Banca de QUALIFICAÇÃO: PEDRO DOUGLAS ALVES BRAGA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PEDRO DOUGLAS ALVES BRAGA
DATA: 11/08/2026
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/ady-anuv-gtk
TÍTULO: MODELOS DE DECISÃO BASEADOS EM LINGUAGEM NA FARMACOTERAPIA: AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE SEGURANÇA, ADEQUAÇÃO CLÍNICA E EFICIÊNCIA COMPUTACIONAL ENTRE DELIBERAÇÃO MULTIAGENTE E MODELO ÚNICO
PALAVRAS-CHAVES: Inteligência artificial; Modelos de linguagem; Sistemas multiagentes; Farmacoterapia; Segurança do paciente; Eficiência computacional; Sistemas de apoio à decisão clínica.
PÁGINAS: 55
RESUMO: Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) vêm sendo investigados como instrumentos de apoio à decisão em saúde, mas ainda podem produzir respostas plausíveis e incorretas, omitir incertezas relevantes e apresentar desempenho instável em tarefas clínicas complexas, limitações especialmente críticas na farmacoterapia. Arquiteturas multiagentes têm sido propostas para mitigar esses problemas; entretanto, seus ganhos aparentes podem decorrer do maior orçamento de inferência, e não necessariamente da deliberação entre agentes. Este projeto tem por objetivo avaliar, em casos clínicos farmacoterapêuticos complexos, se uma arquitetura deliberativa multiagente, denominada LLM-Council farmacoterapêutico, reduz recomendações potencialmente danosas e melhora a adequação/efetividade farmacoterapêutica potencial em comparação com um modelo único. Trata-se de estudo metodológico, experimental-comparativo e pareado, conduzido em ambiente computacional controlado e estruturado em dois blocos: um pragmático, sem equiparação rígida do orçamento de inferência, e outro causal-metodológico, com orçamento prospectivamente equiparado. O corpus terá um mínimo inicial de 50 casos clínicos, sendo o tamanho definitivo determinado prospectivamente por simulação de poder baseada no modelo estatístico primário. Os casos serão elaborados a partir de registros sintéticos gerados pelo Synthea, estruturados farmacoterapeuticamente em inglês e submetidos, de forma pareada, a quatro modelosbase: GPT, Claude, Qwen3-8B e DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Serão avaliadas as condições do modelo único natural, LLM-Council natural, modelo único equiparado e LLM-Council equiparado. O protocolo compreenderá construção de padrão-ouro sob separação de papéis, validação de conteúdo dos casos, piloto técnico, congelamento dos sistemas, normalização e cegamento das respostas, avaliação por especialistas e adjudicação independente do desfecho de segurança. O desfecho primário será a presença de ao menos uma recomendação potencialmente danosa, classificada como leve, moderada, grave ou potencialmente fatal. O desfecho secundário principal será a adequação/efetividade farmacoterapêutica potencial, avaliada por matriz previamente definida e fundamentada no Medication Appropriateness Index e na classificação da Pharmaceutical Care Network Europe. Também serão estimados tokens, número de chamadas, tempo de geração, custo monetário e medidas de eficiência computacional. O desfecho primário será analisado por regressão logística de efeitos mistos, com apresentação da diferença marginal de proporções, razão de chances e intervalos de confiança de 95%. O estudo será pré-registrado e relatado, conforme a aplicabilidade, em consonância com DECIDE-AI, TRIPOD-LLM, CHART e MedinAI. Espera-se que os resultados contribuam para determinar se arquiteturas multiagentes agregam segurança e valor farmacoterapêutico além do benefício proporcionado pelo maior processamento computacional.
MEMBROS DA BANCA:
Interno(a) - 1147621 - ANA HERMINIA ANDRADE E SILVA
Interno(a) - 1405245 - EVERLANE SUANE DE ARAÚJO DA SILVA
Externo(a) ao Programa - 3154328 - THAIS TELES DE SOUZA
Externo(a) à Instituição - WALLACE ENTRINGER BOTTACIN
Presidente(a) - 1809752 - WALLERI CHRISTINI TORELLI REIS