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Large language model para geração de prontuários eletrônicos sintéticos
Gabriel S. Silva (Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre), Sílvio César Cazella (Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre)
Abstract: Introdução: A utilização de dados de saúde em pesquisas é limitada por questões éticas. Isso desafia os pesquisadores a encontrarem formas de obter o material necessário para desenvolverem seu trabalho. Método: Usou-se uma ferramenta de Large Language Model (LLM) para gerar prontuários eletrônicos (PE) sintéticos de pacientes cardiológicos utilizando-se as técnicas "few-shot prompting" e "chain-of-thought prompting". Objetivo: criar um conjunto de dados abrangente e acessível para auxiliar no treinamento de algoritmos de classificação de texto em cenários médicos. Resultados: Foram gerados 103 PE sintéticos, abrangendo diagnósticos cardíacos distintos. Conclusão: A geração de PE sintéticos através de LLM apresentaram qualidade esperada, sendo condizentes com o conteúdo encontrado em PE reais. O conjunto de dados está disponível no repositório Zenodo para uso irrestrito pela comunidade de pesquisa, seguindo o conceito de ciência aberta.