IA na Saúde - aplicabilidade de grandes modelos de linguagem na extração contextual de dados clínicos
- 18 maio 2026, segunda-feira
- Gestão
D.R.
A adequação nutricional do Recém-Nascido (RN) prematuro condiciona o crescimento pós-natal e é fundamental no prognóstico clínico. Contudo, a avaliação diária da nutrição em Unidade de Cuidados Intensivos Neonatais (UCIN) exige a análise de múltiplos parâmetros clínicos dispersos em registos semi-estruturados (diários clínicos), realização de cálculos antropométricos e comparação sistemática com referenciais nacionais e internacionais, num contexto de dispersão de atenção e complexidade de patologias dos RN internados.
Este trabalho descreve o desenvolvimento e avaliação de uma solução híbrida baseada em Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Model - LLM), implementada integralmente em ambiente local, offline, destinada a apoiar a adequação nutricional em UCIN. A arquitetura engloba um pipeline modular sequencial: extração automatizada de variáveis clínicas a partir de texto, cálculo determinístico de Z-scores, seleção automática de referenciais nutricionais, comparação objetiva de aportes e geração estruturada de uma conclusão clínica padronizada.
A validação demonstrou desempenho consistente ao longo das diferentes etapas do processo, sem alucinações ou dados em falta. A abordagem híbrida adotada permite combinar a flexibilidade contextual dos LLM para a extração de variáveis, com o processamento determinístico, reforçando transparência e rastreabilidade.
Para além da dimensão tecnológica, a solução apresenta potencial impacto organizacional, ao contribuir para padronização de práticas, redução de variabilidade inter-observador, melhoria da eficiência e qualidade dos cuidados prestados, mas mantendo sempre a decisão final sob responsabilidade médica.
A implementação de sistemas de IA em saúde exige conformidade com o RGPD e com o AI Act, mantendo a segurança dos dados clínicos. Esta solução simplifica a integração de sistemas desta natureza, respeitando as exigências regulamentares.
Introdução
A nutrição dos Recém-Nascidos (RN) constitui um dos determinantes mais relevantes do prognóstico a curto, médio e longo prazo. A evidência científica demonstra que a adequação precoce destes aportes está associada a melhor crescimento pós-natal, menor incidência de morbilidade e melhores índices de neurodesenvolvimento [1].
Na prática clínica diária de uma Unidade de Cuidados Intensivos Neonatais (UCIN), a avaliação nutricional implica a integração de múltiplos parâmetros: idade gestacional, dia de vida, peso ao nascimento, peso atual, velocidade de crescimento, ingestão hídrica total, aportes calóricos, proteicos, lipídicos, hidratos de carbono, suplementação de ferro, relação proteína/energia (PER) e cálculo de Z-scores antropométricos. Estes dados encontram-se frequentemente dispersos ao longo de notas clínicas, semi-estruturadas, exigindo recolha manual, cálculos repetitivos e comparação sistemática com recomendações nacionais e internacionais. (...)
Autores Rui Castelo e Mateus Mendes,
RCM2+ Research Centre for Asset Management and Systems Engineering;
Polytechnic University of Coimbra
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