Por Ricardo Costa Val do Rosário — com apoio analítico do ChatGPT e Microsoft Copilot 365
Contextualização
# Busca semântica, RAG e governança clínica para suporte seguro à decisão
- Há um equívoco recorrente quando se fala em IA na Medicina: imaginar que
“inteligência” é sinônimo de “resposta rápida”. Na prática assistencial, o que
sustenta uma boa decisão não é velocidade; é evidência acessível, contexto
recuperável e rastreabilidade.
- É nesse ponto que as Vector Stores deixam de ser um conceito de
engenharia e passam a ser uma ferramenta clínica: elas organizam o conhecimento
de modo que a IA consiga encontrar o que importa, no momento em que importa,
com base no significado — não apenas em palavras idênticas.
- Quando combinamos Vector Store com um modelo de linguagem em
arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), o modelo não responde “do
nada”. Ele responde anexando contexto recuperado — trechos relevantes do
acervo institucional — à pergunta do usuário.
- O resultado, quando bem governado, é um assistente que não apenas fala, mas
mostra de onde tirou. E, em saúde, isso é um divisor de águas: a resposta precisa ser
auditável, versionada e limitada ao que é suportado por evidências e rotinas locais.
1. Introdução e hipótese clínica-tecnológica
A hipótese central deste documento é que Vector Stores, quando integradas a
modelos de linguagem em arquiteturas de Retrieval-Augmented Generation (RAG),
podem aumentar a eficiência, a segurança e a rastreabilidade do raciocínio assistido
por IA na prática médica, especialmente em ambientes de alta complexidade e com
grande volume de informação textual não estruturada tais como:
1. protocolos clínicos,
2. procedimentos operacionais padrões,
3. notas técnicas,
4. laudos,
5. evoluções clínicas,
6. relatórios médicos,
7. sumários de alta hospitalar,
8. solicitações de internação hospitalar,
9. manuais,
2. Definição e funcionalidades das Vector Stores em RAG
# 2.1 Definição
- Uma Vector Store é um ambiente projetado para salvar e armazenar
representações vetoriais (embeddings) de conteúdo textual ou multimodal,
permitindo busca por similaridade semântica.
- No contexto de RAG, documentos são fragmentados em chunks (fragmentos)
e convertidos em embeddings, que são persistidos e indexados para posterior
recuperação contextual.
- O salto conceitual é simples e profundo: a busca deixa de ser meramente lexical
(palavra-chave) e passa a ser semântica. Na Medicina, onde a linguagem é cheia de
sinônimos, abreviações e variações (dor precordial vs. dor torácica; IAM vs. SCA;
dispneia vs. falta de ar), isso muda o jogo.
# 2.2 Funcionalidades
- Além do papel de repositório, Vector Stores viabilizam mecanismos de busca
semântica: dado um vetor de consulta (derivado da pergunta), o sistema recupera os
vetores mais próximos segundo uma métrica de distância/similaridade (por exemplo,
cosseno ou euclidiana), retornando trechos de alta relevância.
- Diferentemente de bancos de dados tradicionais, em que a busca tende a ser
lexical e exata, a busca vetorial opera por significado e contexto. Isso é
particularmente útil na medicina, onde sinônimos, abreviações e variações de
linguagem clínica são frequentes.
3. Arquitetura RAG aplicada à assistência médica
- Em um pipeline de RAG, a Vector Store sustenta a etapa de retrieval: ela permite
localizar evidências internas (trechos) que serão fornecidas ao modelo de linguagem,
reduzindo alucinações e aumentando a capacidade de resposta baseada em fontes
institucionais.
3.1 Linguagem de computação: pipeline
Pseudocódigo
INPUT: pergunta_clinica, contexto_usuario (perfil, unidade, permissoes)
DATA: corpus_medico (protocolos, POPs, notas tecnicas, manuais, diretrizes)
1) ingestao():
documentos = coletar(corpus_medico)
chunks = fragmentar(documentos, estrategia="semantica", tamanho=~500-1200
tokens)
vetores = embed(chunks)
indexar(vetores, metadados={fonte, data, versao, servico, confidencialidade})
2) consulta(pergunta_clinica):
qvec = embed(pergunta_clinica)
candidatos = retriever.buscar(qvec, top_k=5, filtro_metadados=permissoes)
contexto = rerank(candidatos)
resposta = LLM.gerar(pergunta_clinica + contexto, regras_de_seguranca)
return resposta + citacoes(contexto)
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