Inteligência artificial e quesitos

Posso fazer meus quesitos no ChatGPT?

Notebook com diagrama abstrato de inteligência artificial, cartões de perguntas sem texto e lupa sobre mesa azul-marinho.
Imagem gerada por IA, sem documento ou caso real. A ferramenta pode organizar; a análise individual define as perguntas úteis.

Resposta direta

Pode usar o ChatGPT como apoio. Mas, se você entregar um resumo incompleto do processo e pedir “faça quesitos para perícia médica”, receberá perguntas que parecem técnicas sem que a ferramenta saiba necessariamente qual fato está controvertido, quais documentos mudam a análise e qual conclusão precisa ser esclarecida pela prova.

Você tem um padrão de quesitos e apenas muda de acordo com o caso? Cuidado: um quesito mal formulado pode atrapalhar o cliente, em vez de ajudá-lo. A IA acelera a redação; ela não transforma automaticamente contexto insuficiente em estratégia pericial adequada.

Se a dificuldade é transformar a documentação e o objeto da perícia em perguntas individualizadas, conheça a página de Quesitos Essenciais.

Por que a resposta do ChatGPT pode parecer melhor do que realmente é?

Modelos de linguagem são especialmente bons em produzir texto fluente, organizado e plausível. Essa qualidade formal pode esconder três problemas:

  1. a pergunta não se relaciona com o ponto controvertido do processo;
  2. a pergunta parte de uma premissa que o prontuário não sustenta;
  3. a pergunta é genérica e permite resposta igualmente genérica.

O problema não é uma frase mal escrita. É a possibilidade de protocolar um conjunto elegante que não obriga o laudo a enfrentar o que realmente importa.

O que o processo exige de um quesito útil?

O Código de Processo Civil permite quesitos suplementares durante a diligência, autoriza o juiz a indeferir perguntas impertinentes e exige que o laudo responda conclusivamente aos quesitos apresentados. Também determina que o laudo exponha o objeto, a análise técnica ou científica, o método e a fundamentação lógica. [1]

Na prática, isso significa que o quesito precisa conversar com:

  • o objeto da perícia;
  • a controvérsia médica relevante;
  • os documentos efetivamente disponíveis;
  • o período que está sendo analisado;
  • a função, a atividade ou o dano alegado;
  • a conclusão que pode ser sustentada tecnicamente, sem pedir ao perito que decida questão jurídica.

O ChatGPT não conhece esses elementos se você não os fornecer. Mesmo quando eles são fornecidos, a saída continua exigindo conferência.

Uma pergunta genérica pode produzir uma resposta inútil

“Há nexo causal?” parece objetiva, mas pode ser insuficiente. Nexo entre qual evento e qual alteração? Em qual período? Com quais diagnósticos diferenciais? Que documentos sustentam a cronologia? Existe concausa? O mecanismo proposto é compatível com o conhecimento médico?

Dependendo do caso, decompor a questão em etapas torna a resposta verificável. Em outro processo, essa decomposição pode ser excessiva ou desviar do objeto. É por isso que uma biblioteca de perguntas funciona como checklist, não como produto final.

O ChatGPT pode inventar fatos e referências?

Pode produzir afirmações e citações inexistentes ou incompatíveis com a fonte. Estudos sobre uso jurídico de grandes modelos de linguagem documentaram confabulações mesmo em ferramentas especializadas com recuperação de documentos. [5,6]

Não basta ordenar “não invente”. Abra cada norma, artigo, resolução e precedente mencionado. Compare a afirmação com a fonte original e confirme se ela realmente se aplica ao processo brasileiro e à versão atual da norma.

Posso enviar o prontuário inteiro para o ChatGPT?

Dados de saúde são dados pessoais sensíveis pela LGPD. A lei prevê diferentes bases para tratamento, inclusive exercício regular de direitos em processo judicial; isso não elimina os deveres de finalidade, necessidade, segurança e avaliação do fluxo de dados. [2]

Antes de inserir documentos, verifique qual produto e configuração estão sendo usados, quem tem acesso, quais políticas de retenção se aplicam, se o conteúdo pode ser usado para melhoria do modelo e se há forma de reduzir ou anonimizar os dados. Controles como desativar uso para treinamento ou usar conversa temporária mudam aspectos do tratamento, mas não substituem a análise de confidencialidade do caso. [3]

Remover apenas o nome pode não anonimizar um prontuário. Datas, profissão, cidade, doença rara, hospital e sequência de eventos podem tornar a pessoa identificável.

