Elucidativa: usando modelos de linguagem para explicar resultados de exames complementares

Abstract

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.