involving sort of community members in the design? But also
there's a lot of things about the impact of these things on the environment. And when
we think about environmental justice, if we are promoting these systems, trying to help
these communities, but then these communities are the ones who are going to suffer
from environmental consequences, we got to really think about the ethics around that.”
(8:40 – 9:01)
- “...telehealth and all types of technology in the mental health field. It is now upon us,
and I don't think our curriculums have changed to really integrate that into our
curriculum.” (7:21 – 7:28)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...that we're engaging practitioners who are implementing these things; and also the
people who are receiving these interventions at the table at intervention. Not at the end
when you've created it and you just want to do sort of your beta testing; that you really
want them at the table.” (3:04 – 3:17)
- “...there's this whole debate about, 'Did we just bake in structural racism into these
algorithms?” (2:03 – 2:08)
- “Al could be used in such helpful ways to help administrative burden around things,
identifying folks.” (4:09 – 4:15)
- “So people are thinking about that and thinking about the integration of traditional inperson or traditional therapy with some of these app-based approaches.” (8:11 – 8:18)
- “Do people have access to computers, smartphones? We all assume that people have
access to smartphones, but working with the population I work with at reentry, most
people don't have smartphones, or they have unstable phone service because of
employment issues, all types of things. So if people's care is being streamlined that way,
we really need to think about some of the barriers to access and engagement.” (3:29 –
3:48)
- “We need more training in our field about AI, and just also digital health and telehealth
[...] I don't think our curriculums have changed to really integrate that into our
curriculum.” (7:15 – 7:28)
- “How are we ethically involving sort of community members in the design? But also
there's a lot of things about the impact of these things on the environment. [...] And
maybe psychology curriculum needs to think about that in ethical training as well.”
(8:40 – 9:07)
C - Síntese interpretativa
155
O vídeo sustenta que IA em saúde mental é inevitável, mas o caminho define se ela
reduz ou aprofundará desigualdades. O eixo proposto é equidade desde o design: participação
real das comunidades, auditoria de vieses, estratégias de acesso, integração clínica não-ingênua
e educação da força de trabalho. Assim, a IA pode cumprir sua promessa de encurtar o ciclo
evidência prática e aliviar cargas, sem perder de vista confiança, cultura e justiça (inclusive
ambiental) que sustentam o cuidado psicológico de qualidade.
5.5.4.17 Vídeo 17
A - Resumo analítico da transcrição
Ricardo Rodrigues apresenta um argumento breve e promocional a favor do
aperfeiçoamento profissional por meio do EAD. Ele sustenta que, diante da expectativa de
“volta ao normal”, pessoas buscam cursos para ampliar oportunidades e que a qualidade
depende de excelentes cursos e de um desenho pedagógico apropriado (não apenas
“eletrônico”). O EAD é descrito como multimodal (celular, tablet, computador), com
aprendizagem contínua, possibilidade de pausar e rever conteúdos e uso de metodologias ativas,
especialmente a sala invertida (estudar antes e usar o encontro para tirar dúvidas). O vídeo
encerra com um convite para cursar na plataforma Mova.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Hoje numa modalidade de ensino a distância (EAD)… uma configuração do ensino
eletrônica feita para ser vista por diversas janelas: celular, tablet, computador.” (1:19 –
1:36)
- “Não é somente eletrônico; ele também tem forma de ensinar e forma de aprender.”
(1:36 – 1:45)
- “Ter uma linha contínua de aprendizado… volte naquele ponto, veja e reveja quantas
vezes for possível.” (1:52 – 2:04)
- “Metodologia ativa chamada de sala invertida: você estuda primeiro e vem com a
bagagem para tirar pequenas dúvidas… a aula fica mais rentável.” (2:18 – 2:31)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Só que não é somente eletrônico, ele também tem características, forma de ensinar e
forma de se aprender.” (1:36 – 1:45)
- “Para isso, elas precisam procurar excelentes cursos que venham realmente agregar
conteúdo...” (1:05 – 1:09)
- “A forma simples, você precisa aprender aos poucos e tem que ter uma linha contínua
de aprendizado aonde permita com que você volte naquele ponto [...] veja e reveja
quantas vezes for possível.” (1:49 – 2:04)
- “...feita para você ser visto por diversas janelas: celular, tablet, computador.” (1:30 –
1:36)
156
- “...pela necessidade de quando tudo voltar ao normal, elas estarem aptas a ter melhores
possibilidades e oportunidades a serem aproveitadas.” (0:54 – 1:02)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...através de pausas e através da necessidade de voltar para aprender, você vai
conseguir absorver esse conteúdo de uma melhor forma.” (2:04 – 2:09)
- “...uma metodologia ativa chamada de sala invertida. A sala invertida você estuda
primeiro e vem com a bagagem para você tirar pequenas dúvidas [...] você aproveita
muito mais essa aula.” (2:18 – 2:35)
- “...feita para você ser visto por diversas janelas: celular, tablet, computador.” (1:30 –
1:36)
- “...tem que ter uma linha contínua de aprendizado...” (1:52 – 1:54)
- “Para isso, elas precisam procurar excelentes cursos que venham realmente agregar
conteúdo...” (1:05 – 1:09)
C - Síntese interpretativa
O vídeo posiciona o EAD como resposta ágil para requalificação em contextos de
incerteza, ancorando-se em dois pilares: acessibilidade tecnológica (multiplataforma,
assíncrono com replay) e pedagogia ativa (sala invertida). A mensagem é essencialmente
motivacional/comercial, mas aponta corretamente que tecnologia sem método não entrega
aprendizagem. Para cumprir a promessa de empregabilidade, o desenho precisa fechar o ciclo:
curadoria de qualidade, suporte à autonomia do aluno e alinhamento a competências valorizadas
— caso contrário, o EAD vira só “eletrônico”, não educacional.
5.5.4.18 Vídeo 18
A - Resumo analítico da transcrição
Live de lançamento/conversa sobre a “Cartilha dos CEUs – orientações para o processo
de ensino-aprendizagem remoto com saúde e qualidade de vida”. Mediação de Jamison; falas
centrais da Profa. Shirley Macedo (UNIVASF, coord. do Núcleo de Cuidado ao Estudante
Universitário – “noCEU”) e do Prof. Adriano Furtado Holanda (UFPR). A cartilha nasce de
ações de extensão/acolhimento psicológico, oficinas, rodas de conversa e um levantamento via
Google Forms com alunos e docentes. O documento organiza recomendações em quatro eixos:
gestão do tempo, gestão do espaço/lugar, gestão de si (saúde/rotina), e gestão das relações
(professor-aluno, família, pares).
O debate enfatiza que o remoto não é só técnica: envolve condições materiais
(dispositivo, internet, ergonomia), fronteiras borradas entre vida privada e trabalho, sobrecarga
(atividades assíncronas ilimitadas + encontros síncronos), avaliação pouco ajustada, e saúde
mental de professores e estudantes. A pandemia escancarou desigualdades (vulnerabilidade
157
socioeconômica, evasão, impossibilidade de retorno presencial seguro e de acesso digital) e
reconfigurou laços comunitários universitários. Ao mesmo tempo, abriu oportunidades de
reflexão, desenvolvimento de novas competências e encontros ampliados (eventos remotos
“internacionais”).
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “A cartilha já está no mundo… divulgamos pelas redes sociais; vários professores
iniciaram o semestre usando o material.” (5:38 – 5:51)
- “...senão, mesmo ainda não tem estrutura suficiente de biossegurança para garantir o
atendimento, mesmo que seja remoto, nos computadores da instituição para que o aluno
se direcione para lá.” (9:25 – 9:37)
- “...o nosso amor não, tava começando a ficar tão inchado de tanta atividade remota.
