Seminário Marco Zero: MinSaúde e FBMG apoiam 9 projetos selecionados: Modelos, Linguagem Ampla, Chatbots, Agentes, Comunitários, Parciais, Seminários finais de Saúde.
O Ministério da Saúde, junto com a Fundação Bill e Melinda Gates, através de uma chamada pública ligada ao Programa Grand Challenges Brasil, escolheu nove projetos de Ciência, Tecnologia e Inovação (CT&I) ligados à utilização de Inteligência Artificial (IA) para lidar com desafios de saúde no Brasil. O montante total investido nessa iniciativa é de R$ 3,4 milhões.
Esses projetos demonstram o potencial da Inteligência Artificial Inteligente (IA) para transformar a área da saúde, promovendo soluções inovadoras e avançadas. A aplicação da IA nesse contexto é fundamental para impulsionar a pesquisa e o desenvolvimento de tecnologias que beneficiem a sociedade de forma significativa.
Inteligência Artificial (IA) na Pesquisa Científica
O recurso será disponibilizado gradualmente aos pesquisadores durante a duração das pesquisas. A chamada pública foi operacionalizada em parceria com a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) e o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
Avanços em Inteligência Artificial Inteligente
Na próxima quarta-feira (28) ocorrerá o seminário Marco Zero da Chamada Grand Challenges de Inteligência Artificial, promovendo o primeiro contato entre os pesquisadores selecionados na chamada e gestores do Ministério da Saúde, visando o alinhamento inicial das propostas selecionadas em relação às expectativas e as necessidades das áreas técnicas da pasta envolvidas com as temáticas.
Explorando Modelos de Inteligência Avançada
O seminário Marco Zero é um espaço produtivo de diálogo entre pesquisadores e gestores para alinhamento sobre a demanda específica que definiu as linhas de pesquisa da chamada pública, auxiliando na tomada de decisão a respeito das ações e políticas públicas.
Desenvolvimento de Tecnologias Inteligentes
Durante o encontro serão apresentados os projetos, a aplicabilidade das pesquisas ao Sistema Único de Saúde (SUS) e orientação na elaboração do plano de tradução e disseminação do conhecimento. Após os seminários, o monitoramento segue em diversas fases da pesquisa por meio de ‘seminários parciais’.
Impacto da Inteligência Artificial na Saúde Pública
Ao fim da execução das pesquisas, os resultados serão apresentados em um ‘seminário final’ aos gestores do Ministério da Saúde para que políticas públicas sejam aprimoradas e proporcionem para a sociedade o acesso à novas tecnologias em saúde.
Avanços Tecnológicos em Saúde
Entre as propostas, estão o fortalecimento do Sistema Único de Saúde (SUS) por meio de Modelos de Linguagem Ampla (LLMs), implementação de chatbots para vigilância pós-alta hospitalar, desenvolvimento de LLMs para interação com agentes comunitários na prevenção de doenças crônicas não transmissíveis e o desenvolvimento de um sistema inteligente para a prescrição de medicamentos de forma segura e acessível.
Projetos Contemplados na Área de Inteligência Artificial
Confira os projetos contemplados: Título do projeto Objetivo do projeto Valor investido (R$) Instituição/UF Desenvolvimento e avaliação de um sistema inteligente de geração de orientações para a prescrição de medicamentos segura, acessível e adaptada a distintos contextos culturais Treinar modelos de linguagem, baseados em inteligência artificial (IA), para a geração de textos em linguagem natural com orientações destinadas a complementar prescrições médicas, que atendam às especificidades dos cidadão R$ 500 mil UFMG Centro de inteligência artificial para vigilância e auxílio na decisão de casos complexos de violência interpessoal em populações vulneráveis Implementar um centro de IA e validar um protótipo de LLM (Large Language Model) para auxílio de profissionais de saúde na vigilância e decisões clínicas em casos complexos de violência contra populações vulneráveis R$ 252,5 mil Universidade Federal de São Paulo EXTRACT – Extraindo Aplicações e Recomendações de Pesquisas em Saúde Usando Inteligência Artificial Utilizar os LLMs (Large Language Models) para extrair, de artigos científicos, todas as suas principais informações.
Fonte: @ Ministério da Saúde
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