Perceptions of Artificial Intelligence in the Editorial and Peer Review Process: A Cross-Sectional Survey of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Journal Editors

Uma pesquisa transversal com editores de revistas de medicina tradicional, complementar e integrativa revela que, embora a maioria reconheça o potencial futuro da inteligência artificial para tarefas editoriais rotineiras, sua adoção atual permanece limitada devido à falta de políticas específicas, treinamento e barreiras éticas.

O essencial

Imagine que o mundo da publicação científica é como um grande restaurante de luxo chamado "Ciência". Neste restaurante, os editores são os chefs e gerentes que decidem quais pratos (artigos de pesquisa) entram no cardápio, e os revisores são os degustadores que provam cada prato antes de servir aos clientes.

Recentemente, uma nova tecnologia, a Inteligência Artificial (IA), chegou à cozinha prometendo ajudar os chefs a trabalhar mais rápido, cortar legumes e até escrever receitas. Mas será que os chefs de um tipo específico de restaurante — o de Medicina Tradicional, Complementar e Integrativa (que mistura acupuntura, ervas, meditação com a medicina moderna) — estão prontos para usar essa nova tecnologia?

Este estudo, feito por Jeremy Ng e sua equipe, foi como uma pesquisa de satisfação enviada para 115 desses restaurantes especializados. Eles perguntaram aos gerentes (editores) o que eles acham da IA.

Aqui está o resumo da história, traduzido para uma linguagem simples:

1. O Cenário: "Sabemos o que é, mas não usamos"

A maioria dos chefs (70%) conhece a IA. Eles já viram o robô na cozinha. Muitos até já usaram o robô em casa para escrever um e-mail ou organizar uma lista de compras.

• O problema: Quando se trata do trabalho deles no restaurante (editar artigos científicos), mais de 60% nunca usaram a IA. Eles têm medo de estragar o prato ou não sabem como usar a ferramenta sem queimar a comida.

2. Onde a IA é bem-vinda? (O "Garçom" e o "Chefe de Limpeza")

Os editores disseram que adoram a ideia da IA para tarefas chatas e repetitivas, como se fosse um garçom eficiente ou um robô de limpeza:

• Correção de Gramática: A IA é ótima para garantir que o texto esteja em inglês perfeito (81% de aprovação).
• Verificação de Plágio: A IA pode checar se alguém copiou a receita de outro chef (67% de aprovação).
• Tradução: Ajudar autores que não são nativos em inglês a escrever melhor.

3. Onde a IA é vista com desconfiança? (O "Sommelier" e o "Crítico")

Mas, quando a IA tenta fazer o trabalho de um crítico de gastronomia ou de um sommelier (alguém que precisa de intuição, emoção e contexto cultural), os editores recuaram:

• Comunicação Humana: Ninguém quer que um robô responda a um autor irritado ou explique por que um prato foi rejeitado. Isso precisa de tato humano.
• Julgamento Complexo: A medicina integrativa é cheia de nuances culturais. Um robô pode não entender que uma "erva" tem um significado espiritual em uma cultura específica. A IA ainda não tem essa "alma" ou intuição.

4. O Grande Obstáculo: "Falta de Manual de Instruções"

A maior queixa dos editores foi: "Ninguém nos ensinou a usar isso!"

• 65% disseram que seus restaurantes (jornais) não têm treinamento sobre IA.
• 65% disseram que não há regras claras (políticas) sobre o que a IA pode ou não fazer.
• É como dar um fogão de última geração para um cozinheiro sem ensinar como acender o gás. Eles têm medo de explodir a cozinha.

5. O Futuro: "Eles vão chegar, mas precisamos de regras"

Apesar das dúvidas, 82% dos editores acreditam que a IA será muito importante no futuro. Eles veem a IA como inevitável, como o micro-ondas ou o forno elétrico.

• Eles querem aprender (63% têm interesse em treinamento).
• Eles querem que a IA ajude a economizar tempo, mas não querem que a IA tome as decisões finais. A decisão de "aprovado" ou "rejeitado" deve continuar sendo humana.

A Metáfora Final

Pense na IA como um assistente de cozinha muito rápido, mas um pouco alucinado.

