Elucidativa: usando modelos de linguagem para explicar resultados de exames complementares - Machado, Luana Cruz; Pinheiro, Rafael Petri; Furtado, Felipe Sahb (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2024)
No Brasil, cerca de dois bilhões de exames são realizados anualmente, muitos dos quais pacientes têm dificuldade em interpretar, podendo levar a perdas de seguimento e desconhecimento de sua saúde. Modelos de linguagem (LLM), como o GPT-4, têm sido explorados para interpretar e explicar exames, promovendo a autonomia do paciente. Este projeto utiliza reconhecimento ótico de caracteres (OCR) com o GPT-4 para extrair e simplificar laudos médicos, tornando as informações mais acessíveis aos pacientes. Embora seja uma prova de conceito, são necessários estudos qualitativos para validar a precisão das explicações e avaliar se os pacientes retêm melhor as informações após receberem os laudos simplificados.