Checklist antes de protocolar quesitos produzidos com IA

Revise cada pergunta e confirme:

  1. Pertinência: ela se relaciona com o objeto definido no processo?
  2. Premissa: os documentos sustentam o fato embutido na pergunta?
  3. Cronologia: datas e sequência clínica estão corretas?
  4. Especificidade: a resposta permitirá compreender método, documentos e raciocínio?
  5. Limite profissional: a pergunta pede análise médica ou tenta transferir ao perito uma conclusão jurídica?
  6. Completude: ficaram de fora incapacidade, dano, prognóstico, concausas, tratamento ou atividade habitual relevantes?
  7. Redundância: várias perguntas repetem o mesmo ponto sem acrescentar precisão?
  8. Fontes: toda norma ou referência citada foi aberta e conferida?
  9. Privacidade: os dados inseridos eram necessários e o ambiente foi avaliado?
  10. Revisão técnica: alguém com conhecimento médico-pericial verificou a coerência clínica quando o caso exigia isso?

Então vale a pena usar?

Sim, para tarefas delimitadas: organizar tópicos, detectar repetições, melhorar clareza, transformar anotações já validadas em uma primeira estrutura e testar se cada pergunta admite resposta objetiva.

O ponto de segurança é manter o trabalho na ordem correta: primeiro compreender o caso e definir o que a perícia precisa esclarecer; depois usar a ferramenta para apoiar a redação. Quando a ordem é invertida, o texto passa a dirigir a análise, em vez de servir a ela.

Para estruturar perguntas ligadas ao caso concreto, acesse Quesitos Essenciais.

Conteúdo informativo. Não substitui análise jurídica nem médico-pericial do caso concreto.

Perguntas frequentes

1. Quesitos feitos no ChatGPT são proibidos?

Não existe proibição geral de usar a ferramenta como apoio à redação. A responsabilidade pela pertinência, pela conferência das fontes, pela proteção dos dados e pelo conteúdo protocolado continua humana.

2. Posso pedir ao ChatGPT para adaptar um modelo de quesitos?

Pode, mas trocar nomes, datas e procedimento não garante individualização. O modelo precisa ser confrontado com objeto pericial, documentos, cronologia e controvérsia do processo.

3. Como saber se um quesito ficou genérico?

Pergunte se a resposta poderia ser copiada para muitos processos sem examinar os documentos deste caso. Se puder, provavelmente falta delimitar fato, período, função, documento ou mecanismo clínico.

4. O ChatGPT pode citar artigos científicos falsos?

Sim. Referências plausíveis podem não existir ou não sustentar a afirmação. Abra DOI, PubMed, norma ou página oficial antes de usar qualquer citação. [5,6]

5. Desativar o treinamento torna seguro enviar prontuário?

É um controle relevante, mas não resolve sozinho confidencialidade, necessidade, retenção, acesso e base jurídica. Avalie o produto, as configurações e a possibilidade de minimizar ou anonimizar dados. [2,3]

6. Quando a revisão médico-pericial é mais importante?

Quando há nexo causal complexo, divergência diagnóstica, incapacidade relacionada a atividade específica, dano funcional, evolução clínica controvertida ou grande volume documental.

Referências

  1. Brasil. Lei nº 13.105/2015. Código de Processo Civil, arts. 469, 470, 473 e 477. https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2015/lei/l13105.htm
  2. Brasil. Lei nº 13.709/2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, arts. 5º, 6º e 11. https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709compilado.htm
  3. OpenAI. Data Controls FAQ e Temporary Chat in ChatGPT. https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq e https://help.openai.com/en/articles/8914046-temporary-chat-in-chatgpt
  4. Conselho Federal de Medicina. Resolução CFM nº 2.430/2025. https://sistemas.cfm.org.br/normas/visualizar/resolucoes/BR/2025/2430
  5. Dahl M et al. Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models. Journal of Legal Analysis. 2024. https://arxiv.org/abs/2401.01301
  6. Magesh V et al. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Journal of Empirical Legal Studies. 2025. https://doi.org/10.1111/jels.12413

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