From Questions to Answers: A Natural Language Interface for DATASUS Hospitalization Data - Moraes, Maicon; Figueiredo, Isadora; Marques, Victória; Santos, Juliano; Manssour, Isabel H. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Para democratizar o acesso aos dados de hospitalização do DATASUS, criamos um agente conversacional que fornece respostas em linguagem natural para perguntas em português. O agente usa um fluxo com LangGraph e Llama 3.1:8B para traduzir perguntas em SQL, alcançando 100% de sucesso de ponta a ponta e 82,9% de acurácia de execução em um benchmark de 52 consultas. Contudo, o desempenho em consultas complexas caiu para 58,3%, revelando limitações no raciocínio de múltiplos passos para operações analíticas multi-tabela. Nosso trabalho valida esta abordagem agêntica com estado e estabelece uma baseline reproduzível para extensões futuras, incluindo benchmarking de modelos, fine-tuning de domínio específico e estratégias de decomposição de consultas.