Arquitetura de Agentes Autônomos com IA Explicável em Grafos de Conhecimento para Apoio à Decisão Clínica
Em execuçãoA presente proposta de pesquisa visa desenvolver e validar uma arquitetura inovadora para um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) clínica, focado na superação dos desafios de opacidade e privacidade inerentes à aplicação de Inteligência Artificial (IA) na saúde. A solução proposta integra Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Agentes Autônomos orquestrados por LangGraph, e Grafos de Conhecimento (Neo4j). O sistema utilizará Processamento de Linguagem Natural (PLN) para estruturar dados clínicos não estruturados e evidências científicas, armazenando-os em um grafo que servirá como base de raciocínio explícito. A IA Explicável (XAI) será garantida pela rastreabilidade do caminho de inferência dos agentes no grafo, complementada por um framework de observabilidade de LLMs. Crucialmente, o projeto será implementado utilizando LLMs locais (Ollama/VLLM), assegurando a conformidade com regulamentações de privacidade de dados (ex: LGPD). O resultado será um protótipo de SAD que oferece recomendações de diagnóstico e tratamento com justificativas transparentes e auditáveis, promovendo a confiança e a adoção segura da IA no ambiente clínico.
Projeto importado do Suap em 09/05/2026 às 04:46 (há 9 horas, 58 minutos)