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Digital Health Adoption, eHealth Literacy, and Trust in AI Among Generation Z University Students in Sri Lanka: An Empirical Study

Este estudo revela que, embora os estudantes universitários da Geração Z no Sri Lanka possuam alta literacia em eHealth e dependam cada vez mais da IA para informações de saúde, a sua adoção de serviços de saúde digital permanece limitada por preocupações significativas com a privacidade e uma preferência persistente por consultas presenciais tradicionais.

Autores originais: Athukorala, S. C.

Publicado 2026-07-28✓ Author reviewed ⓘ

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CC BY 4.0

Autores originais: Athukorala, S. C.

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 saúde como uma biblioteca gigante e movimentada. Durante décadas, a única maneira de obter um livro (ou um conselho médico) era caminhar até uma mesa específica e silenciosa, atendida por um bibliotecário (um médico), e pedir ajuda. Mas recentemente, a biblioteca explodiu com novas tecnologias: quiosques de autoatendimento, tablets brilhantes e até um robô bibliotecário superinteligente que pode sussurrar respostas às suas perguntas instantaneamente. Este é o reino da Saúde Digital, onde aplicativos, sites e inteligência artificial (IA) tentam nos ajudar a gerir o nosso bem-estar sem sairmos do sofá.

Duas grandes ideias ajudam os cientistas a entender por que as pessoas usam (ou ignoram) estas novas ferramentas. A primeira é a Literacia em Saúde Digital (eHealth Literacy), que é apenas uma forma sofisticada de perguntar: "Você sabe como encontrar boas informações de saúde online e consegue distinguir se são reais ou falsas?". A segunda é a Aceitação Tecnológica, que pergunta: "Esta ferramenta parece útil para você e é fácil de usar sem causar uma dor de cabeça?". Nós nos importamos com isso porque, embora todos digam que os jovens são "nativos digitais" (nascidos com smartphones nas mãos), não sabemos realmente se eles confiam nestas ferramentas digitais o suficiente para substituir um médico real, especialmente em países como o Sri Lanka, onde a biblioteca ainda está construindo as suas novas alas.

A História da Geração Digital-First no Sri Lanka

Um investigador chamado Susith Athukorala decidiu espiar por trás das cortinas para ver o que realmente está a acontecer com os estudantes universitários da Geração Z no Sri Lanka. Pense neste estudo como uma gigantesca pesquisa de "levantar a mão" digital. O investigador fez várias perguntas a 172 estudantes universitários (principalmente de faculdades privadas e, em sua maioria, estudando medicina ou saúde) sobre como eles lidam com a sua saúde.

A Surpresa do "Nativo Digital"
Os estudantes foram surpreendentemente astutos. Eles pontuaram alto em "Literacia em Saúde Digital" (uma média de 3,84 de 5), o que significa que, em geral, sentem-se confiantes em encontrar e compreender informações de saúde online. De fato, 86,6% deles admitiram ter procurado respostas de saúde na internet nos últimos seis meses.

Mas aqui está a reviravolta que chamou a atenção de todos: a IA é o novo detetive favorito.
Embora o Google ainda fosse o lugar mais popular para procurar (84,3%), a segunda fonte mais popular não foi o YouTube ou as redes sociais. Foi as ferramentas de IA Generativa, como o ChatGPT e o Gemini, utilizadas por 57,6% dos estudantes! Isso é mais do que os 44,2% que utilizaram vídeos do YouTube. Parece que, quando estes estudantes têm uma dúvida de saúde, eles recorrem ao robô bibliotecário de IA com mais frequência do que ao canal de vídeo. Curiosamente, os estudantes de medicina foram ainda mais propensos a utilizar estas ferramentas de IA do que os estudantes de outros cursos.

O "Abismo de Confiança"
No entanto, o facto de usarem as ferramentas não significa que confiem nelas totalmente.

A Hesitação da IA: Embora utilizem a IA para pesquisar, a confiança deles na IA para fazer recomendações médicas reais é baixa (uma média de 3,15 de 5). Eles tratam a IA como um verificador de factos rápido, não como um juiz final.
A Preocupação com a Privacidade: Metade dos estudantes (50,0%) tem receio de que os seus dados pessoais sejam roubados ou mal utilizados.
A Preferência pelo "Médico Real": Apesar de toda a tecnologia fantástica, 76,7% dos estudantes disseram que prefeririam ver um médico presencialmente do que usar uma plataforma digital para uma consulta.

