A Desenvolvimento de Um Sistema de Inteligência Artificial Generativa Para Apoio à Decisão Clínica Em Teleconsultas No Cisam
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Publicado
Sep 15, 2026
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Resumo
A saúde moderna enfrenta o desafio de equilibrar a ampliação do acessoaos serviços, a qualidade do cuidado e a eficiência operacional,especialmente em sistemas públicos de grande escala. Da mesma forma,o Centro Universitário Integrado de Saúde Amaury de Medeiros (CISAM),uma unidade de Ensino e Saúde integrante do Complexo Hospitalar daUniversidade de Pernambuco (CH/UPE), enfrenta dificuldades paramelhorar a qualidade das teleconsultas. Este projeto propõe um sistemade IA Generativa para apoiar a decisão clínica durante atendimentosremotos, usando a LLM médica Medgemma, executada localmente viaOllama e Open WebUI para garantir privacidade e soberania dos dados.O sistema será capaz de gerar resumos clínicos, sugerir diagnósticosdiferenciais e fornecer informações baseadas em evidências em temporeal. A metodologia inclui a arquitetura on-premises, fine-tuning e aintegração ao fluxo de teleconsultas. Espera-se melhorar a eficiência, asegurança e a satisfação dos profissionais, além de demonstrar ummodelo replicável de IA aberta para a saúde pública no Brasil, com focono cuidado materno-infantil e da saúde da mulher.
Downloads
Não há dados estatísticos.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Como Citar
Oliveira da Silva Júnior, J., Santiago, H., & Barbosa, E. (2026). A Desenvolvimento de Um Sistema de Inteligência Artificial Generativa Para Apoio à Decisão Clínica Em Teleconsultas No Cisam. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 11(4), 20-27. https://doi.org/10.25286/repa.v11i4.3967
Seção
Edição Especial Ingenia
Referências
[1] MOURA, A. F. et al. Inteligência Artificial
Generativa no Suporte à Decisão Clínica: Desafios
Éticos e Oportunidades no Brasil. Revista Brasileira
de Informática em Saúde, v. 10, n. 2, p. 45-58,
2024.
[2] SARRAF, S.; SULTANA, M.; PALIWAL, M. Large
Language Models in Medicine: A Survey of Current
Applications, Challenges, and Future Directions.
Journal of Medical Systems, v. 48, n. 4, p. 30-45,
2024.
[3] GOOGLE HEALTH. Med-PaLM 2: Scaling
Instruction-Following Language Models for Medical
Applications. Google Research, 2023. Disponível
em: https://sites.research.google/med-palm/.
[4] CHEN, J. et al. Evaluating the Performance of
Open-Source Large Language Models for Clinical
Text Analysis. IEEE Journal of Biomedical and
Health Informatics, v. 28, n. 6, p. 3200-3210,
2024.
[5] ZHU, Y. et al. The Role of Generative AI in
Automating Clinical Summarization and
Documentation. JAMA Network Open, v. 7, n. 5, p.
e2413578, 2024.
[6] CHOMSKY, Noam; WEIRD, Other Authors.
What do LLMs know about linguistics? It depends on how
you ask. The Gradient, 2024. Disponível em:
https://thegradient.pub/what-do-llms-know-aboutlinguistics-it-depends-on-how-you-ask/.
[7] KINGMA, D. P.; BA, J. Adam: A Method for
Stochastic Optimization. International Conference
on Learning Representations (ICLR), 2015.
[8] VASWANI, A. et al. Attention Is All You Need.
Advances in Neural Information Processing
Systems (NIPS), 2017.
[9] BRASIL. Lei nº 13.787, de 27 de dezembro de
2018. Dispõe sobre a digitalização e a utilização de
sistemas informatizados para a guarda, o
armazenamento e o manuseio de prontuário de
paciente. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 28
dez. 2018.
[10] BRASIL. Lei Geral de Proteção de Dados
Pessoais (LGPD) - Lei nº 13.709/2018. Diário
Oficial da União, Brasília, DF, 14 ago. 2018.
[11] CONSELHO FEDERAL DE MEDICINA (CFM).
Resolução CFM nº 2.314/2022. Define e disciplina
a telemedicina no Brasil. Diário Oficial da União,
Brasília, DF, 5 maio 2022.
[12] MINISTÉRIO DA SAÚDE. Estratégia de Saúde
Digital para o Brasil 2020-2028. Brasília:
Ministério da Saúde, 2020.
[13] ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE
TELEMEDICINA E TLESSAÚDE (ABTMS).
Telemedicina no SUS: Desafios e Perspectivas de
Implementação. 2023. Disponível em:
https://maislaudo.com.br/blog/telemedicina-nosus/.
[14] OLLAMA. Ollama: Run large language models
locally. Documentação Oficial. [S.l.]: Ollama
Authors, [2024]. Disponível em:
https://apidog.com/pt/blog/how-to-use-ollamapt/.
