MarIA - DeepSeek: Uma Proposta de Assistente por Modelo Amplo de Linguagem para Agentes Comunitários de Saúde - França, Pedro A. F.; Sá, Rafaela V. P.; Alves-Costa, Silas; Viola, Poliana C. de A. F.; Costa, Sérgio S.; Souza, Bruno F. de; Almeida, João D. S. de; Diniz, João O. B.; Ribeiro, Cecilia C. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.7088, 2025)
Os primeiros 1.000 dias de vida, que compreendem a gestação e os dois primeiros anos da criança, representam um período crítico para prevenir doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). No entanto, Agentes Comunitários de Saúde (ACS) enfrentam dificuldades para acessar e aplicar recomendações baseadas em evidências científicas durante esse período. Este trabalho apresenta o MarIA DeepSeek, uma assistente virtual baseada em modelos amplos de linguagem (LLMs), que integra técnicas de Prompt Chaining, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e curadoria de documentos especializados para oferecer orientações personalizadas e cientificamente embasadas aos ACS. Os experimentos demonstraram que a ferramenta aprimora a precisão, a clareza e a acessibilidade das recomendações, superando modelos generalistas como GPT-4.0 e Gemini, e contribuindo para uma tomada de decisão mais eficaz na atenção primária à saúde.