MarIA - DeepSeek: Uma Proposta de Assistente por Modelo Amplo de Linguagem para Agentes Comunitários de Saúde

• Pedro A. F. França UFMA
• Rafaela V. P. Sá UFMA
• Silas Alves-Costa UFMA
• Poliana C. de A. F. Viola UFMA
• Sérgio S. Costa UFMA
• Bruno F. de Souza UFMA
• João D. S. de Almeida UFMA
• João O. B. Diniz UFMA / IFMA
• Cecilia C. C. Ribeiro UFMA

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2025.7088

Resumo

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.

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