[...] Aí a gente deu uma parada na oferta dessas atividades, decidiu e sentamos para
construir a cartilha.” (9:51 – 10:07)
- “...fizemos um formulário no Google, só que foi respondido por várias pessoas,
inclusive de fora do semiárido...” (10:32 – 10:39)
- “...da Vida Universitária, que deixou de ser no campus, nas salas de aula, nos
laboratórios e passou a ser na casa de cada um, né, no espaço de cada um,
ergonomicamente comprometido [...] os alunos também tiveram muita dificuldade de
tecnologia de ponta, de ter acesso eficiente à internet...” (12:41 – 13:19)
- “...o WhatsApp tava aí, tava me mandando mensagem para mim agora de manhã, tarde,
noite, né? [...] cobrando da gente, mesmo de nossos colegas de trabalho, coisas finais de
semana, sábado, feriado...” (31:45 – 31:58)
- “...professores estão definindo na casa de uma carga horária mínima síncrona [...] E
tem esse tempo da síncrona. Aí o menino não faz as coisas no horário assíncrono [...] a
maior reclamação que a gente recebeu, né, é justamente que tem muita atividade para
ser uma forma de avaliar...” ( 34:08 – 34:43)
- “Hoje nós estamos mergulhados na rede. Hoje a gente tem... a gente tem que parar
para pensar em 10 coisas, aparecem 15 na nossa frente.” (29:44 – 29:51)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...tivemos muitos estudantes [...] que nem podem fazer as disciplinas remotas, e eles
não têm internet, eles precisarão sair de Petrolina, Juazeiro [...] e voltarem para suas
cidades do interior, isso necessariamente significou atrás de curso, né, é adiamento de
sonhos.” (13:57 – 14:18)
- “...a maior reclamação que a gente recebeu, né, é justamente que tem muita atividade
para ser uma forma de avaliar, fazer uma prova pela internet não tem nenhuma razão
de ser, e aumenta os trabalhos...” (34:36 – 34:49)
- “...nossa processo de adaptação a uma vida que não tem mais separação entre o
público e o privado [...] a gente tem que ter um esforço de saber como juntar.” (32:45
– 33:05)
- “...aquilo que o Byung-Chul Han tá chamando de sociedade do cansaço,
desempenho...” (29:57 – 30:04)
- “...não de segurança, mas também todo o percurso que o aluno vai ter que achar para
poder chegar na universidade, né? Ele vai de ônibus, ele vai andando, então ele vai se
158
vulnerabilizando no caminho de ida para a universidade, no caminho de volta. Então,
por mais que a universidade esteja cuidando da sua casa...” (16:15 – 16:35)
- “...a dificuldade que essa manutenção do vínculo que mantém a Vida Universitária
com mais saúde e qualidade de vida, porque as pessoas, elas vêm de diversos lugares e
ali ela conhece pessoas, ali elas lidam com pessoas, ali elas estão formando uma
comunidade, não é, de entrada afetivamente...” (18:57 – 19:16)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “É principalmente dicas para o dia a dia da ocorrência efetiva do processo de ensinoaprendizagem remoto...” (19:55 – 20:01)
- “...professores estão definindo na casa de uma carga horária mínima síncrona, quando
ele vai estar ao vivo com o seu aluno, né? E tem esse tempo da assíncrona...” (34:08 –
34:22)
- “Eu tenho muita dificuldade de provas objetivas que pudessem responder só em marcar
X, eu tenho dificuldade por causa do que eu ensino, de como eu... eu preciso que meu
aluno passe a pensar sobre o que ele tá lendo...” (35:48 – 36:00)
- “...levar o plantão psicológico, que era itinerante, para as universidades da região [...]
para oferecer plantões em determinados horários da semana...” (8:15 – 8:43)
-“E eu teria muita dificuldade de lidar com esse novo modo de trabalhar [...] a aula tinha
pronta, o roteiro da aula, o programa da disciplina, era só entrar em sala de aula como
se fosse uma monitora [...] eu tenho muita dificuldade de provas objetivas que pudessem
responder só em marcar X, eu tenho dificuldade por causa do que eu ensino, de como
eu... eu preciso que meu aluno passe a pensar sobre o que ele tá lendo...” (35:28 – 36:00)
- “...o que a gente tá pensando levar para os alunos, tá ajudando aos professores,
inclusive para que os professores também ensinem os seus alunos a seguir algumas
orientações da cartilha...” (11:41 – 11:54)
-“...a gente tá aproximando, nós estamos tendo aqui, gente, um evento internacional
diretamente do Vale do São Francisco [...] nós estamos tendo uma conversa aqui, né,
em tempo real, a 1000 km de distância, isso é fantástico.” (26:29 – 26:50)
C - Síntese interpretativa
A conversa reposiciona o ensino remoto como fenômeno psicossocial (não meramente
técnico). Plataformas, redes e mensagerias reorganizam tempo, espaço e relações, ampliando o
acesso para uns e excluindo outros por barreiras materiais. A cartilha funciona como operador
de cuidado: ajuda a pactuar ritmos, limitar sobrecargas, refinar avaliações, proteger privacidade
e sustentar saúde mental. Para que o remoto/híbrido seja sustentável, as instituições precisam
políticas de inclusão digital (conectividade, equipamentos, ergonomia), formação pedagógica,
normas de comunicação e serviços de acolhimento — sob pena de reforçar desigualdades e
aumentar a evasão. A tecnologia, quando subordinada ao cuidado e ao método, abre
possibilidades; quando dita o ritmo, produz cansaço e exclusão.
5.5.4.19 Vídeo 19
A - Resumo analítico da transcrição
159
Palestra introdutória sobre Promoção da Saúde a partir dos determinantes sociais,
distinção entre prevenção (foco na doença) e promoção (qualidade de vida e bem-estar) e
conexão com ODS/ONU. O expositor revisita epigenética e expossoma (efeitos cumulativos de
exposições ambientais e de estilo de vida) para sustentar a necessidade de ações contínuas e
coletivas.
Mapeia desafios estruturais no Brasil: financiamento/valorização da educação, renda e
moradia, saneamento, violência, fragmentação do SUS, desigualdades, envelhecimento
populacional
e
saúde
mental
pós-pandemia.
Na frente tecnológica, defende o uso responsável de tele-saúde/tele-enfermagem, wearables,
aplicativos, redes sociais, sistemas de informação e IA/Big Data para vigilância, educação em
saúde e apoio à decisão. Apresenta um portfólio de projetos/aplicativos (Mental Pro, PrevST,
HPV Quiz, Brain Fog/Névoa mental, PreviIRAS) e canais de divulgação (“Espaço Aberto para
Saúde” e “Ciência e Saúde”).
B- Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “As tecnologias surgem para ajudar… redes sociais, avanço das vacinas, uso de
Inteligência Artificial e diagnósticos precoces… aplicativos e sites levam informação
‘de forma muito simples’.” (7:49 – 8:22)
- “...a gente vê a telenfermagem, telemedicina, o atendimento a áreas remotas [...] a
pessoa, o idoso, né, é acompanhado a distância, né, saber se está tudo bem, porque hoje
em dia existe a tecnologia que facilita, os aparelhos que medem a pressão, que medem
a temperatura, o oxigênio do sangue, os próprios relógios inteligentes fazem isso...”
(23:27 – 23:57)
- “A inteligência artificial e esse conjunto todo de dados, as informações que tem sobre
nossa vida [...] essa Big Data, ela pode ser utilizada com a inteligência artificial para
anteriormente identificar possíveis surtos que possam surgir, doenças que possam
aparecer ou determinados fatores que podem afetar na promoção da saúde ou até mesmo
na saúde mental de determinado grupo.” (24:53 – 25:29)
- “...tecnologia em si não faz nada, são as pessoas que utilizam e como elas utilizam
essas redes sociais...” (23:56 – 25:43)
- “Obviamente as telas fazem mal utilizadas de forma errada no ambiente errado, por
exemplo, telefone na escola [...] mas você, professor, utilizando um recurso como a
gente utiliza nas escolas, aplicativos e jogos utilizados para as crianças e adolescentes...”
(25:43 – 26:02)
-“O sistema de informação em saúde, ele também é muito importante, ele precisa ser,
né, alimentado para poder o SUS receber as verbas, né, do do fundo de saúde nacional...”
(24:16 – 24:29)
- “...o Mental Pro, que a gente, eh, vocês podem fazer a busca, Mental Pro aplicativo
UF...” (22:32 – 22:37)
•
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
160
- “...voltado para a ideia de que saúde é algo que possa ser comprado, né, algo que
possa ser adquirido e é algo individual.” (3:46 – 3:52)
- “...ideia de de prevenção como promoção da saúde, confunde, enquanto que prevenção
tem a ver com doença, né, e promoção tem a ver com qualidade de vida e bem-estar.”
(5:19 – 5:31)
- “...observa que ele não tem acesso adequado à saúde, né, à educação, né, um meio de
transporte adequado, moradia adequada, crescimento da violência...” (3:21 – 3:35)
- “...as redes sociais, elas funcionam muito bem como veículo, né? Fora as fake news,
mas funcionam como redes [...] Obviamente as telas fazem mal utilizadas de forma
errada no ambiente errado...” (25:29 – 25:55)
- “...se ela tem acesso a essa informação de uma forma adequada...” (2:00 – 2:02)
- “A inteligência artificial e esse conjunto todo de dados, as informações que tem sobre
nossa vida, seja no no DataSUS, seja no sistema de vacinação integrado, né, no no
SISGOV, seja em qualquer lugar, essa Big Data, ela pode ser utilizada com a
inteligência artificial para anteriormente identificar possíveis surtos que possam surgir,
doenças que possam aparecer ou determinados fatores que podem afetar na promoção
da saúde ou até mesmo na saúde mental de determinado grupo.” (24:53 – 25:29)
- “...se a gente for pensar que, por exemplo, né, os professores da OCDE [...] o salário
do professor, ele é 47% inferior a de todos esses países da OCDE. Isso é muito triste.
