Metodologia para Diagnóstico de Sepse Pediátrica via LLM, RAG e Fine-Tuning sob Escassez de Dados Reais - Santos, Adriano Lages dos; Torres, Isabela; Oliveira, Melissa; Almeida, Mylena Maria Guedes de; Diniz, Lilian Martins Oliveira; Dias, Cristiane Dos Santos; Reis, Zilma; Oliveira, Eduardo Araujo de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21501, 2026)
A sepse pediátrica é uma emergência médica de alta complexidade, exigindo detecção precoce para reduzir a morbimortalidade. Este trabalho propõe uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão clínica fundamentado em Grandes Modelos de Linguagem (LLM), utilizando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Fine-tuning. A escassez de dados reais é mitigada pelo framework MedSyn para geração de dados sintéticos. O sistema integra os Critérios Phoenix, assegurando conformidade com consensos internacionais. A arquitetura proposta combina dados estruturados e notas clínicas, provendo recomendações fomentadas por evidências clínicas no domínio da informática em saúde.