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Generative Artificial Intelligence in Psychotherapy Practice: A Global Online Survey of Mental Health Professionals' Adoption

Uma pesquisa global com 766 profissionais de saúde mental revela que mais da metade já está utilizando ferramentas de IA generativa, principalmente para planejamento de tratamento e tarefas administrativas, embora essa adoção generalizada ocorra apesar de uma significativa falta de orientação institucional, treinamento formal e estruturas regulatórias.

Autores originais: Blease, C., Hagström, J., Gaab, J., Carey, A., Cipriani, F., Gorman, C., Nascimento, A. F., Fitzgerald, A., Holtz, L., Schwarz, J., Strudwick, G., Tibbs, M., Torous, J., Cornelius-White, J. H. D.

Publicado 2026-06-22

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CC BY 4.0

Autores originais: Blease, C., Hagström, J., Gaab, J., Carey, A., Cipriani, F., Gorman, C., Nascimento, A. F., Fitzgerald, A., Holtz, L., Schwarz, J., Strudwick, G., Tibbs, M., Torous, J., Cornelius-White, J. H. D.

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo

Imagine o mundo da terapia de saúde mental como uma cozinha vasta e movimentada, onde chefs (terapeutas) preparam refeições especiais (tratamento) para convidados famintos (clientes). Durante anos, esses chefs fizeram tudo à mão: picando vegetais, escrevendo receitas e limpando os balcões.

Agora, um novo e poderoso assistente robô chamado IA Generativa (como o ChatGPT) entrou na cozinha. Este artigo é um levantamento global perguntando a 766 desses chefs: "Você está usando este robô? Para que você o está usando? E o seu chefe está lhe dizendo como usá-lo?"

Aqui está o que o estudo descobriu, explicado de forma simples:

1. O Robô Já Está na Cozinha

A maior surpresa? Mais da metade (54,6%) dos chefs já estão usando o robô.
Não são apenas alguns adotantes iniciais; é algo generalizado. O robô mais popular é o ChatGPT, usado por quase todos que utilizam qualquer IA. É como se, de cada 10 pessoas que usam um robô na cozinha, 8 estivessem usando exatamente a mesma marca.

2. O Que Eles Estão Pedindo ao Robô Para Fazer?

Os chefs ainda não estão deixando o robô cozinhar o prato principal (a sessão de terapia em si). Em vez disso, eles o utilizam para o "trabalho de preparação" e para a "limpeza".

Planejando o Menu: O uso mais comum é ajudar a planejar o tratamento (42%).
Limpando os Balcões: Quase tão comum é o uso para a papelada administrativa (41%).
Escrevendo Folhetos: Eles também o utilizam para criar materiais educativos para os clientes (40%).
O Resultado: Cerca de 83% dos chefs que usam o robô dizem que ele torna sua carga de trabalho mais leve. É como ter uma máquina de lavar louça que realmente funciona; eles se sentem menos cansados.

3. O Problema da "Cozinha Silenciosa" (Sem Regras, Sem Professores)

Aqui está a parte complicada. Embora os chefs estejam usando o robô, ninguém realmente os ensinou como.

Sem Treinamento: Mais de 80% dos chefs disseram que nunca receberam nenhum treinamento profissional sobre como usar essas ferramentas de IA. Eles estão aprendendo por tentativa e erro.
Chefes Não Se Manifestam: Apenas cerca de 18% disseram que seu empregador ou organização profissional os incentivou a usar o robô. A maioria dos chefes permanece em silêncio, e alguns até disseram "Robôs não são permitidos".
A Analogia: Imagine uma cozinha onde metade da equipe está usando um robô de alta tecnologia para picar cebolas, mas o chef principal nunca deu um manual para eles, não disse se o robô é seguro e não os ensinou o que fazer se o robô começar a picar o ingrediente errado.

4. Quem Está Usando o Robô?

O estudo descobriu que chefs mais jovens são muito mais propensos a usar o robô do que os mais velhos. Além disso, chefs que trabalham em áreas rurais (cidades pequenas) estão usando o robô mais do que aqueles em grandes cidades. É como se os chefs no campo estivessem mais ansiosos para testar o novo dispositivo para ajudá-los a realizar suas tarefas.

5. A Grande Conclusão

O artigo conclui que o robô está correndo mais rápido que o livro de regras.
Os chefs estão adotando essa tecnologia rapidamente porque ela os ajuda com a papelada e o planejamento, mas os "manuais de segurança" (treinamento, regras e ética) estão ficando muito para trás. Os autores argumentam que, antes de deixarmos o robô assumir mais tarefas, precisamos escrever o livro de regras, ensinar os chefs a usá-lo com segurança e garantir que o robô não sirva acidentalmente uma refeição ruim.

Em resumo: Profissionais de saúde mental já estão usando a IA para ajudar em seu trabalho diário, e eles gostam disso porque economiza tempo. No entanto, eles estão fazendo isso majoritariamente por conta própria, sem treinamento oficial ou regras claras de suas organizações. A tecnologia está se movendo mais rápido do que as diretrizes de segurança.

