O Sistema Único de Saúde (SUS) do Brasil é uma rede de escala continental que atende a mais de 180 milhões de pessoas por ano, no qual a interoperabilidade é fundamental. Todavia, isso é um desafio para as notas clínicas desestruturadas. Desse modo, este estudo pretende aplicar LLMs para a anonimização e estruturação de notas clínicas, considerando performance estatística, linguagem, contexto clínico e a diversidade dos pacientes, junto à sua avaliação com um conjunto de dados representativo do SUS. Busca-se promover sua interoperabilidade e estabelecer um padrão-ouro para a avaliação futura de LLMs. Essa proposta se destina aos gestores de saúde, que poderão obter informações estruturadas e interoperáveis para a melhor tomada de decisão, aos pesquisadores e profissionais que se beneficiarão de dados acessíveis para desenvolver estudos e ferramentas mais adequadas às necessidades do SUS, e aos pacientes, que serão os usuários indiretos beneficiados. Com o potencial de promover melhorias nas práticas clínicas, para a privacidade de dados, na assistência ao paciente, na pesquisa e nas políticas de saúde no SUS, o projeto pavimentará o caminho para outras aplicações de inteligência artificial na saúde, propondo a sinergia com alta tecnologia, na medida em que aumentará a capacidade de integração e aquisição de dados, estabelecendo mecanismos de avaliação representativos da realidade do SUS.