O Que Os Faz Clicar?
O estudo utilizou matemática (chamada análise de regressão) para descobrir o que realmente impulsiona um estudante a escolher um aplicativo em vez de uma clínica física. Acontece que não é apenas sobre o quão "útil" eles acham que o aplicativo é. Os dois maiores impulsionadores são:

Facilidade de Uso: Se o aplicativo for complicado ou difícil de entender, eles não o usarão.
Confiança na IA: Se eles acreditarem que as sugestões da IA são seguras, estarão mais propensos a tentar a rota digital.

Surpreendentemente, ter apenas uma alta "literacia em saúde digital" (saber como pesquisar) não os fazia preferir diretamente as visitas digitais. Eles podem saber como usar a internet, mas isso não os faz automaticamente querer trocar um médico real por um ecrã.

Os Obstáculos e o Roteiro
O estudo descobriu que as maiores razões pelas quais os estudantes não mudam para a saúde digital são:

Eles simplesmente preferem falar com um ser humano real (76,7%).
Têm medo de fugas de privacidade (50,0%).
Nem sequer sabem que serviços digitais locais existem (43,6%).

Para resolver isto, o artigo sugere que, se o Sri Lanka quiser que mais estudantes utilizem a saúde digital, os aplicativos precisam de ser incrivelmente simples de usar e o sistema precisa de ser cristalino sobre como protege os dados privados. Eles também sugerem uma abordagem "híbrida": usar a IA para obter respostas rápidas, mas ter um médico real para validar o trabalho antes que ele conte como aconselhamento médico.

A Conclusão Final
O artigo conclui que os estudantes da Geração Z do Sri Lanka estão prontos e dispostos a usar ferramentas digitais, e já estão a usar a IA para aprender sobre a sua saúde. Mas eles não estão prontos para abandonar o médico humano tão cedo. Eles querem um sistema que seja fácil de usar, que mantenha os seus segredos seguros e que combine a velocidade da IA com a segurança de um profissional médico real. Até que essas pontes sejam construídas, a consulta presencial continua a ser o rei do castelo.

Resumo Técnico: Adoção de Saúde Digital, Letramento em eHealth e Confiança na IA entre Estudantes Universitários da Geração Z no Sri Lanka

Declaração do Problema

Apesar da rápida integração global das tecnologias de saúde digital (mHealth, telemedicina e IA), os dados empíricos sobre sua adoção entre as coortes da Geração Z — nativos digitais — em países de renda média-baixa (LMICs) permanecem escassos. Especificamente, há uma falta de compreensão sobre como jovens adultos em contextos do Sul da Ásia, como o Sri Lanka, navegam na interseção entre o alto letramento digital, as ferramentas emergentes de IA e as preferências tradicionais de saúde. Embora a infraestrutura tenha evoluído (ex: canais nacionais de teleconsulta), a adoção sistemática dessas ferramentas para autocuidado e tomada de decisão médica por estudantes universitários permanece subexplorada. As lacunas principais incluem a influência da confiança na IA na aceitação mais ampla da saúde digital e as barreiras específicas — como a privacidade de dados e as preferências culturais por interação face a face — que dificultam a plena adoção.

Metodologia

O estudo empregou um design de pesquisa quantitativa, transversal, conduzido entre março de 2025 e março de 2026.

Participantes: Um método de amostragem por conveniência e bola de neve resultou em 172 respostas válidas de graduandos da Geração Z (18–26 anos) em todo o Sri Lanka. A coorte era predominantemente feminina (65,1%), matriculada em Ciências Médicas/da Saúde (73,8%) e frequentando universidades privadas (94,8%).
Instrumentação: O levantamento utilizou instrumentos adaptados e validados:
- Escala de Letramento em eHealth (eHEALS): Uma escala de 8 itens que mede a autoeficácia em localizar, avaliar e aplicar informações de saúde digital.
- Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM): Avaliou a Utilidade Percebida (PU), a Facilidade de Uso Percebida (PEOU), a Intenção Comportamental (preferência por cuidado digital vs. físico), a Confiança nas Recomendações de IA e a Confiança na Privacidade de Dados.
- Pesquisa Nacional de Tendências de Informação em Saúde (HINTS): Capturou comportamentos de busca online, confiabilidade de fontes e preocupações específicas.
Análise Estatística: Os dados foram processados usando Python (pandas, statsmodels). A confiabilidade foi confirmada via alfa de Cronbach (eHEALS $\alpha=0,863$ ; TAM $\alpha=0,800$ ). A análise incluiu estatística descritiva, testes de Qui-Quadrado ( $\chi^2$ ) para independência, correlações de Pearson e modelos de regressão linear múltipla de Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) para identificar preditores de preferência por plataformas digitais e utilidade percebida.