• Ela pode cortar 100 cebolas em 1 segundo (ótimo para tarefas repetitivas).
• Mas, se você pedir para ela temperar o prato com "amor e cultura", ela pode colocar sal demais ou esquecer o ingrediente secreto.
• Além disso, se você contar um segredo de família para ela (um artigo não publicado), ela pode contar para todo o mundo (vazamento de dados).

Conclusão do Estudo:
Os editores de medicina integrativa estão abertos à tecnologia, mas pedem mais treinamento, regras claras e segurança. Eles querem usar a IA para limpar a cozinha e organizar os ingredientes, mas insistem que o chef humano deve continuar no comando do fogão, garantindo que a comida (a ciência) seja segura, ética e culturalmente respeitosa.

Sem essas regras e sem treinamento, a IA pode virar um "robô bagunceiro" que atrapalha mais do que ajuda.

Resumo técnico

Título: Percepções de Inteligência Artificial no Processo Editorial e de Revisão por Pares: Uma Pesquisa Transversal com Editores de Jornais de Medicina Tradicional, Complementar e Integrativa (TCIM)

Autores: Ng et al.
Fonte: Preprint no medRxiv (2026)

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1. Problema e Contexto

A Inteligência Artificial (IA), particularmente os chatbots de IA (AICs), está sendo cada vez mais integrada ao processo de publicação acadêmica para automatizar tarefas rotineiras e otimizar fluxos de trabalho. No entanto, o campo da Medicina Tradicional, Complementar e Integrativa (TCIM) apresenta desafios editoriais únicos devido à sua natureza interdisciplinar, diversidade de metodologias e sistemas de conhecimento culturalmente embutidos (ex.: acupuntura, fitoterapia, meditação).

Existe uma lacuna significativa de dados empíricos sobre como os editores de jornais de TCIM percebem a adoção da IA. Há preocupações sobre se as ferramentas de IA atuais são adequadas para lidar com a complexidade e as nuances culturais desses estudos, além de questões éticas sobre viés, responsabilidade e integridade científica. O estudo visa preencher essa lacuna avaliando as atitudes, experiências e barreiras percebidas pelos editores de TCIM em relação à IA.

2. Metodologia

• Desenho do Estudo: Pesquisa transversal anônima online.
• População e Amostragem: A pesquisa foi direcionada a membros de conselhos editoriais de 115 jornais de TCIM identificados através de critérios rigorosos (JCR, Scopus, NLM).
• Critérios de Inclusão: Editores-chefes, editores associados e membros do conselho editorial envolvidos diretamente na revisão ou edição de manuscritos. Editores técnicos ou estatísticos foram excluídos.
• Coleta de Dados:
  • 5.119 convites foram enviados via SurveyMonkey entre maio e julho de 2025.
  • 237 respostas foram recebidas, das quais 217 participantes elegíveis completaram o questionário (taxa de resposta de 5,2%).
• Instrumento: Um questionário estruturado de 38 perguntas cobrindo:
  • Demografia e background.
  • Familiaridade e uso atual de AICs.
  • Percepções sobre benefícios e desafios.
  • Preocupações éticas e vieses.
  • Perspectivas futuras e necessidades de treinamento.
• Análise de Dados: Estatística descritiva para dados quantitativos e análise temática indutiva para respostas abertas. O estudo seguiu as diretrizes CHERRIES e STROBE.

3. Principais Contribuições

• Primeira Avaliação Específica de TCIM: Este é um dos primeiros estudos a focar especificamente nas percepções de editores de jornais de medicina integrativa, um campo que frequentemente lida com metodologias heterogêneas e desafios de padronização.
• Mapeamento de Lacunas de Políticas: Identifica a falta crítica de políticas institucionais e programas de treinamento sobre IA na maioria dos jornais de TCIM.
• Nuances de Aceitação: Diferencia a aceitação de IA para tarefas "secas" (gramática, verificação de plágio) versus tarefas complexas (revisão de conteúdo, julgamento ético), oferecendo insights para o desenvolvimento de ferramentas de IA mais adaptadas a este nicho.

