GRANDES MODELOS DE LINGUAGEM E ANÁLISE DE RISCO NA ASSISTÊNCIA À SAÚDE: UMA ABORDAGEM À RESISTÊNCIA ANTIMICROBIANA
Grandes Modelos de Linguagem; Gestão Responsável na Saúde; Resistência a Antimicrobianos; Análise de Risco
A Organização Mundial da Saúde (OMS) chamou a atenção para o aumento da mortalidade por problemas de saúde decorrentes da resistência antimicrobiana. Estimativas da organização indicam que, até 2050, aproximadamente 10 milhões de pessoas morrerão anualmente devido à ineficácia dos antimicrobianos. Estudos apontam a prescrição inadequada de antibióticos como o cerne desse problema, algo que decorre principalmente da sobrecarga dos serviços de saúde e de seus profissionais, que precisam lidar com um grande volume de dados clínicos de seus pacientes e com protocolos clínicos em constante mudança. Nesse sentido, este trabalho propõe uma infraestrutura de chatbot baseada em Modelos de Linguagem de Grande Porte (Large Language Models) combinada com o modelo de embeddings. Essa estrutura será implementada como uma API para uma ferramenta de Apoio à Decisão Clínica capaz de sugerir abordagens terapêuticas no contexto de doenças infecciosas. Ela utiliza o conjunto de protocolos do Ministério da Saúde do Brasil como base de conhecimento para a Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation), a fim de sugerir recomendações adequadas e atualizadas. A abordagem proposta visa apoiar a tomada de decisão terapêutica baseada em evidências e melhorar o acesso a diretrizes clínicas atualizadas. Os resultados preliminares indicam uma recuperação precisa dos protocolos, demonstrando o potencial da ferramenta para auxiliar os profissionais de saúde na prática clínica.