Principais Resultados

1. Alto Letramento e Utilidade, Baixa Confiança na IA:
Os participantes demonstraram alto letramento geral em eHealth (Média = 3,84 ± 0,58) e forte endosso à utilidade da saúde digital (Média = 3,99 ± 0,59). No entanto, a "Confiança nas Recomendações de IA" obteve a pontuação mais baixa entre todos os construtos do TAM (Média = 3,15 ± 0,89).

2. Emergência da IA Generativa como Fonte Primária de Informação:
Embora o Google/Busca Web tenha permanecido como a fonte mais frequente (84,3%), as ferramentas de IA Generativa (ChatGPT, Gemini, Copilot) emergiram como o segundo canal mais utilizado (57,6%), superando o YouTube (44,2%), sites médicos (27,3%) e redes sociais (26,2%). Estudantes de medicina utilizaram ferramentas de IA significativamente mais do que seus pares não médicos (67,2% vs. 37,8%; $\chi^2=8,70, p=.003$ ).

3. Preditores de Preferência por Plataforma Digital:
A regressão linear múltipla (Modelo 1, $R^2 = ,352$ ) identificou que a preferência por plataformas digitais em vez de visitas físicas foi significativamente predita por:

Facilidade de Uso Percebida (PEOU): $\beta = 0,371, p = ,001$
Confiança nas Recomendações de IA: $\beta = 0,370, p < ,001$
Notavelmente, os escores de letramento em eHealth e a Utilidade Percebida não foram preditores independentes diretos da preferência por substituir visitas físicas. Contudo, no Modelo 2, o letramento em eHealth foi o preditor mais forte da Utilidade Percebida ( $\beta = 0,625, p < ,001$ ).

4. Barreiras e Facilitadores:

Barreira Primária: Uma forte preferência por consultas face a face (76,7%) e preocupações com a segurança de dados pessoais (50,0%).
Principais Facilitadores: Facilidade de uso/acessibilidade (52,3%), endossos profissionais (50,6%) e serviços acessíveis/gratuitos (45,9%).
Preocupações Online: Desinformação/fake news (70,3%) e riscos de privacidade (55,2%) foram as principais preocupações.

Principais Contribuições

Evidência Empírica no Contexto de LMIC: O estudo fornece dados empíricos raros sobre comportamentos de saúde digital da Geração Z no Sri Lanka, desafiando a suposição de que o alto letramento digital se traduz automaticamente em alta adoção de cuidados clínicos digitais.
Padrões de Utilização de IA: Documenta uma mudança significativa na busca por informações de saúde, onde a IA conversacional ultrapassou plataformas tradicionais de vídeo e redes sociais, particularmente entre estudantes de ciências da saúde.
Desacoplamento entre Letramento e Adoção: Os achados revelam uma relação matizada onde o alto letramento em eHealth impulsiona a percepção de utilidade, mas não impulsiona diretamente a preferência por substituir consultas físicas. Em vez disso, a simplicidade da interface (PEOU) e a confiança específica na IA são os gatekeepers críticos para a adoção.
Privacidade como Barreira Estrutural: O estudo quantifica as preocupações com a privacidade de dados como um impedimento primário, com peso equivalente à preferência cultural pela interação física.

Significância e Alegações

O artigo alega que, embora os estudantes da Geração Z no Sri Lanka exibam alta prontidão digital e dependência substancial de IA para triagem de informações, isso não equivale a uma disposição para uma transição total para cuidados exclusivamente digitais. Os autores argumentam que a lacuna entre a alta utilidade percebida e as baixas taxas de adoção é preenchida não pelo aumento do letramento, mas pelo tratamento da simplicidade da interface e da confiança nas recomendações de IA.

O estudo conclui que a implementação institucional da saúde digital no Sri Lanka deve ir além de aplicativos isolados em direção a fluxos de trabalho clínicos híbridos. Esses sistemas devem integrar a conveniência digital automatizada com a supervisão médica profissional para mitigar os medos de privacidade e alinhar-se com as expectativas culturais de interação face a face. Os autores enfatem que, sem uma governança de dados transparente (alinhada com a Lei de Proteção de Dados Pessoais do Sri Lanka) e sistemas de IA com o "humano no circuito" (clinician-in-the-loop), o alto letramento digital sozinho não superará as barreiras para a ampla adoção da saúde digital.

Nota: O estudo reconhece limitações, incluindo uma amostra enviesada para estudantes de universidades privadas e de medicina, a natureza transversal que impede inferência causal e a dependência de dados autorrelatados.