Sistema Multiagente para Recuperação Semântica e Apoio à Decisão Clínica em Ambientes de Dados Heterogêneos - Trindade, Ademar Alves; Neves, Jefferson Paizano; Andrade, Tiago Luís (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2025: Anais da XIV Escola Regional de Informática de Mato GrossoDO - 10.5753/eri-mt.2025.17227, 2025)
O acesso a informações médicas heterogêneas é desafio crítico na saúde. Este trabalho apresenta sistema multiagente integrando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para processar consultas médicas. A arquitetura utiliza agentes especializados orquestrados em casos clínicos e orientações farmacêuticas. O sistema implementa compressão contextual reduzindo dados em 43% mantendo qualidade. Testes com 50 consultas alcançaram 92% de precisão no roteamento e 88% de satisfação nas respostas. A solução demonstra potencial como ferramenta de apoio à decisão clínica, considerando limitações de validação e conformidade regulatória.