[15] OPEN WEBUI. Open WebUI: A user-friendly
WebUI for LLMs. Documentação Oficial. [S.l.]:
Open WebUI Authors, [2024]. Disponível em:
https://github.com/open-webui/docs.
[16] SMITH, D. Implementing Open-Source LLMs
On-Premises: A Cost-Benefit Analysis for
Healthcare. Journal of Health Informatics
Development, v. 12, n. 3, p. 110-125, 2024.
[17] BROOKE, J. SUS - A quick and dirty usability
scale. Usability Evaluation In Industry, 1996.
[18] SAUPE, L. E. et al. Avaliação da Usabilidade
de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica: Uma
Revisão Sistemática. Revista de Sistemas e
Computação, v. 14, n. 1, p. 88-102, 2024.
[19] HART, S. G.; STAVELAND, L. E. Development
of NASA-TLX (Task Load Index): Results of
empirical and theoretical research. In: HANCOCK,
P. A.; MESHATI, N. (Eds.). Advances in
Psychology: Human Mental Workload. NorthHolland: Elsevier, 1988. p. 139-183.
[20] UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO (UPE).
CISAM - Centro Integrado de Saúde Amaury de
Medeiros. Histórico e Serviços. [S.l.]: UPE, 2024.
Disponível em: https://www.upe.br/uhcisam.html.
[21] ALMEIDA, R. G. Desafios e Soluções para a
Segurança de Dados Clínicos em Ambientes de
Telemedicina. Tese (Doutorado em Ciência da
Computação) - Universidade Federal de
Pernambuco, Recife, 2023.
DOI: 10.xxxx/s11468-014-9759-3
8
[22] CROWLEY, S. et al. Measuring the
Performance of Clinical Large Language Models
with the Top-N Accuracy Metric. International
Conference on Artificial Intelligence in Healthcare,
2024.
[23] BENEVIDES, J. Estudo de Caso: Otimização
do Fluxo de Trabalho em Teleconsultas na Saúde
da Mulher. Cadernos de Saúde Pública, v. 39, n.
10, p. e00123423, 2023.
[24] FERREIRA, L. T. et al. Aplicações de Machine
Learning na Classificação de Dados Clínicos em
Ginecologia e Obstetrícia. Revista Brasileira de
Ginecologia e Obstetrícia, v. 46, n. 3, p. 250-260,
2024.
[25] ZHENG, Z. et al. The Importance of Latency
in Real-Time Clinical Decision Support Systems.
Journal of Medical Internet Research, v. 26, n. 1,
p. e50123, 2024.
[26] PEREIRA, M. S.; SILVA, F. L. Avaliação da
Experiência do Usuário em Interfaces Web para
Aplicações de Saúde. Congresso Brasileiro de
Informática em Saúde, 2023.
[27] RAMOS, C. Implantação de IA em Hospitais
Públicos: Um Framework de Custo e
Escalabilidade. Revista de Administração
Hospitalar e Inovação, v. 9, n. 2, p. 140-155,
2024.
[28] SCHULZ, B. et al. Data Privacy and Security
Considerations for Deploying LLMs in Regulated
Industries. ACM Transactions on Privacy and
Security, v. 27, n. 1, p. 1-25, 2024.
[29] OLIVEIRA, S. et al. O Papel da IA Generativa
na Redução da Sobrecarga Cognitiva de
Profissionais de Saúde em Serviços de Emergência.
Revista de Medicina e Saúde, v. 10, n. 4, p. 55-70,
2024.
Generativa no Suporte à Decisão Clínica: Desafios
Éticos e Oportunidades no Brasil. Revista Brasileira
de Informática em Saúde, v. 10, n. 2, p. 45-58,
2024.
[2] SARRAF, S.; SULTANA, M.; PALIWAL, M. Large
Language Models in Medicine: A Survey of Current
Applications, Challenges, and Future Directions.
Journal of Medical Systems, v. 48, n. 4, p. 30-45,
2024.
[3] GOOGLE HEALTH. Med-PaLM 2: Scaling
Instruction-Following Language Models for Medical
Applications. Google Research, 2023. Disponível
em: https://sites.research.google/med-palm/.
[4] CHEN, J. et al. Evaluating the Performance of
Open-Source Large Language Models for Clinical
Text Analysis. IEEE Journal of Biomedical and
Health Informatics, v. 28, n. 6, p. 3200-3210,
2024.
[5] ZHU, Y. et al. The Role of Generative AI in
Automating Clinical Summarization and
Documentation. JAMA Network Open, v. 7, n. 5, p.
e2413578, 2024.
[6] CHOMSKY, Noam; WEIRD, Other Authors.
What do LLMs know about linguistics? It depends on how
you ask. The Gradient, 2024. Disponível em:
https://thegradient.pub/what-do-llms-know-aboutlinguistics-it-depends-on-how-you-ask/.
[7] KINGMA, D. P.; BA, J. Adam: A Method for
Stochastic Optimization. International Conference
on Learning Representations (ICLR), 2015.