Então você percebe que não há uma motivação e não há uma, um incentivo para a
educação nesse país...” (15:31 – 16:01)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “A inteligência artificial e esse conjunto todo de dados [...] essa Big Data, ela pode ser
utilizada com a inteligência artificial para anteriormente identificar possíveis surtos que
possam surgir, doenças que possam aparecer ou determinados fatores que podem afetar
na promoção da saúde...” (24:53 – 25:22)
- “...a gente vê a telenfermagem, telemedicina, o atendimento a áreas remotas [...] a pessoa,
o idoso, né, é acompanhado a distância [...] hoje em dia existe a tecnologia que facilita, os
aparelhos que medem a pressão, que medem a temperatura, o oxigênio do sangue, os
próprios relógios inteligentes fazem isso...” (23:27 – 23:57)
- “...você, professor, utilizando um recurso como a gente utiliza nas escolas, aplicativos e
jogos utilizados para as crianças e adolescentes...” (25:22 – 26:02)
- “O sistema de informação em saúde, ele também é muito importante, ele precisa ser, né,
alimentado para poder o SUS receber as verbas, né, do do fundo de saúde nacional...”
(24:16 – 24:29)
- “...na confecção e uso desses aplicativos de forma simples e leve para que não tenha um
custo muito elevado pra gente que faz e que também não tenha custo nenhum para quem
se prontifica a utilizar.” (24:03 – 24:16)
C - Síntese interpretativa
A fala reposiciona a promoção da saúde como tarefa coletiva e intersetorial, em que
tecnologias digitais e IA são meios e, não os fins, para ampliar acesso, educar, vigiar e apoiar
decisões. Quando ancoradas em participação social, alfabetização em saúde e infraestruturas
públicas (SUS/SI), essas tecnologias potencializam cuidado e equidade; quando usadas sem
mediação crítica, reforçam desigualdades (exclusão digital, desinformação) ou apenas
161
biomedicalizam o debate. A estratégia proposta combina ciência cidadã, extensão e soluções
digitais abertas para aproximar determinantes sociais, ODS e práticas cotidianas para
transformar prevenção defensiva em promoção de bem-estar.
5.5.4.20 Vídeo 20
A - Resumo analítico da transcrição
O vídeo aborda um estudo longitudinal (2018–2024, UFJF) investiga como fatores do
processo ensino-aprendizagem se associam à saúde mental de estudantes de medicina. Justificase pela alta prevalência de transtornos mentais (depressão, ansiedade, estresse e burnout) ao
longo da graduação e pela falta de evidências de longo prazo que orientem mudanças
curriculares.
Variáveis
avaliadas:
tecnologia/dependência
motivação,
digital,
abordagem
estresse
por
de
aprendizagem,
provas,
uso
da
competitividade,
religiosidade/espiritualidade, qualidade do sono, estilo de estudo e qualidade de vida.
Métodos: aplicação presencial de instrumentos validados (DASS, WHOQOL-BREF, PSQI,
Inventário de Estilos de Aprendizagem, Duke Religion Index etc.), coleta bienal, tabulação
(Excel) e análise (SPSS; qui-quadrado, t, ANOVA com Bonferroni, correlações; z-scores se
não normal).
Amostra parcial: 1.080 matriculados; 790 questionários válidos (básico=242,
clínico=279, internato=269). Objetivo final: identificar correlações que embasem ações
curriculares e de suporte para melhorar desempenho e qualidade de vida.
B - Falas relevantes
•
Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
•
- “...abordagem de aprendizagem, uso da tecnologia, estresse associado a provas...”
(1:32 – 1:36)
- “Questionário de identificação da forma de estudo.” (2:45 – 2:52)
- “Os dados colhidos foram tabulados no programa Excel for Windows e passaram por
dupla checagem pelos pesquisadores.” (3:22 – 3:28)
Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “...pressão para apreender grande quantidade de informações, perda de oportunidades
para as atividades sociais e contato com doenças graves e com a morte no cuidado dos
pacientes, além da elevada carga horária, grande volume de matérias, entre outros.”
(1:47 – 2:00)
- “Avaliação do grau de dependência digital.” (Distração/Hiperconectividade) (2:41 –
2:41)
- “...abordagem de aprendizagem...” (1:32 – 1:32)
- “Competitividade a partir da escala de Likert.” (2:52 – 2:57)
162
- “...há estudos que trazem evidências de que um envolvimento religioso espiritual pode
influenciar positivamente nas práticas de saúde e no desempenho acadêmico. Além de
relatarem forte associação positiva entre o movimento religioso e saúde mental.” (2:03
– 2:16)
•
Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
- “Avaliação do grau de dependência digital.” (2:41 – 2:41)
- “...estresse associado a provas...” (1:32 – 1:36)
- “...para o desenvolvimento de ações estratégicas que permitam alterar a abordagem
educacional, oferecendo os serviços de suporte...” (4:30 – 4:37)
- “Por outro lado, há estudos que trazem evidências de que um envolvimento religioso
espiritual pode influenciar positivamente nas práticas de saúde e no desempenho
acadêmico. Além de relatarem forte associação positiva entre o movimento religioso e
saúde mental.” (2:03 – 2:16)
- “Pittsburgh Sleep Quality Index.” (2:52 – 2:52)
C - Síntese interpretativa
O projeto muda o debate de “achismos” para evidência longitudinal sobre o que adoece
e o que protege estudantes de medicina. Tecnologia aparece, ao mesmo tempo, como variável
de risco (dependência, sono, sobrecarga digital) e alavanca para soluções (teleapoio, desenho
instrucional, dados para prevenção). A chave é governar o digital: usar dados e, no futuro, IA
preditiva, apenas para cuidado e melhoria pedagógica — com consentimento, privacidade e não
punição. Com isso, é possível reequilibrar rigor acadêmico e saúde, substituindo uma cultura
de competitividade extenuante por uma ecologia de aprendizagem que sustente desempenho,
pertencimento e bem-estar.
5.5.5 Codificação completa do corpus (Vídeos 1–20)
A codificação sistemática dos 20 vídeos permitiu identificar padrões recorrentes e
variações nas representações da inteligência artificial no campo educacional e da saúde mental.
A partir dessa análise, foram quantificadas as frequências de ocorrência de cada subcategoria
nos três eixos temáticos: (1) Sentidos atribuídos à IA, (2) Tensões envolvendo a IA e (3)
Possibilidades atribuídas à IA. As tabelas a seguir apresentam a distribuição dessas frequências,
evidenciando os códigos mais recorrentes e permitindo uma leitura panorâmica do corpus.
Posteriormente, cada categoria será interpretada qualitativamente à luz da fundamentação
teórica de Krippendorff (2013).
Tabela 7 – Frequência das subcategorias de Sentidos atribuídos à IA (Categoria 1).
163
CÓDIGO
DESCRIÇÃO
FREQUÊNCIA
S1.1
IA como aliada (apoio ao ensino)
14
S1.2
IA com motor de inovação e força transformadora
7
S1.3
IA como ferramenta de personalização
5
S1.4
Otimizadora de tarefas / eficiência
6
S1.5
IA como inevitável / Naturalização da IA como já presente
9
S1.6
Instrumento de controle / simulação
5
S1.7
Produtora de interatividade
2
S1.8
Outras representações (específicas)
4
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Mais recorrentes:
•
S1.1 - IA como aliada (apoio ao ensino);
•
S1.5 - IA como inevitável / Naturalização da IA como já presente.
Tabela 8 – Frequência das subcategorias de Tensões envolvendo a IA (Categoria 2).
CÓDIGO
DESCRIÇÃO
FREQUÊNCIA
T2.1
Risco de desumanização / perda do cuidado
8
T2.2
Incerteza sobre futuro da IA / regulação
6
T2.3
Medo de substituição (profissionais, empatia)
5
T2.4
T2.5
Riscos de erros e viés algorítmico,
superficialidade
Desigualdade de acesso / letramento digital
T2.6
Pressão por produtividade / vigilância
6
T2.7
Outras tensões (casos específicos)
3
alucinações,
10
9
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Mais recorrentes:
•
T2.4 – Riscos de erros e viés algorítmico, alucinações, superficialidade;
•
T2.5 – Desigualdade de acesso/letramento;
•
T2.1
Risco de desumanização / perda do cuidado;
Tabela 9 – Frequência das subcategorias de Possibilidades atribuídas à IA (Categoria 3).
CÓDIGO
P3.1
DESCRIÇÃO
FREQUÊNCIA
Ensino híbrido com feedback/ Feedback imediato e
aprendizagem adaptativa
5
164
P3.2
Simulação clínica realista e ensino imersivo
3
P3.3
Personalização / apoio à docência e a tutoria
6
P3.4
Triagem e suporte em saúde mental
10
P3.5
Otimização do tempo formativo / docente
4
P3.6
Democratização do acesso à formação e inclusão
7
P3.7
Alfabetização digital / crítica / metacognição
7
P3.8
Outras possibilidades específicas e inovadoras
10
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Mais recorrentes:
•
P3.4 – Triagem e suporte em saúde mental
•
P3.8 – Outras possibilidades específicas e inovadoras
•
P3.6 – Democratização do acesso à formação e inclusão
Categoria Temática 1: Sentidos atribuídos à Inteligência Artificial no ensino e na saúde mental
O sentido mais frequente é o de IA como aliada (S1.1), identificado em 14 dos 20 vídeos.
