Inteligência Artificial

EXTRACT – Extraindo Aplicações e Recomendações de Pesquisas em Saúde Usando Inteligência Artificial

Faculdade de Ciências da Computação da Unesp Bauru

Apresentação do Projeto

  • O que é?

    O Ministério da Saúde (MS) já investiu em mais de seis mil pesquisas para melhorar o Sistema Único de Saúde (SUS) e suas políticas públicas. No entanto, há a dificuldade de monitorar os resultados dos estudos, extrair suas possíveis aplicações e recomendações e comunicá-las em formato e linguagem acessíveis para as Secretarias do MS e públicos externos. Desse modo, esse projeto busca criar uma plataforma que utilizará LLMs para transformar os artigos das pesquisas já financiadas, ou financiadas no futuro, em fichas técnicas de uma página que apontarão as aplicações e recomendações de cada pesquisa aos gestores que podem utilizá-las. Espera-se que o método de seis passos para traduzir conhecimento somado às LLMs sejam capazes de extrair as principais aplicações e recomendações de políticas públicas em saúde para os gestores do MS de maneira confiável e escalável. Os usuários serão gestores do Departamento de Ciência e Tecnologia (Decit) do MS e das diversas secretarias do MS; gestores estaduais e municipais de saúde; profissionais de saúde (médicos, enfermeiros, fisioterapeutas, nutricionistas) e pesquisadores financiados pelo MS, CNPq e FAPs. A proposta tem uma abordagem inédita, por adotar o método proprietário de seis passos para a Tradução do Conhecimento, associado a modelos de LLM, buscando automatização e escalonamento.