[8] VASWANI, A. et al. Attention Is All You Need.
Advances in Neural Information Processing
Systems (NIPS), 2017.
[9] BRASIL. Lei nº 13.787, de 27 de dezembro de
2018. Dispõe sobre a digitalização e a utilização de
sistemas informatizados para a guarda, o
armazenamento e o manuseio de prontuário de
paciente. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 28
dez. 2018.
[10] BRASIL. Lei Geral de Proteção de Dados
Pessoais (LGPD) - Lei nº 13.709/2018. Diário
Oficial da União, Brasília, DF, 14 ago. 2018.
[11] CONSELHO FEDERAL DE MEDICINA (CFM).
Resolução CFM nº 2.314/2022. Define e disciplina
a telemedicina no Brasil. Diário Oficial da União,
Brasília, DF, 5 maio 2022.
[12] MINISTÉRIO DA SAÚDE. Estratégia de Saúde
Digital para o Brasil 2020-2028. Brasília:
Ministério da Saúde, 2020.
[13] ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE
TELEMEDICINA E TLESSAÚDE (ABTMS).
Telemedicina no SUS: Desafios e Perspectivas de
Implementação. 2023. Disponível em:
https://maislaudo.com.br/blog/telemedicina-nosus/.
[14] OLLAMA. Ollama: Run large language models
locally. Documentação Oficial. [S.l.]: Ollama
Authors, [2024]. Disponível em:
https://apidog.com/pt/blog/how-to-use-ollamapt/.
[15] OPEN WEBUI. Open WebUI: A user-friendly
WebUI for LLMs. Documentação Oficial. [S.l.]:
Open WebUI Authors, [2024]. Disponível em:
https://github.com/open-webui/docs.
[16] SMITH, D. Implementing Open-Source LLMs
On-Premises: A Cost-Benefit Analysis for
Healthcare. Journal of Health Informatics
Development, v. 12, n. 3, p. 110-125, 2024.
[17] BROOKE, J. SUS - A quick and dirty usability
scale. Usability Evaluation In Industry, 1996.
[18] SAUPE, L. E. et al. Avaliação da Usabilidade
de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica: Uma
Revisão Sistemática. Revista de Sistemas e
Computação, v. 14, n. 1, p. 88-102, 2024.
[19] HART, S. G.; STAVELAND, L. E. Development
of NASA-TLX (Task Load Index): Results of
empirical and theoretical research. In: HANCOCK,
P. A.; MESHATI, N. (Eds.). Advances in
Psychology: Human Mental Workload. NorthHolland: Elsevier, 1988. p. 139-183.
[20] UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO (UPE).
CISAM - Centro Integrado de Saúde Amaury de
Medeiros. Histórico e Serviços. [S.l.]: UPE, 2024.
Disponível em: https://www.upe.br/uhcisam.html.
[21] ALMEIDA, R. G. Desafios e Soluções para a
Segurança de Dados Clínicos em Ambientes de
Telemedicina. Tese (Doutorado em Ciência da
Computação) - Universidade Federal de
Pernambuco, Recife, 2023.
DOI: 10.xxxx/s11468-014-9759-3
8
[22] CROWLEY, S. et al. Measuring the
Performance of Clinical Large Language Models
with the Top-N Accuracy Metric. International
Conference on Artificial Intelligence in Healthcare,
2024.
[23] BENEVIDES, J. Estudo de Caso: Otimização
do Fluxo de Trabalho em Teleconsultas na Saúde
da Mulher. Cadernos de Saúde Pública, v. 39, n.
10, p. e00123423, 2023.
[24] FERREIRA, L. T. et al. Aplicações de Machine
Learning na Classificação de Dados Clínicos em
Ginecologia e Obstetrícia. Revista Brasileira de
Ginecologia e Obstetrícia, v. 46, n. 3, p. 250-260,
2024.
[25] ZHENG, Z. et al. The Importance of Latency
in Real-Time Clinical Decision Support Systems.
Journal of Medical Internet Research, v. 26, n. 1,
p. e50123, 2024.
[26] PEREIRA, M. S.; SILVA, F. L. Avaliação da
Experiência do Usuário em Interfaces Web para
Aplicações de Saúde. Congresso Brasileiro de
Informática em Saúde, 2023.
[27] RAMOS, C. Implantação de IA em Hospitais
Públicos: Um Framework de Custo e
Escalabilidade. Revista de Administração
Hospitalar e Inovação, v. 9, n. 2, p. 140-155,
2024.
[28] SCHULZ, B. et al. Data Privacy and Security
Considerations for Deploying LLMs in Regulated
Industries. ACM Transactions on Privacy and
Security, v. 27, n. 1, p. 1-25, 2024.
[29] OLIVEIRA, S. et al. O Papel da IA Generativa
na Redução da Sobrecarga Cognitiva de
Profissionais de Saúde em Serviços de Emergência.
Revista de Medicina e Saúde, v. 10, n. 4, p. 55-70,
2024.