Nesse discurso, a IA surge como apoio ao trabalho docente, à aprendizagem dos estudantes e à
organização institucional. Em alguns casos, é apresentada como ferramenta para ampliar a
interatividade, oferecer feedback personalizado e facilitar a simulação de cenários clínicos. Essa
representação positiva coexiste, no entanto, com preocupações expressas nos mesmos contextos
sobre erros, superficialidade e desumanização (categorias T2.4 e T2.1). Outro sentido relevante
é o de IA como inevitável ou já presente (S1.5), evidenciado em 9 vídeos. Aqui, a tecnologia é
tratada como algo que já integra o cotidiano institucional e dos estudantes, sendo vista menos
como opção e mais como realidade a ser compreendida. Esse discurso tende a vir acompanhado
de um tom de ambivalência: se por um lado reconhece a utilidade da IA, por outro expressa
incertezas quanto à sua regulação e às consequências sobre as relações humanas (T2.2).
A representação da IA como motor de inovação (S1.2), presente em 7 vídeos, aponta
para uma compreensão da tecnologia como catalisadora de mudanças estruturais. Essa visão é
mais frequente em contextos institucionais e empresariais, onde a IA é associada à
modernização do ensino e ao fortalecimento de ecossistemas educacionais digitais. Contudo,
esse discurso também convive com críticas sobre a eficiência dessas mudanças e seu
alinhamento às necessidades formativas reais.
Por fim, a IA como otimizadora de tarefas (S1.4), mencionada em 6 vídeos, é retratada
como um meio de racionalizar o tempo de estudantes e docentes, automatizar processos e
165
melhorar a eficiência institucional. Em geral, essa representação aparece em contextos onde a
carga de trabalho e a busca por produtividade são temas recorrentes. É notável que essa visão
tecnicista tenda a se distanciar das preocupações com desigualdade ou cuidado, sugerindo uma
adesão instrumental à IA.
A análise dos sentidos atribuídos à IA nos vídeos revela um predomínio de
representações positivas, ancoradas na ideia de apoio, inevitabilidade e inovação. No entanto,
essa positividade é frequentemente matizada por tensões que emergem paralelamente,
indicando que os sentidos não são estáticos, mas negociados em contextos concretos. Essa
ambivalência deve ser considerada na formulação de políticas e práticas formativas que
envolvam tecnologias digitais e IA evitando tanto a celebração acrítica quanto o temor
paralisante.
Categoria Temática 2: Tensões envolvendo a Inteligência Artificial no ensino e na saúde
mental
A tensão mais recorrente é a dos riscos de erro, viés e superficialidade (T2.4), presente
em 10 dos 20 vídeos. Diversos relatos apontam preocupações com respostas incorretas,
alucinações algorítmicas, plágio e uso inadequado da IA como substituta do pensamento crítico.
Essa preocupação é especialmente evidente em contextos educativos, onde a dependência da
IA pode comprometer a autonomia cognitiva dos estudantes e a qualidade da formação.
Em seguida, a desigualdade de acesso e letramento digital (T2.5), mencionada em 9
vídeos, aparece como tensão estrutural. Evidencia-se que nem todos os sujeitos possuem os
mesmos recursos técnicos, cognitivos e institucionais para usufruir das potencialidades da IA,
o que pode aprofundar disparidades já existentes na educação e na formação em saúde. Essa
tensão está muitas vezes associada às categorias S1.5 e P3.6, que tratam da naturalização da
tecnologia e da sua capacidade de democratização. A desumanização (T2.1), também frequente
(8 vídeos), diz respeito ao temor de que o uso excessivo de tecnologias, incluindo IA, possa
fragilizar os valores de empatia, escuta e relação humana que fundamentam o cuidado em saúde.
Essa preocupação aparece em discursos que enfatizam a necessidade do contato presencial e da
formação humanista, revelando uma tensão entre eficiência tecnológica e complexidade
relacional.
Por fim, a incerteza quanto à regulação e aos efeitos futuros da IA (T2.2), identificada
em 6 vídeos, indica que, embora a IA seja amplamente reconhecida como inevitável, há dúvidas
sobre quem controla seus usos, como é treinada e qual impacto terá nas relações pedagógicas e
166
profissionais. Essa tensão está associada a um discurso de cautela, que exige transparência e
ética na implementação das tecnologias digitais. As tensões associadas à IA revelam que sua
integração à educação e à formação em saúde não é um processo linear nem isento de conflitos.
Os discursos capturados no corpus demonstram uma consciência crítica crescente quanto aos
limites e riscos da tecnologia, especialmente no que se refere à qualidade da aprendizagem, à
justiça social e à preservação do cuidado humanizado. Considerar essas tensões é essencial para
o desenvolvimento de práticas formativas que integrem a IA com responsabilidade, equidade e
sentido ético.
Categoria Temática 3: Possibilidades atribuídas à Inteligência Artificial no ensino e na saúde
mental
A possibilidade em particular mais recorrente é a triagem e suporte em saúde mental
(P3.4), presente em 10 dos 20 vídeos. A IA é representada como recurso para ampliar o
acolhimento, automatizar triagens, monitorar sinais de sofrimento e liberar tempo para escuta
qualificada. Em vídeos com foco na formação de profissionais da saúde, é destacada sua
capacidade de apoiar o cuidado em situações de escassez de pessoal ou sobrecarga institucional.
A categoria outras possibilidades específicas (P3.8) apesar de aparecer com uma
frequência também maior (10 menções), está relacionada a diversas possibilidades, incluindo
propostas como design responsivo, coprodução com usuários, apps educativos, chatbots
especializados, e integração da IA a políticas de cuidado. Essa diversidade aponta para um
campo de inovação que vai além da sala de aula tradicional. As possibilidades de
democratização do acesso à formação e inclusão (P3.6) e alfabetização digital/crítica/
metacognição (P3.7), com 7 menções, refletem o reconhecimento de que a IA pode ampliar o
acesso à formação e, ao mesmo tempo, exige competências para uso crítico e responsável.
Surgem sugestões de integração da IA a currículos escolares, formação de professores e
desenvolvimento de práticas avaliativas mais justas. A personalização / apoio à docência e a
tutoria (P3.3) também se destaca, com 6 ocorrências, sendo associada a plataformas adaptativas,
feedback em tempo real e maior autonomia para estudantes. Essa visão é geralmente positiva,
embora em alguns casos venha acompanhada de ressalvas quanto à dependência tecnológica.
As possibilidades atribuídas à IA no corpus analisado revelam um campo fecundo para
a inovação educacional e para o fortalecimento do cuidado em saúde. As representações
apontam tanto para soluções institucionais quanto para usos criativos e situados, sugerindo que
167
o potencial da IA não está apenas na tecnologia em si, mas na forma como é integrada aos
processos formativos com intencionalidade, ética e escuta das necessidades reais dos sujeitos.
5.6 Discussão
5.6.1 Categoria Temática 1 – Sentidos atribuídos à inteligência artificial no ensino e na saúde
mental
A análise dos vídeos revelou que os sentidos atribuídos à Inteligência Artificial (IA) na
educação e na formação em saúde mental transitam entre discursos de inovação, encantamento
tecnológico e promessa de ampliação de acesso. Esse movimento pode ser compreendido como
um reflexo da crescente imersão de soluções digitais nos sistemas educacionais e de saúde.
Gooding (2019) destaca que a proliferação de tecnologias digitais voltadas à saúde mental está
associada à promessa de ampliar o alcance do cuidado, mas também levanta importantes
dilemas legais, sociais e éticos. Essa ambiguidade se reflete nos conteúdos analisados, nos quais
a IA surge como ferramenta para automatizar tarefas, personalizar intervenções e otimizar
processos de ensino-aprendizagem.
Martins e Viana (2022) indicam que a IA tem potencial para transformar o cenário
educacional, permitindo intervenções mais personalizadas e melhorando o desempenho dos
estudantes. Da mesma forma, Charow et al. (2021) argumentam que a incorporação de IA em
programas formativos na área da saúde requer integração curricular, abordagens
multidisciplinares e desenvolvimento de competências específicas nos domínios cognitivo,
psicomotor e afetivo. Nos vídeos analisados, tais sentidos aparecem em discursos que valorizam
a IA como recurso de apoio à prática docente, ao planejamento de aulas e à avaliação de
estudantes.
