Classificação de Eletrocardiograma com Integração de Modelos de Linguagem Grande e Técnicas de Geração Aumentada de Recuperação para Suporte à Decisão Médica - Trindade, Ademar Alves (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2024: Anais da XIII Escola Regional de Informática de Mato GrossoDO - 10.5753/eri-mt.2024.245867, 2024)
Um dos maiores fatores de morte do planeta são as enfermidades cardiovasculares, e os prognósticos mais precisos dependem da detecção precoce. As Técnicas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) oferecem suporte ao diagnóstico, aprimorando a detecção de enfermidades cardíacas. Para classificar ECGs e relatórios médicos, o sistema incorpora modelos TensorFlow Keras, auxiliando profissionais de saúde na análise de dados complexos. A combinação de análises automatizadas com histórico-clínico fornece uma ferramenta diagnóstica abrangente e precisa.