4. Resultados Chave

Demografia dos Respondentes

• Predominantemente do sexo masculino (54,9%) e com idade entre 46-65+ anos.
• A maioria atua como membros de conselhos editoriais ou editores associados e é composta por membros de faculdades universitárias.
• Localização geográfica diversificada, com maior representação nas Américas (40,4%) e Europa (23,3%).

Familiaridade e Uso Atual

• Familiaridade: 70% dos editores relataram familiaridade com ferramentas de IA.
• Uso Pessoal: 83,7% já usaram chatbots de IA (ex.: ChatGPT) para fins pessoais ou acadêmicos gerais.
• Uso Editorial: A maioria (61,0%) nunca utilizou AICs para tarefas relacionadas ao seu papel editorial.
• Futuro: 41,1% consideram "pouco provável" ou "muito pouco provável" usar IA em seu papel editorial no futuro próximo.

Percepções de Utilidade e Aplicações

• Maior Aceitação: As tarefas mais bem avaliadas foram verificações de gramática e linguagem (81,0% consideraram úteis) e triagem de plágio/ética (67,4%).
• Maior Ceticismo: Tarefas que exigem engajamento interpessoal, como lidar com consultas de autores/revisores (39,0% consideraram inúteis) e comunicação direta sobre status de manuscritos, foram rejeitadas.
• Uso Real: A taxa de "nunca usar" foi de 71,5% em média para todas as etapas de publicação. O uso mais frequente foi em verificações de linguagem (25,0%) e triagem de plágio (22,1%).

Políticas e Treinamento

• Falta de Diretrizes: 65,3% dos editores relataram que seus jornais/publishers não oferecem treinamento sobre uso de IA.
• Políticas: Apenas 23,8% confirmaram a existência de políticas de uso de IA; 30,2% disseram que não há, e 46,0% não tinham certeza.
• Necessidade de Treinamento: 49,1% acreditam que é necessário "muito" treinamento para usar AICs efetivamente.
• Interesse: 63,0% expressaram interesse em aprender mais sobre o uso de IA na publicação acadêmica.

Preocupações Éticas e Desafios

Os principais desafios citados (acordo >75%) incluíram:

1. Perpetuação de Vieses: Risco de AICs replicarem vieses presentes em seus dados de treinamento (82,1%).
2. Falta de Insight Humano: Incapacidade de interpretar nuances contextuais e emocionais (79,3%).
3. Questões Éticas: Preocupações com responsabilidade, transparência e "alucinações" (79,1%).
4. Barreiras Práticas: Necessidade de investimento de tempo/recursos e dificuldade de aceitação pelos usuários.

Visão Futura

• Apesar das reservas, 82,8% acreditam que os AICs serão importantes ou muito importantes para o futuro da publicação acadêmica.
• A maioria vê o impacto futuro como positivo, embora haja uma minoria significativa preocupada com impactos negativos na integridade da pesquisa.

5. Significado e Conclusão

O estudo conclui que, embora os editores de TCIM reconheçam o potencial da IA para melhorar a eficiência em tarefas rotineiras e de baixo risco (como edição de texto), a adoção real no processo de revisão por pares e decisão editorial é limitada.

As principais barreiras não são apenas técnicas, mas institucionais e éticas: a falta de políticas claras, a ausência de treinamento adequado e o medo de comprometer a integridade científica e a confidencialidade dos manuscritos.

Implicações Práticas:

• Para Editores e Publicadores: É urgente desenvolver políticas de uso de IA específicas para TCIM, focando em transparência e limites claros (ex.: proibição de uso em autorship ou revisão de conteúdo, mas permissão para suporte linguístico).
• Para Desenvolvedores de IA: Há uma necessidade de criar ferramentas que respeitem as nuances culturais e metodológicas da medicina integrativa, evitando vieses e garantindo a precisão contextual.
• Para a Comunidade Científica: A implementação responsável requer investimento em educação e treinamento para capacitar os editores a utilizar essas ferramentas sem sacrificar o julgamento humano essencial para a qualidade da pesquisa.

Em suma, a IA é vista como uma ferramenta auxiliar promissora, mas sua integração plena na TCIM depende da superação de barreiras éticas e da criação de um ecossistema de governança robusto.