Resumo Técnico: Inteligência Artificial Generativa na Prática da Psicoterapia

Problema
As ferramentas de inteligência artificial generativa (GenAI), particularmente os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como ChatGPT, Google Gemini e Microsoft Copilot, estão sendo rapidamente adotadas em todo o setor da saúde. Embora essas ferramentas ofereçam potencial para aliviar as cargas administrativas e aprimorar os fluxos de trabalho clínicos, os dados empíricos sobre seus padrões reais de adoção, casos de uso específicos e o contexto institucional dentro da prática global da saúde mental permanecem escassos. Pesquisas anteriores concentraram-se amplamente em médicos de países de alta renda ou em atitudes, em vez de comportamentos. Existe uma lacuna crítica na compreensão de como os profissionais de saúde mental especificamente estão integrando a GenAI na psicoterapia rotineira, incluindo a prevalência de uso, as ferramentas selecionadas, o impacto percebido na carga de trabalho e a extensão da orientação ou treinamento institucional.

Metodologia
Este estudo empregou um desenho de pesquisa transversal de métodos mistos, pré-registrado, realizado entre janeiro e março de 2026.

Participantes: Uma amostra de conveniência global de 766 profissionais de saúde mental licenciados (psicoterapeutas, psicólogos, conselheiros, enfermeiros e psiquiatras) de 30 países que realizam psicoterapia. O recrutamento ocorreu por meio de redes profissionais e listas de e-mail, evitando deliberadamente as redes sociais para prevenir a contaminação por bots.
Instrumento: Um questionário online administrado via LimeSurvey, composto por quatro seções. Este artigo relata a Seção A (comportamentos de uso de IA) e a Seção D (demografia). O questionário capturou dados sobre o uso proposital de GenAI, ferramentas específicas empregadas, finalidades clínicas e administrativas, impacto percebido na carga de trabalho e contexto institucional (incentivo, proibição, treinamento).
Análise: Estatísticas descritivas foram calculadas para todas as variáveis. Associações bivariadas entre o uso de IA e preditores (idade, gênero, função, local de atuação, etc.) foram examinadas usando testes qui-quadrado, exato de Fisher, testes t ou testes de Mann-Whitney U. Variáveis com $p < .10$ nas análises bivariadas foram inseridas em um modelo de regressão logística binária multivariável para identificar preditores independentes de adoção.

Principais Resultados

Prevalência de Uso: 54,6% ( $n=418$ ) dos respondentes relataram usar propositalmente pelo menos uma ferramenta de GenAI em sua prática de psicoterapia.
Ferramentas: O ChatGPT foi a ferramenta dominante (84,7% dos usuários), seguido pelo Google Bard/Gemini (17,7%) e Microsoft Copilot/Bing AI (12,7%).
Finalidades: Os usos mais comuns foram auxílio no planejamento de tratamento (41,9%), gestão de tarefas administrativas (41,4%) e geração de materiais psicoeducativos para clientes (39,7%). Outros usos incluíram documentação de notas de sessão (30,6%) e suporte à prática reflexiva (32,5%).
Impacto na Carga de Trabalho: Entre os usuários, 82,8% relataram que as ferramentas de GenAI reduziram sua carga de trabalho geral.
Contexto Institucional: O suporte institucional está significativamente atrasado. Apenas 18,1% dos respondentes relataram incentivo do empregador para o uso de IA, enquanto 8,2% relataram proibições. Crucialmente, 81,1% de todos os respondentes não haviam recebido treinamento profissional sobre o uso de IA.
Preditores: A regressão logística multivariável identificou a idade mais jovem e ambientes de prática rural como preditores independentes significativos de adoção de GenAI. Profissionais em ambientes urbanos e suburbanos apresentaram chances significativamente menores de uso em comparação com aqueles em ambientes rurais. A função profissional, o gênero e o grupo de renda do país não foram preditores significativos no modelo final.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que este estudo fornece a primeira caracterização global da adoção de GenAI através de uma amostra diversificada e multiprofissional de clínicos de saúde mental. Os achados indicam que a adoção já é substancial e disseminada, concentrada tanto no alívio administrativo quanto em tarefas centrais de suporte clínico, como o planejamento de tratamento.

O artigo enfatiza um desalinhamento crítico: as taxas de adoção são altas e crescentes, porém o treinamento formal, a orientação institucional e a supervisão regulatória estão substancialmente atrasados. Os autores argumentam que este "fracasso de governança" acarreta riscos éticos, pois os clínicos podem estar utilizando ferramentas (frequentemente LLMs de propósito geral e de nível de consumo) sem a competência para detectar limitações como alucinações ou problemas de privacidade de dados.

O estudo conclui que há uma necessidade urgente de:

Estruturas de competência baseadas em evidências para o uso seguro e ético da IA na psicoterapia.
Estruturas claras de regulação e governança.
Educação profissional para apoiar a integração da IA, garantindo que ela potencialize, em vez de comprometer, a aliança terapêutica e a precisão clínica.

Os autores explicitamente observam que seus achados baseiam-se em uma amostra de conveniência, que pode representar excessivamente aqueles com um interesse prévio em saúde digital, e que o estudo é limitado por barreiras linguísticas (Inglês/Alemão) e pela falta de representação de países de baixa renda. Eles pedem pesquisas futuras para examinar resultados clínicos, trajetórias de adoção longitudinais e as dinâmicas específicas do uso de IA em contextos de baixa e média renda.