Na saúde mental, sentidos similares emergem quando a IA é apresentada como aliada
na triagem e no acompanhamento de sintomas psíquicos. Gonçalves (2024) e Oliveira et al.
(2024) evidenciam que algoritmos de machine learning e deep learning têm se mostrado
eficazes na detecção precoce de transtornos como depressão e risco suicida, conferindo à IA
um caráter preditivo e de suporte à tomada de decisão clínica. Esse potencial também é
destacado nos vídeos, que associam a IA à ideia de vigilância protetiva e intervenção
preventiva, muitas vezes sem a devida problematização dos limites éticos implicados.
Ferreira et al. (2024) e Andrade e Silva (2023) complementam esse cenário ao mostrar
como chatbots e assistentes virtuais são representados como ferramentas viáveis para ampliar
168
o acesso a cuidados em saúde mental, especialmente em contextos de escassez de profissionais
ou barreiras geográficas.
Essa representação é recorrente nos vídeos, reforçando o sentido de que a IA pode
funcionar como mediadora entre sujeitos e sistemas de cuidado, promovendo autonomia e
autoeficácia.
5.6.2 Categoria Temática 2 – Tensões envolvendo a inteligência artificial no ensino e na saúde
mental
A análise dos vídeos também evidencia um conjunto de tensões que perpassam o uso da
IA, especialmente no que tange à ética, à equidade e à qualidade da relação terapêutica ou
pedagógica. Gooding (2019) adverte para riscos relacionados à privacidade de dados,
consentimento informado e desigualdades no acesso às tecnologias digitais, alertando para a
necessidade de regulamentações robustas e abordagens interdisciplinares. Bentes, Sanches e
Fonseca (2024) endossam essa preocupação ao apontar que os assistentes virtuais ainda operam
sob legislações frágeis, sem garantir a segurança necessária para usuários em sofrimento
psíquico.
Nos vídeos, essas tensões aparecem em falas que problematizam o risco de
desumanização do cuidado, a perda da centralidade do vínculo pedagógico ou terapêutico e a
superficialidade de interações mediadas por IA. Tais preocupações dialogam com as reflexões
de Lima et al. (2022) e Silva et al. (2020), que identificam fragilidades nos processos de cuidado
mediados por tecnologias, como a centralidade médico-tecnológica e a dificuldade de
articulação com redes de apoio mais amplas.
Adicionalmente, surgem críticas quanto à opacidade dos algoritmos e à possibilidade de
reforço de vieses discriminatórios, como alertam Spallek et al. (2023). Esse ponto é
especialmente sensível na área da saúde mental, onde julgamentos automatizados podem levar
à exclusão de sujeitos ou à intervenção inadequada. Santos et al. (2023), ao discutirem a
escassez de evidências robustas sobre tecnologias educacionais na saúde mental, reforçam a
importância de pesquisas críticas e metodologicamente rigorosas sobre o tema.
Outro eixo de tensão identificado refere-se ao impacto da IA na formação dos
profissionais de saúde e educação. Diniz et al. (2024) ressaltam a necessidade de capacitação
específica dos preceptores para o uso ético e eficaz da IA no contexto da residência
multiprofissional. Já Martins, Sá e Kluthcovsky (2022) problematizam as lacunas entre as
diretrizes teóricas de formação e as práticas efetivas nos serviços.
169
Essa desconexão é visível em vídeos que tratam da IA como resposta definitiva, sem
considerar os desafios reais da implementação no cotidiano dos profissionais.
5.6.3 Categoria Temática 3 – Possibilidades atribuídas à inteligência artificial no ensino e na
saúde mental
Apesar das tensões, os vídeos analisados também revelam múltiplas possibilidades
atribuídas à IA reforçando seu papel como ferramenta inovadora e potencialmente
democratizante. Menezes et al. (2024), Gonçalves (2024), Farias et al. (2025) e Oliveira et al.
(2024) descrevem o uso bem-sucedido da IA na predição de transtornos mentais, construção de
diagnósticos mais precisos e desenvolvimento de estratégias personalizadas de intervenção.
Esses usos são apresentados como formas de ampliar a efetividade dos tratamentos e facilitar o
acompanhamento contínuo dos pacientes.
No campo educacional, a IA aparece como recurso para personalização da
aprendizagem, predição de evasão escolar, avaliação automatizada de desempenho e apoio à
gestão educacional, como apontam Martins e Viana (2022). Essa faceta é valorizada nos vídeos
por meio de exemplos de plataformas adaptativas e tutores virtuais, que ajustam conteúdos e
ritmos conforme o perfil do estudante.
No cruzamento entre saúde mental e educação, iniciativas como a descrita por Pinhatti
et al. (2024) demonstram como softwares interativos podem ser validados como instrumentos
eficazes para promoção do bem-estar no ambiente laboral. Guedes et al. (2023) e Seabra et al.
(2024) reforçam essa perspectiva ao descreverem aplicativos móveis e sistemas informatizados
voltados à adesão ao tratamento e ao fortalecimento do Projeto Terapêutico Singular (PTS),
ampliando o escopo de intervenção dos profissionais.
Outras possibilidades emergem na interface com políticas públicas e práticas
colaborativas. Zubiaurre et al. (2023), Meneses, Araújo e Moreira (2021), Rocha et al. (2023)
e Antonio et al. (2023) indicam que o uso integrado de tecnologias, como o PTS digital, pode
favorecer o cuidado centrado na pessoa e promover a corresponsabilidade entre usuários e
equipes. Essa perspectiva aparece em vídeos que propõem a IA não como substituta do cuidado
humano, mas como suporte à gestão compartilhada de trajetórias terapêuticas e educativas.
Por fim, as possibilidades também se expressam na ampliação do acesso e na
potencialização da escuta, sobretudo para populações vulneráveis, como sugerem Andrade e
Silva (2023), Ferreira et al. (2024) e Tavares, Willrich e Portela (2021).
170
A presença de recursos de IA em dispositivos móveis e plataformas digitais torna-se
uma alternativa viável para intervenções iniciais e triagens automatizadas, especialmente em
contextos de escassez ou sobrecarga dos serviços convencionais. Entretanto, tais
potencialidades só se realizarão plenamente se acompanhadas por processos formativos
críticos, regulamentações robustas e políticas públicas que priorizem a equidade e os direitos
dos usuários.
5.7 Conclusão
A análise dos vídeos sobre inteligência artificial aplicados ao ensino e à saúde mental
revela um campo em expansão, permeado por múltiplos sentidos, tensões e possibilidades. As
representações da IA oscilam entre o otimismo tecnológico e a crítica ética, refletindo o
entusiasmo com seu potencial transformador e, ao mesmo tempo, a cautela diante dos riscos
que ela pode acarretar. No ensino, destaca-se a valorização da IA como recurso capaz de
personalizar aprendizagens, dinamizar metodologias e apoiar processos avaliativos. Na saúde
mental, emergem usos voltados à triagem, ao monitoramento e à ampliação do acesso a
cuidados, especialmente em contextos de escassez ou sobrecarga dos serviços.
No entanto, as tensões evidenciadas no corpus também indicam a necessidade de cautela
na adoção dessas tecnologias. Questões como privacidade, desumanização do cuidado, vieses
algorítmicos e precarização de vínculos interpessoais demonstram que a IA não é neutra nem
isenta de implicações sociais. Tais desafios reforçam a importância de abordagens críticas,
interdisciplinares e participativas na incorporação da IA às práticas educacionais e de saúde.
Apesar disso, as possibilidades atribuídas à IA são relevantes e promissoras,
especialmente quando integradas a estratégias de cuidado centrado na pessoa, formação
profissional continuada e inovação pedagógica. As tecnologias digitais podem, quando bem
articuladas com princípios éticos e políticas públicas inclusivas, ampliar a eficácia das
intervenções, promover a corresponsabilidade entre usuários e profissionais, e contribuir para
a democratização do acesso ao conhecimento e à saúde.
Conclui-se, portanto, que o uso da inteligência artificial no ensino e na saúde mental
deve ser guiado não apenas pela lógica da eficiência, mas também por compromissos com a
equidade, a autonomia dos sujeitos e a humanização das práticas. O desafio está em transformar
o potencial da IA em soluções concretas que respeitem a complexidade dos processos
171
formativos e terapêuticos, contribuindo para uma cultura digital crítica, reflexiva e orientada ao
bem comum.
5.8 Referências
ANDRADE, Q. da S.; SILVA, C. B. da. Revisão da Literatura Sobre Assistentes Virtuais para
Apoio Psicológico Utilizando Inteligência Artificial. In: ESCOLA REGIONAL DE
COMPUTAÇÃO BAHIA, ALAGOAS E SERGIPE (ERBASE), 23., 2023, Porto Alegre.
Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 9-18. DOI:
10.5753/erbase.2023.236057. Disponível em:
https://sol.sbc.org.br/index.php/erbase/article/view/27681. Acesso em: 24 ago. 2025.
