O Papel dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na Área da Saúde

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Mas o que é um LLM (grandes modelos de linguagem)?

Por definição os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, na sigla em inglês) são sistemas de IA que compreendem e geram linguagem humana através do processamento de grandes quantidades de dados. Assim como o GPT (Generative Pre-trained Transformer - GPT-4o) é um exemplo específico de LLM desenvolvido pela OpenAI, e o seu emergente “rival” DeepSeek-V3 da High-Flyer.
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O Futuro dos Modelos de Linguagem na Saúde: Avanços, Exemplos e Impactos Globais

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, na sigla em inglês) estão transformando a medicina e as ciências farmacêuticas em escala global. Estes modelos de inteligência artificial (IA) oferecem capacidades de processamento e geração de texto que simulam a linguagem humana, possibilitando aplicações desde suporte ao diagnóstico até a pesquisa clínica e o desenvolvimento de novos medicamentos.

Este artigo explora os principais LLMs utilizados na saúde, como PatientSeek, BrainGPT, BrainBench, ChatGPT e DeepSeek, abordando aplicações práticas, desafios éticos e perspectivas futuras.

Grandes Bancos de Dados em Saúde

Os LLMs são ferramentas baseadas em redes neurais treinadas em vastos volumes de texto, e dados tabulados e estatísticos, capazes de compreender e gerar linguagem natural e direta. Sua utilização em medicina inclui:

  • Democratização do conhecimento: Aumentam o acesso à informação médica globalmente.
  • Automatização de tarefas e busca de informações: Reduzem a carga administrativa de médicos e pesquisadores e melhora a eficiência.
  • Análise preditiva: Identificam padrões e tendências importantes em grandes volumes de dados médicos e estudos de caso já realizados, em tempo recorde e com maior precisão.

Entre as ferramentas mais inovadoras, BrainGPT e BrainBench se destacam por suas aplicações especializadas na neurociência, registros médicos e psiquiatria, enquanto DeepSeek e ChatGPT continuam liderando em aplicações gerais. Sem esquecer da novidade para a agricultura, a IA “Turing”, considerada por seus desenvolvedores como o “ChatGPT do agro”.

1. ChatGPT e DeepSeek

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Os LLMs, como o ChatGPT da empresa OpenAI, e o emergente DeepSeek, uma divisão da empresa de investimentos High-Flyer, são ferramentas baseadas em redes neurais treinadas em grandes volumes de texto para compreender e gerar linguagem natural. Estes modelos se destacam por responder perguntas, resumir informações, traduzir textos e produzir conteúdo personalizado.

O ChatGPT é uma inteligência artificial desenvolvida pela OpenAI, projetada para interagir em linguagem natural e oferecer suporte em uma ampla gama de tarefas baseadas em texto. Isso inclui, responder perguntas, criar e revisar conteúdos, gerar ideias, programar códigos, oferecer insights analíticos e colaborar em projetos criativos. O modelo é capaz de adaptar suas respostas ao contexto e às necessidades do usuário, tornando-se uma ferramenta versátil para áreas como educação, negócios, saúde e tecnologia. A criação do ChatGPT foi baseada na arquitetura Transformer, introduzida em 2017. Essa tecnologia utiliza aprendizado profundo e grandes volumes de dados para entender e gerar respostas em linguagem natural. A evolução do modelo reflete avanços significativos no processamento de linguagem, permitindo maior precisão, fluidez e personalização nas interações.

Concorrente Emergente

O DeepSeek é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido por uma startup chinesa, que tem se destacado nos últimos dias por sua eficiência e baixo custo de treinamento. Enquanto modelos como o ChatGPT da OpenAI requerem investimentos significativos, o DeepSeek alcançou desempenho comparável com uma fração do custo, utilizando métodos de treinamento inovadores e hardware menos avançado. Além disso, o DeepSeek é gratuito e pode ser instalado em ambientes próprios, oferecendo uma alternativa acessível para instituições que buscam implementar LLMs em suas operações. Sua natureza de código aberto também facilita a personalização e adaptação às necessidades específicas de diferentes usuários.

Big Data, Educação e Impacto na Medicina

Na medicina, eles oferecem o potencial de democratizar o acesso ao conhecimento médico, promovendo maior acessibilidade à informação e apoio na tomada de decisão clínica. Entretanto, também há preocupações relacionadas à propagação de desinformação e falta de transparência no processo decisório dos modelos atuais.

  • ChatGPT: Auxilia, por exemplo, na elaboração de protocolos clínicos e na extração de dados de registros médicos, clinical trials, big data e feedback personalizado para estudantes de medicina e residentes e apoio na tomada de decisão clínica.
  • DeepSeek: Um modelo similar ao ChatGPT, de código aberto, sendo mais eficiente em termos de custo. Lançado em janeiro de 2025 já foi utilizado, principalmente, para extrair insights em estudos multicêntricos, informação e apoio na tomada de decisão clínica, educação médica etc. Possui mais acessos gratuitos diários e agilidade.

