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Sistema Multiagente para Recuperação Semântica e Apoio à Decisão Clínica em Ambientes de Dados Heterogêneos
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2025
Jahr
Abstract
O acesso a informações médicas heterogêneas é desafio crítico na saúde. Este trabalho apresenta sistema multiagente integrando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para processar consultas médicas. A arquitetura utiliza agentes especializados orquestrados em casos clínicos e orientações farmacêuticas. O sistema implementa compressão contextual reduzindo dados em 43% mantendo qualidade. Testes com 50 consultas alcançaram 92% de precisão no roteamento e 88% de satisfação nas respostas. A solução demonstra potencial como ferramenta de apoio à decisão clínica, considerando limitações de validação e conformidade regulatória.
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