ANTONIO, C. R. et al. Projeto terapêutico singular: potencialidades e dificuldades na saúde
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Disponível em: https://doi.org/10.26512/lc29202345423. Acesso em: 13 out. 2025.
BENTES, A.; SANCHES, D.; FONSECA, P. Assistentes Virtuais Inteligentes e saúde
mental: debates regulatórios no Brasil. Reciis – Revista Eletrônica de Comunicação,
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174
6. PRODUTO EDUCACIONAL – PROTÓTIPO DE APP
CAPSAppPRO: Aplicativo Educacional e de Apoio à Gestão Interdisciplinar em Saúde
Mental.
6.1 Resumo
Introdução: o CAPSappPRO é um protótipo de aplicativo móvel desenvolvido para apoiar o
processo de trabalho e de ensino-aprendizagem nos Centros de Atenção Psicossocial (CAPS).
Integra gestão, cuidado e formação, utilizando recursos de inteligência artificial para auxiliar
na elaboração do Projeto Terapêutico Singular (PTS) e na atualização contínua dos profissionais
da Rede de Atenção Psicossocial (RAPS). Objetivo: este estudo teve como objetivo descrever
o processo de concepção, desenvolvimento e validação técnica preliminar do protótipo de
Aplicativo Educacional e de Apoio à Gestão Interdisciplinar em Saúde Mental. Percurso
Metodológico: trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico, de abordagem descritiva
e exploratória, fundamentado no Modelo de Design Instrucional Contextualizado e no Método
CTM3 – Concepção, Referencial Teórico e Referencial Metodológico. A metodologia envolveu
três etapas: (1) levantamento das necessidades no contexto do CAPS; (2) design e prototipagem
das interfaces do aplicativo; e (3) validação técnica preliminar com especialistas. Resultados:
os resultados indicaram que o CAPSappPRO favorece o registro sistematizado, a comunicação
interdisciplinar e o processo educativo no contexto do CAPS. Discussão: a incorporação do
CAPSappPRO ao cotidiano de trabalho favorece a articulação entre cuidado e formação em
serviço, ao apoiar a construção compartilhada do PTS e a comunicação interdisciplinar. A
presença da assistente de IA SOPHIA amplia o raciocínio clínico sem substituir o caráter
relacional do cuidado, reforçando o princípio da educação permanente nos CAPS. Conclusão:
conclui-se que o protótipo de aplicativo apresenta potencial para contribuir com a qualificação
da assistência e a educação permanente em saúde mental.
Palavras-chave: saúde mental; tecnologia educacional; aplicativo móvel; projeto terapêutico
singular; inteligência artificial.
175
EDUCATIONAL PRODUCT – APP PROTOTYPE
CAPSappPRO: Educational and Management Support App for Interdisciplinary Mental
Health Care.
6.2 Abstract
Introduction: the CAPSappPRO is a mobile application prototype developed to support work
processes and teaching-learning activities within Psychosocial Care Centers (CAPS). The tool
integrates care management and professional training, incorporating artificial intelligence
resources to assist in the development of the Individualized Therapeutic Project (PTS) and in
the continuous education of professionals within the Psychosocial Care Network (RAPS).
Objective: this study aimed to describe the conception, development, and preliminary technical
validation of the prototype. Methodological Approach: the is a technological development
study, with a descriptive and exploratory approach, grounded in the Contextualized
Instructional Design Model and the CTM3 Method — Conception, Theoretical Framework,
and Methodological Framework. The methodological process involved three stages: (1)
identification of needs within the CAPS context; (2) design and prototyping of the application
interfaces; and (3) preliminary technical validation with specialists. Results: the results indicate
that CAPSappPRO enhances systematic documentation, interdisciplinary communication, and
educational processes in the CAPS context. discussion: the integration of CAPSappPRO into
daily practice strengthens the connection between care and workplace learning by supporting
the collaborative construction of the PTS and interdisciplinary communication. The SOPHIA
AI assistant enhances clinical reasoning without replacing the relational dimension of mental
health care, reinforcing the principles of continuing education in CAPS. Conclusion: it is
concluded that the application prototype demonstrates potential to contribute to the
qualification of care and to ongoing professional education in mental health.
Keywords: mental health; educational technology; mobile application; artificial intelligence.
176
6.3 Introdução
A Reforma Psiquiátrica Brasileira consolidou-se como marco histórico da substituição
do modelo manicomial por uma rede de atenção comunitária e territorial, centrada na
reabilitação psicossocial e na promoção da autonomia dos usuários (Brasil, 2001). Nesse
contexto, surgem os Centros de Atenção Psicossocial (CAPS) que se configuram como
unidades estratégicas da Rede de Atenção Psicossocial (RAPS), estruturadas para oferecer
cuidado contínuo, interdisciplinar e centrado na pessoa (Onocko-Campos; Furtado, 2008).
No entanto, estudos recentes demonstram que o cotidiano das equipes de CAPS ainda
enfrenta desafios relacionados à fragmentação das informações, ausência de padronização de
registros clínicos e escassez de ferramentas tecnológicas que apoiem tanto a gestão quanto a
formação (Silva; Silva; Lins, 2025). A literatura sobre inovação tecnológica em saúde reforça
que o uso de aplicativos móveis pode otimizar fluxos de trabalho, promover a integração entre
profissionais e estimular a aprendizagem no contexto laboral (Tumuhimbise, et al., 2024).
Segundo a Organização Mundial da Saúde (2022), o uso de tecnologias digitais na saúde
mental amplia o alcance dos serviços e favorece intervenções baseadas em dados. Além disso,
a aplicação da inteligência artificial (IA) em ambientes de saúde possibilita a personalização do
cuidado e o suporte à tomada de decisão clínica, sem substituir o raciocínio profissional (Topol,
2019).
Além disso, a literatura recente demonstra que aplicativos móveis vêm se consolidando
como ferramentas relevantes tanto para o ensino em saúde quanto para o cuidado em saúde
mental. No campo educacional, revisões sistemáticas apontam que aplicativos acadêmicos
favorecem a aprendizagem ativa, a autonomia discente e a integração teoria - prática,
especialmente em contextos de formação em serviço (Dunleavy et al., 2019). Na saúde mental,
evidências mostram que aplicativos clínicos podem apoiar o monitoramento de sintomas,
fortalecer vínculos terapêuticos e ampliar o acesso ao cuidado de forma segura e escalável
(Torous et al., 2018). Estudos recentes destacam ainda que aplicativos com foco em protocolos
interdisciplinares favorecem a padronização de registros e melhoram a comunicação entre
membros da equipe, contribuindo para a qualificação do cuidado comunitário (Ehrler et al.,
2021). Assim, a incorporação de aplicativos no ensino e na prática em saúde mental não apenas
acompanha tendências globais, mas responde às demandas reais dos serviços substitutivos, que
requerem instrumentos tecnológicos simples, acessíveis e alinhados ao cotidiano das equipes.
O CAPSappPRO surge como um produto dessa integração entre tecnologia, ensino e
cuidado. Desenvolvido no Programa de Pós-Graduação do Mestrado Profissional em Ensino na
177
Saúde, da Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), o protótipo do
aplicativo foi criado como um instrumento educativo e de gestão, com o intuito de promover o
ensino interdisciplinar e o suporte aos profissionais.
O desenvolvimento do CAPSappPRO se fundamenta diretamente das evidências
produzidas nos três artigos que compõem este TACC. A revisão de escopo (Artigo 1) revelou
que, embora a Inteligência Artificial venha sendo aplicada como ferramenta educacional e de
apoio ao raciocínio clínico, quase não há estudos que integrem IA à elaboração do Projeto
Terapêutico Singular (PTS), evidenciando uma lacuna importante na formação e na prática
assistencial nos CAPS. O estudo bibliométrico (Artigo 2) reforçou essa ausência ao demonstrar
baixa maturidade científica, forte dispersão temática e predomínio de publicações voltadas ao
diagnóstico e monitoramento, e não ao cuidado em rede ou à construção do PTS. Já a etnografia
virtual (Artigo 3) mostrou que os discursos públicos sobre IA em saúde mental carregam
tensões éticas e expectativas de inovação, apontando para a necessidade de tecnologias
responsáveis, humanizadas e orientadas à prática real dos serviços. Assim, o CAPSappPRO é
proposto como uma resposta concreta a essas lacunas, articulando ensino, cuidado e tecnologia
para apoiar profissionais e discentes na construção sistematizada, colaborativa e ética do Projeto
Terapêutico Singular.
Com base neste cenário, o presente estudo tem como objetivo descrever o processo de
concepção, desenvolvimento e validação técnica preliminar do protótipo do aplicativo móvel
CAPSappPRO.
