Query-CNAT: Uma Ferramenta de Busca Semântica Híbrida para Bancos de Dados Relacionais Médicos - Silva De Lima, Denilson José do Bom Jesus; de Pontes Filho, Rui Nóbrega; Silva Lima, Allan Miller; Lima Martins, Denis Mayr; de Lima Neto, Fernando Buarque (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais Estendidos do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
A recuperação de informações em bancos de dados médicos é desafiadora devido à especificidade clínica. Embora LLMs mitiguem a rigidez sintática, sua natureza probabilística apresenta riscos de alucinações. Este artigo demonstra o Query-CNAT, uma ferramenta extrativa de busca semântica híbrida que traduz intenções médicas em subconjuntos tabulares. Combinando embeddings biomédicos especializados (BioBERT-PT e BioWordVec) e otimização evolutiva, a aplicação recupera dados precisos sem depender de APIs generativas externas. Operando localmente, garante conformidade com a LGPD. A demonstração1 ilustra sua eficácia em um banco de dados epidemiológico real.