2. Aplicativos Globais de LLMs em Pesquisa Médica

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BrainBench, BrainGPT e PatientSeekAvanços em Neurociência e Dados Médicos

  • BrainGPT: Modelo focado em neurociência, utilizado para analisar imagens cerebrais e elaborar relatórios diagnósticos detalhados.
  • BrainBench: Plataforma educacional que simula cenários clínicos e treina profissionais em diagnósticos complexos, como doenças neurodegenerativas.
  • PatientSeek: Modelo de raciocínio MED-LEGAL de código aberto treinado em grandes conjuntos de dados acessíveis de registros médicos, que pode ser executado localmente. Um modelo DeepSeek R1 para dados médicos.

Aplicações dos Modelos LLMs em Saúde e Pesquisa

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  • Análise e Extração de Dados

Os LLMs podem processar grandes volumes de dados de ensaios clínicos, identificando padrões, correlações e insights que contribuem para a geração de hipóteses. Por exemplo, é possível usar esses modelos para sintetizar dados dispersos em relatórios clínicos ou registros de saúde eletrônicos, reduzindo o tempo e os erros humanos.

  • Criação e Padronização de Protocolos

A elaboração de protocolos é um dos pilares da pesquisa clínica. LLMs podem sugerir estruturas baseadas em regulamentações internacionais e boas práticas clínicas, auxiliando na padronização de procedimentos e no cumprimento de normas éticas.

  • Automação de Documentação

A documentação representa uma parte substancial das tarefas administrativas em estudos clínicos. Os LLMs conseguem converter notas não estruturadas em relatórios padronizados e claros, facilitando o compartilhamento de informações entre as partes interessadas.

Desenvolvimento de Medicamentos e Produtos Farmacêuticos

  • Identificação de Alvos Terapêuticos

Ao explorar a literatura biomédica, os LLMs podem identificar alvos moleculares promissores para desenvolvimento de medicamentos, acelerando o processo de descoberta científica.

  • Projeção e Avaliação de Compostos e Fármacos

Esses modelos ajudam a prever a eficácia, segurança e toxicidade de novos compostos, permitindo que equipes de pesquisa priorizem candidatos com maior potencial. DeepSeek e PatientSeek foram testados e contribuem para prever a eficácia e toxicidade de compostos químicos, reduzindo custos de desenvolvimento e analisando informações de interação para fins de resumos médicos, perguntas e respostas clínicas.

  • Comunicação e Colaboração

Os LLMs facilitam a comunicação entre equipes multidisciplinares, traduzindo termos técnicos e fornecendo resumos acessíveis, procedimentos operacionais e dados padronizados que melhoram a compreensão e a colaboração em projetos globais.

Benefícios na Educação Médica e Treinamento

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Assistentes Educacionais Personalizados

Os LLMs podem atuar como assistentes de ensino, criando explicações detalhadas e adaptadas ao nível de conhecimento do usuário. Além disso, oferecem simulações de casos clínicos para treinamento, permitindo que estudantes pratiquem tomadas de decisão em um ambiente seguro.

  • Simulações Interativas e Realistas

Ao simular conversas com pacientes fictícios, estudantes podem melhorar habilidades de anamnese, diagnóstico e elaboração de planos terapêuticos. BrainBench, por exemplo, cria simulações interativas que aprimoram o aprendizado de habilidades clínicas.

  • Automação e Documentação Padronizada (POP)

Os LLMs converteram tarefas administrativas em fluxos de trabalho otimizados, como a padronização de relatórios clínicos e a organização de grandes bancos de dados em clínicas, hospitais, centros de saúde, governo, etc., garantindo um padrão de qualidade dos dados.

Considerações Éticas e Desafios

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Embora promissores, os LLMs apresentam desafios importantes:

• Privacidade e Segurança de Dados: Há preocupações com o uso indevido de informações sensíveis. Implementação de APIs seguras é essencial. Modelos como ChatGPT e DeepSeek devem aderir a regulamentações como a GDPR e a LGPD.

• Vieses nos Dados: Modelos treinados com dados enviesados podem perpetuar desigualdades nos diagnósticos, como aquelas baseadas em gênero, raça ou status socioeconômico, por exemplo.

• Falta de Atualizações, Confiança e Transparência: Alguns LLMs implementam logs explicativos para aumentar a confiança em suas recomendações, mas isso ainda precisa ser aprimorado para que seu uso possa ser uma fonte principal de informação, sem limitações significativas.

Impacto Futuro e Perspectivas

Os LLMs estão destinados a ter um impacto substancial na saúde global, desde cuidados clínicos até respostas na pesquisa e educação. Entretanto, para garantir sua aplicação segura e eficaz, é necessário avançar em soluções técnicas, regulações éticas e treinamento dos usuários em engenharia de prompts e, diagnósticos personalizáveis com assistências automatizadas baseadas em IA.

Papel do Especialista Humano

Apesar da capacidade dos LLMs de prever e tabular dados com precisão, humanos continuarão essenciais para interpretar, contextualizar e aplicar as descobertas. Além de permanecermos vigilantes sobre a ética e melhores práticas de transparência e confiança.

Conclusão

Os LLMs têm potencial para revolucionar a ciência, acelerando descobertas e democratizando o conhecimento. No entanto, seu uso deve ser equilibrado com a expertise humana para garantir que a ciência continue avançando de maneira ética e inovadora.

Referências

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