6.4 Percurso Metodológico
Trata-se de um estudo de desenvolvimento tecnológico, de abordagem descritiva e
exploratória, que adotou o Modelo de Design Instrucional Contextualizado (Filatro, 2018)
articulado ao Método CTM3 – Concepção, Referencial Teórico e Referencial Metodológico
(Santos; Warren, 2023), utilizado nos Mestrados Profissionais para orientar a criação e
validação de produtos educacionais.
No CTM3, a etapa C – Concepção orientou o processo inicial de identificação das
necessidades formativas no CAPS, definindo o propósito central do aplicativo, além disso foi
identificado o tema, o seu público-alvo e a viabilidade do protótipo.
A etapa T – Referencial Teórico guiou a escolha dos fundamentos que sustentam o
produto tais como: tecnologias digitais em saúde mental, Projeto Terapêutico Singular,
Inteligência Artificial aplicada ao cuidado e princípios de ensino em serviço, assegurando
178
coerência conceitual entre a proposta pedagógica e o funcionamento técnico do aplicativo.
Nessa etapa também foi realizado o alinhamento do CAPSappPRO às Políticas Nacionais de
Educação Permanente em Saúde (PNEPS) e à Política Nacional de Humanização (PNH), bem
como às diretrizes da Rede de Atenção Psicossocial (RAPS), garantindo que a concepção do
aplicativo respeite os princípios de integralidade, protagonismo do usuário, clínica ampliada,
trabalho colaborativo e aprendizagem significativa no cotidiano dos serviços.
Por fim, a etapa M3– Referencial Metodológico integrou perspectivas da Análise
Transacional, da Programação Neurolinguística (PNL) (incluindo o uso de âncoras visuais) e
da
multissensorialidade,
elementos
que
contribuem
para
favorecer
engajamento,
reconhecimento perceptivo, aprendizagem significativa e navegação intuitiva. Em
conformidade com esse princípio, as interfaces do CAPSappPRO incorporam uma âncora
gráfica, fortalecendo a identidade visual do aplicativo e promovendo continuidade cognitiva ao
longo do uso.
A articulação entre o Design Instrucional Contextualizado e o Método CTM3
possibilitou um processo sistemático, progressivo e alinhado às demandas reais do serviço.
Para a elaboração do protótipo, foram utilizados os recursos da plataforma CANVA,
com
disponibilização
em
link
público
de
visualização
(https://www.canva.com/design/DAGktvUq0j0/9jdkZSY6h6lg42paAopBzg/view?mode=prot
otype)
e
link
específico
para
comentários
e
sugestões
(https://www.canva.com/design/DAGktvUq0j0/nqRB2GbZm4Lp8mLI94jIPw/edit?utm_cont
ent=DAGktvUq0j0&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebu
tton). O produto educacional também foi depositado no Repositório Educapes e encontra-se
registrado no Zenodo, com acesso pelo link (https://doi.org/10.5281/zenodo.17847850),
assegurando preservação digital, rastreabilidade e acesso público ao protótipo. Após validação
pela banca de qualificação e defesa final, o repositório do protótipo do aplicativo será
disponibilizado amplamente para uso da comunidade acadêmica.
6.4.1 Etapas de desenvolvimento
6.4.1.1 Levantamento de necessidades
O levantamento de necessidades foi conduzido de forma ética, resguardando a
identidade institucional e dos profissionais envolvidos, sem coleta de dados sensíveis ou
informações identificáveis de usuários. Por se tratar de análise do processo de trabalho e de
construção de um produto educacional, sem intervenção com seres humanos nem obtenção de
179
dados individuais, não houve necessidade de submissão ao Comitê de Ética em Pesquisa,
conforme orientações da Resolução CNS nº 510/2016; ainda assim, foram observados os
princípios de minimização de riscos, não identificação e salvaguarda institucional, sendo o
serviço caracterizado apenas como um CAPS de porte II da Rede de Atenção Psicossocial
(RAPS).
A análise preliminar do processo de acolhimento, etapa responsável pela escuta inicial,
identificação de demandas e definição das primeiras diretrizes de cuidado do usuário que chega
pela primeira vez ao serviço, evidenciou alguns desafios: ausência de padronização na
elaboração do Projeto Terapêutico Singular (PTS), registros clínicos heterogêneos entre
profissionais e falta de um modelo sistematizado que orientasse metas terapêuticas,
intervenções e encaminhamentos. Identificou-se, ainda, a necessidade de reunir em um único
espaço informações assistenciais e operacionais (usuários, agenda médica, grupos, equipe
técnica e formulários), facilitando sua visualização para finalidades assistenciais, gerenciais e
educativas.
Essas constatações dialogam diretamente com os achados dos artigos que compõem este
TACC. Enquanto os estudos teóricos e bibliométricos revelaram lacunas na produção científica
sobre tecnologias aplicadas ao PTS, o levantamento de necessidades demonstrou como essas
lacunas se manifestam na prática, afetando a organização do trabalho, a continuidade do
cuidado e o processo formativo. Já a etnografia virtual mostrou como discursos sociais sobre
IA influenciam expectativas e receios dos profissionais, reforçando a importância de
tecnologias humanizadas e alinhadas à realidade dos serviços.
Nesse cenário, surgiu a concepção inicial da assistente virtual SOPHIA (Suporte
Otimizado ao Projeto Humanizado com Inteligência Artificial), idealizada como recurso
pedagógico para apoiar estudantes e profissionais na elaboração do PTS e na compreensão das
diretrizes da clínica ampliada. Posteriormente, o projeto foi submetido ao PET-Saúde Digital,
onde recebeu aprovação. A partir daí, a SOPHIA foi desmembrada do escopo estrito do
mestrado e passou a compor um projeto próprio dentro do PET, voltado ao desenvolvimento e
teste de modelos de IA aplicados ao cuidado em rede no Sistema Único de Saúde (SUS). Ainda
assim, seu conceito, arquitetura inicial e funcionalidade permanecem integrados ao
CAPSappPRO, dado seu papel formativo e sua capacidade de apoio aos profissionais e
acadêmicos do serviço.
Assim, o levantamento de necessidades combinou análise do cotidiano do serviço,
evidências científicas produzidas nos artigos do TACC e referenciais pedagógicos e éticos,
180
orientando o desenvolvimento de um protótipo consistente com as demandas reais das equipes
e com os princípios da educação permanente em saúde.
6.4.1.2 Design e prototipagem
O protótipo do aplicativo foi desenvolvido com base nos princípios de usabilidade e
design centrado no usuário, conforme estabelecido pela ISO 9241-210 (2019). O layout prioriza
interfaces claras, navegação intuitiva e escolha de paleta de cores associada à sensação de
acolhimento e equilíbrio emocional, favorecendo a acessibilidade e o uso.
As funcionalidades foram organizadas em módulos:
•
Usuários e Prontuário: registro de atendimentos e evolução clínica;
•
Agenda Médica e Grupos Terapêuticos: organização das atividades semanais;
•
Equipe Técnica e Atas de Reunião: apoio à comunicação interna;
•
GPT Apoio ao PTS – Sophia: assistente de IA que sugere metas terapêuticas e
intervenções iniciais;
•
Formulários Digitais: BPA, BPAi, ficha de acolhimento e folha de evolução;
•
Área Educacional: conteúdos sobre CAPS, acolhimento e PTS;
•
Configurações e Suporte: informações sobre LGPD e atendimento técnico;
•
Ficha Técnica e identificação institucional: registro de autoria, colaboradores e licença
Creative Commons.
As interfaces apresentadas (Figuras 24 a 36) incluem desde a tela inicial, login, menu
principal, usuários e agenda médica, até módulos de IA de apoio ao PTS, área educacional,
configurações, LGPD e suporte técnico, culminando com a ficha técnica e identificação
institucional do produto.
181
Figura 24 – Captura da Interface 1
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Figura 25 – Captura da Interface 2
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
182
Figura 26 – Captura da Interface 3
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Figura 27 – Captura da Interface 4
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
183
Figura 28 – Captura da Interface 5
Figura 29 – Captura da Interface 6
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
184
Figura 30 – Captura da Interface 7
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Figura 31 – Captura da Interface 8
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
185
Figura 32 – Captura da Interface 9
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Figura 33 – Captura da Interface 10
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
186
Figura 34 – Captura da Interface 11
Figura 35 – Captura da Interface 12
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
187
Figura 36 – Captura da Interface 13
Fonte: Elaborada pela autora (2025).
188
6.4.1.3 Validação preliminar
A validação preliminar do protótipo foi realizada com profissionais especialistas das
áreas de enfermagem, psicologia, nutrição e fonoaudiologia, todos com experiência em saúde
mental e atuação no referido Centro de Atenção Psicossocial (CAPS) onde foi realizado o
levantamento de necessidades.
Nessa etapa, o protótipo foi apresentado para apreciação técnica, visando avaliar o fluxo
de navegação, a clareza dos termos, a organização das funções e o potencial pedagógico do
aplicativo. As contribuições subsidiaram ajustes na nomenclatura dos menus, simplificação de
campos redundantes e aprimoramento da linguagem, garantindo acessibilidade sem perda de
rigor clínico. Essa validação reforçou a pertinência do CAPSappPRO como ferramenta de apoio
ao cuidado e à educação permanente, orientada à formação em serviço e ao trabalho
interprofissional.
