Extração de Sinais Vitais em Textos Clínicos usando LLMs - Nagahama, Sami Sandy Bezerra; da Silva, Ticiana Coelho (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais Estendidos do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este trabalho analisa comparativamente modelos de linguagem para reconhecimento de entidades nomeadas (REN) em textos clínicos em português, focando na identificação de sinais vitais. Utilizando 320 registros de enfermagem do Hospital Geral de Fortaleza, anotados com cinco categorias de sinais vitais, avaliamos BioBERTpt, Clinical-LLaMA-BR-7b e NuExtract 1.5. Métricas como acurácia, precisão, revocação e F1-score foram empregadas. O NuExtract demonstrou desempenho superior, com acurácia acima de 0,89 para todas as entidades e distribuição consistente com o ground truth. O BioBERTpt apresentou limitações de sobreposição, e o Clinical-LLaMA-BR-7b, tendência à alucinação.