LLMs avaliados em 50 cenários simulados de via aérea difícil pediátrica

Em estudo de simulação com 50 casos de via aérea difícil pediátrica, cinco modelos de linguagem de grande porte (LLMs) apresentaram taxa de erros críticos entre 6,5% e 23,0%, segundo Yediyıldız e Durmuş. O GPT-5.2 Thinking teve a maior proporção de respostas aceitáveis; o Claude Opus 4.5, a maior taxa de erros críticos (23,0%). Os erros se concentraram em doses de fármacos e no uso de rocurônio. Os casos foram apresentados por prompt padronizado baseado no Difficult Airway Guidelines de 2022 da American Society of Anesthesiologists, com avaliação por dois anestesiologistas (κ ponderado quadrático de 0,982). Os resultados refletem apenas os 50 cenários construídos e o prompt empregado, não o uso em situações clínicas reais; houve avaliação de passagem única das respostas e apenas dois avaliadores.

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Ainda não há observações contínuas suficientes para desenhar a tendência.