6.5 Resultados
Os resultados da validação preliminar indicaram que o CAPSappPRO foi reconhecido
como um instrumento integrador entre dimensões assistenciais e pedagógicas, favorecendo a
comunicação interdisciplinar e a elaboração compartilhada do Projeto Terapêutico Singular
(PTS). Os especialistas destacaram:
•
Interface amigável, com organização visual coerente com a rotina de serviços de CAPS,
permitindo uso fluido durante o atendimento;
•
Potencial educativo para formação permanente das equipes;
•
Recurso inovador de Inteligência Artificial (SOPHIA), que auxilia na formulação inicial
do PTS, respeitando a singularidade do usuário, a oferta institucional e a
corresponsabilização da equipe;
•
Otimização do tempo de trabalho, com redução de etapas manuais, centralização das
informações assistenciais e acesso rápido a dados essenciais, diminuindo retrabalho e
favorecendo a tomada de decisão durante o atendimento.
A apreciação técnica resultou em ajustes específicos no protótipo, incluindo a
padronização da nomenclatura dos menus, a simplificação de campos redundantes na ficha de
acolhimento e nos módulos assistenciais, e o aprimoramento da linguagem utilizada nas telas.
Também foram reorganizados elementos visuais em interfaces selecionadas para melhorar o
189
fluxo de navegação e acrescentadas pequenas orientações textuais para apoiar o uso inicial.
Essas modificações refinaram a clareza, a usabilidade e o potencial pedagógico do
CAPSappPRO.
A inclusão da área Configurações e Suporte, contendo seção específica sobre a Lei Geral
de Proteção de Dados (LGPD), demonstra o compromisso ético e jurídico com o manejo de
informações sensíveis, atendendo às normativas vigentes sobre privacidade e segurança de
dados.
Além disso, as telas de Ficha Técnica e Identificação Institucional fortalecem a
rastreabilidade e a legitimidade acadêmica do produto, evidenciando sua natureza como
tecnologia educacional derivada de pesquisa aplicada, vinculada ao contexto real do cuidado
em saúde mental.
6.6 Discussão
A incorporação de tecnologias digitais à prática em saúde mental está em consonância
com os princípios da Política Nacional de Educação Permanente em Saúde, que incentiva o
aprendizado contínuo no cotidiano de trabalho (Brasil, 2018). De acordo com Mendes (2011),
redes de atenção qualificadas dependem de dispositivos que favoreçam a comunicação entre
profissionais e usuários, o que reforça o papel inovador do CAPSappPRO na Rede de Atenção
Psicossocial (RAPS).
Autores como Lévy (2015) e Castells (2020) discutem que o aprendizado em rede é um
fenômeno cultural e colaborativo, e que as tecnologias digitais ampliam as possibilidades de
coautoria e reflexão crítica. O CAPSappPRO, ao unir prontuário eletrônico, área educativa e
Inteligência Artificial (IA), transforma o processo de cuidado em um espaço formativo
permanente.
O uso de IA em contextos de saúde mental requer responsabilidade e ética. Topol (2019)
ressalta que a IA deve atuar como parceira cognitiva, ampliando o raciocínio clínico, sem
substituir a dimensão humana do cuidado. A IA SOPHIA, integrada ao aplicativo, cumpre
exatamente esse papel: guiar, apoiar e sugerir, mas sempre sob a supervisão humana do
profissional.
Assim, o CAPSappPRO atua nesse ponto como interface de apoio, tornando o Projeto
Terapêutico Singular (PTS) mais visível, organizado e compartilhado entre membros da equipe,
promovendo continuidade e integralidade do cuidado.
190
6.7 Conclusão
O CAPSappPRO é uma tecnologia educacional inovadora que articula cuidado, gestão
e ensino na saúde mental. Seu desenvolvimento no contexto do Mestrado Profissional em
Ensino na Saúde da UFAL demonstra o potencial da pesquisa aplicada na transformação de
práticas assistenciais. A integração da IA SOPHIA, dos formulários digitais e da área
educacional representa um avanço no campo do ensino em serviço e da formação contínua de
equipes multiprofissionais.
Como continuidade, recomenda-se a realização de testes de uso ampliado em equipes
de CAPS e programas de residência, com avaliação sistemática de impacto na rotina assistencial
e nos processos de ensino-aprendizagem. Tais etapas permitirão consolidar o aplicativo como
ferramenta de referência para a produção de cuidado singularizado em saúde mental e para a
formação interprofissional comprometida com a clínica ampliada, a integralidade e o direito ao
cuidado.
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nov. 2025.
192
CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente Trabalho Acadêmico de Conclusão de Curso (TACC) cumpriu seu objetivo
de investigar a intersecção entre Inteligência Artificial (IA), ensino em saúde mental e a
operacionalização do Projeto Terapêutico Singular (PTS) nos Centros de Atenção Psicossocial
(CAPS). Por meio de uma revisão de escopo, um estudo bibliométrico e uma etnografia virtual,
foi possível uma análise multifacetada do tema.
Os achados revelam que a IA tem sido empregada, sobretudo, como recurso pedagógico
na formação em saúde, mas sua aplicação raramente se estende à construção efetiva do Projeto
Terapêutico Singular.
Os quatro estudos convergiram para a identificação de uma lacuna crítica na literatura:
a baixa articulação entre o potencial pedagógico da IA e a prática do cuidado singularizado,
representado pelo PTS. O estudo bibliométrico e a revisão de escopo confirmaram que a
produção científica se concentra em diagnósticos clínicos e gestão, negligenciando a formação
para a construção do PTS. A etnografia virtual, por sua vez, revelou as tensões sociais e éticas
que permeiam o uso da IA reforçando a necessidade de um design tecnológico humanizado.
Este TACC apresenta algumas limitações que devem ser consideradas na interpretação
dos achados. A revisão de escopo incluiu exclusivamente estudos de acesso aberto e publicados
em bases eletrônicas, podendo ter deixado de fora produções relevantes disponíveis em bases
pagas ou literatura cinzenta. O estudo bibliométrico analisou apenas os artigos resultantes da
revisão de escopo, o que, embora assegure coerência temática, restringe a amplitude das redes
de pesquisa e dos padrões editoriais mapeados. A etnografia virtual, por sua vez, baseou-se em
um recorte específico de 20 vídeos do YouTube, limitando a diversidade de discursos e
representações analisadas. Por fim, o produto educacional desenvolvido – o CAPSappPRO –
foi construído como protótipo e não passou por validação empírica em campo, o que limita
conclusões sobre sua eficácia real no ensino e na prática assistencial. Essas limitações, contudo,
não invalidam os resultados, mas indicam caminhos para aprofundamentos futuros.
Diante das lacunas identificadas, o produto educacional desenvolvido neste TACC
representa uma proposta inicial de resposta prática às demandas mapeadas. Trata-se de um
protótipo que busca integrar funcionalidades de gestão do cuidado em saúde mental e apoio
interativo para a construção do Projeto Terapêutico Singular inicial, promovendo uma
integração mais consistente entre IA, ensino em saúde mental e cuidado centrado na
singularidade do sujeito. A ferramenta foi idealizada para aproximar a prática pedagógica e o
193
raciocínio clínico do potencial das tecnologias inteligentes, sem substituir a escuta e a presença
humana. O produto educacional foi desenvolvido como protótipo, sem validação empírica em
campo. Sugere-se, portanto, a ampliação desse estudo, com a possibilidade de que o protótipo
evolua para um aplicativo funcional, com avaliação em campo do CAPSappPRO, e com a
mensuração de impactos sobre a qualidade do cuidado, a formação dos profissionais e a
satisfação dos usuários, além da realização de estudos experimentais que comparem o uso de
IA com abordagens tradicionais. Nesse sentido, a SOPHIA, Inteligência Artificial concebida
no âmbito deste TACC, seguirá seu processo de desenvolvimento no Projeto PET-Saúde
Digital, onde poderá ser aprimorada para oferecer apoio clínico-pedagógico mais robusto. A
integração entre o CAPSappPRO e a SOPHIA no PET-Saúde abre caminho para avanços
significativos na automação solidária do cuidado, na formação em serviço e na construção
colaborativa do Projeto Terapêutico Singular.
Espera-se que os achados desta pesquisa e o produto educacional construído possam
contribuir para a melhoria do processo de ensino - aprendizagem sobre IA aplicada à saúde
mental e para a qualificação da construção do PTS nos CAPS. Por fim, anseia-se que este TACC
auxilie na discussão e sensibilização de discentes, docentes e profissionais de saúde mental
sobre o uso responsável e humanizado da tecnologia no cuidado e no ensino.
194
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