Um Pipeline Baseado em LLMs para a Triagem Clínica e a Extração de Comorbidades Focado na Interoperabilidade da RNDS - Colombo, Cristiano da Silveira; Marvila, Cauã Gomes; Mazioli, Lucas; Ruela, Beatriz Messias Correa; Moreira, Alícia Maria Zanette; Vaillant, Isabella; Torres, Alda (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21718, 2026)
Avanços recentes em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ampliaram as possibilidades de processamento de narrativas clínicas e apoio a processos assistenciais em saúde. Entretanto, a maioria das abordagens existentes trata tarefas como triagem clínica, extração de informações ou padronização semântica de forma isolada. Este trabalho propõe um pipeline baseado em LLMs para apoiar a triagem clínica e a extração estruturada de comorbidades a partir de relatos médicos textuais. A arquitetura integra classificação automática de risco, identificação de condições clínicas e mapeamento para códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) por meio de um mecanismo baseado em recuperação semântica. Experimentos foram conduzidos com narrativas clínicas provenientes da literatura biomédica. Os resultados indicam que a abordagem proposta é capaz de transformar descrições médicas não estruturadas em representações estruturadas de dados clínicos, favorecendo sua futura interoperabilidade com infraestruturas nacionais de dados em saúde, como a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS).