O CHATGPT É CONFIÁVEL PARA PRESCRIÇÃO DIETÉTICA? AVALIAÇÃO DE LLMS VIA CHAIN-OF-THOUGHT E LIMITAÇÕES NUTRICIONAIS NO CONTEXTO BRASILEIRO

Resumo

O uso de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para prescrição dietética levanta questões de segurança clínica. Este estudo compara a eficácia do ChatGPT, Gemini e DeepSeek na geração de planos hipocalóricos para mulheres brasileiras com sobrepeso. Utilizando prompts one-shot e chain-of-thought, 150 planos alimentares foram gerados e analisados nutricionalmente via TBCA. Os resultados mostram variabilidade energética: o ChatGPT apresentou maior precisão (desvio <0,5%), enquanto os outros modelos superestimaram as calorias. Qualitativamente, todos os modelos falharam: a gordura saturada excedeu os limites em mais de 200% (chegando a 291% no DeepSeek) e foram observadas inadequações sistemáticas de micronutrientes, com o ferro atingindo apenas 55% a 61% das recomendações, além de déficit de cálcio. Conclui-se que a imprecisão qualitativa dos LLMs impede seu uso clínico autônomo, exigindo supervisão profissional.