Segunda opinião no plantão: verificação cruzada entre modelos de IA

Uma resposta só não basta no plantão

Às três da manhã, a dúvida chega sem tempo para abrir três diretrizes. Um assistente de IA responde rápido, mas um modelo sozinho pode errar com a mesma segurança com que acerta. O médico não tem como saber qual é o caso.

Três modelos e um juiz

No Avelis, a pergunta clínica vai a até três modelos de IA ao mesmo tempo. Um modelo juiz compara as respostas e monta uma síntese. O que importa é o que acontece quando eles não concordam: a divergência aparece na tela, não é escondida.

• Concordância: você vê quantos modelos chegaram à mesma resposta.
• Divergência: você vê qual modelo divergiu e por quê.
• Conduta: a ação sugerida vira rascunho, que só vale depois da sua revisão e assinatura.

Exemplo: quando a divergência é de contexto

Pergunta: qual a dose de ataque de amiodarona na fibrilação atrial com instabilidade? Dois modelos respondem com o esquema para paciente com pulso. O terceiro responde com a dose da parada cardiorrespiratória. O juiz consolida a resposta e sinaliza a diferença: não é erro de dose, é outro cenário clínico. Sem a comparação, essa troca passaria despercebida.

Onde isso aparece no ecossistema

• Plantão de Dúvidas: a resposta objetiva, com conduta, alertas e fontes.
• Red: a verificação cruzada em detalhe, com cada resposta lado a lado.
• Casus: para o caso que não fecha, a análise em cinco dimensões, de hipóteses a perguntas cruciais.
• Avelis Assist: a mesma pergunta pelo WhatsApp, com a resposta e as fontes a um toque.

O médico decide

A verificação cruzada não substitui o julgamento clínico. Ela mostra onde os modelos concordam e onde não concordam, para que a decisão seja sua e informada. Cada resposta fica registrada, com o modelo, o prompt e o horário.