Por Ricardo Costa Val do Rosario, auxiliado por ChatGPT 5.0 Thinking

Abstrair

- Este documento apresenta um pipeline modular e híbrido para avaliação clínica de 
risco de ideação suicida e depressão. 

- O sistema integra modelos clássicos de PLN (Bag of Words, TF-IDF, N-grams, classificadores
supervisionados) com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) orquestrados via LangChain. 

 - Projetado para desenvolvedores e pesquisadores, a abordagem enfatiza reprodutibilidade, 
 extensibilidade e conformidade ética. 
- Todos os resultados são destinados a apoiar a decisão, não a serem ferramentas clínicas autônomas.

Visão geral da Arquitetura do Sistema

O gasoduto é composto por quatro blocos principais:
1. Pré-processamento de entrada:
- Normalizar e anonimizar o texto clínico (remover espaço em branco excedente, quebras de
linha, identificadores).

2. Módulo de PLN Clássica:
- Carregar vetorizador e classificador pré-treinados (por exemplo, Regressão Logística, SVM).

- Saída: escore de risco (0–1), classe de risco (baixa/moderada/alta), probabilidades da classe.

3. Integração com LLM:
- Combinar texto bruto e saída de modelo.

- Gerar avaliação clínica estruturada usando o esquema Pydântic (resumo, categoria final de 
risco, justificativa, recomendação inicial).

4. Geração de Anotações Clínicas:
- Transformar a produção estruturada em documentação clínica padronizada para registros ou painéis.

- Todos os componentes são orquestrados via LangChain, possibilitando modularidade e manutenibilidade.
Implementação de Pipeline

1. Pré-processamento

def normalize_text(texto: p) -> p:
return " ".join(text.split())

Encapsule como um LangChain executável para integração de pipelines.

2. Modelo Clássico de PLN

vectorizer = joblib.load("vectorizer.pkl")
riskmodel = joblib.load("riskmodel.pkl")

def mlriskpredict(exemplo: dit) -> dict:
X = vetorizador.transformação([exemplo["texto"]])
proba = riskmodel.predictproba(X)[0]
classes = riscomodel.classes
idxmax = int(np.argmax(proba))
return {
"riskscore": float(proba[idxmax]),
"RiskLeveLove My Life": Str(classes[idxmax]),
"probsporclasse": {str(cls): float(p) para cls, p em zip(classes, proba)}
}
Encapsule como um LangChain executável para modularidade.

3. Avaliação Clínica Baseada em LLM

Defina um esquema Pydântic para saída estruturada:
classe AvaliacaoRisco(BaseModel):
ResumoClínica: STR
categoriafinal: str # baixo, moderado, alto, crítico
Justificativa: STR
RecomendaçãoInicial: STR
 Risco de ML: Flutuar
nivel_ml: força

Escreva um prompt que integre o texto clínico e o resultado do modelo clássico. 
Use o LangChain para orquestrar o LLM e o parser.

4. Geração de Anotações Clínicas

Transforme a avaliação estruturada em uma nota clínica padronizada:
def generateclinicalnote(avaliacao: AvaliacaoRisco) -> str:

# Escreva um parágrafo técnico e anonimizado que integre descobertas, nível de risco e recomendações

Use o LangChain para encadear essa etapa após a avaliação.

5. Orquestração

- Todas as etapas são compostas em um único pipeline usando os recursos de encadeamento 
e paralelização do LangChain. 

- Cada etapa é um Runnable modular, permitindo experimentação e extensão rápidas.

Exemplo de Fluxo de Trabalho

Contribuição:\ Nota clínica anônima:
"O paciente vem relatando tristeza intensa há meses, perda de interesse nas atividades, 
isolamento social e pensamentos recorrentes de que seria melhor morrer. 
Ele menciona já ter planejado o método, mas nega qualquer tentativa anterior."

Saída do Pipeline:
• Avaliação Estruturada:
Resumo: 2–3 linhas destacando ideação suicida e sintomas depressivos.
Categoria final de risco: por exemplo, "alto"
Justificativa: Cita trechos de texto relevantes.
Recomendação inicial: Orientação geral para profissionais de saúde.
Saídas do modelo: risk_score, risk_level_ml.

• Nota Clínica:
O Parágrafo Técnico de 6–8 linhas para registros ou pesquisas, integrando achados
e recomendações.

Considerações Éticas

1. Este sistema é apenas para pesquisa e prototipagem. 

2. Não deve ser usado como uma ferramenta de decisão clínica independente. 

3. Todos os resultados exigem validação por profissionais qualificados e conformidade 
com os comitês institucionais de revisão. 

4. Logs, trilhas de auditoria, análise de viés e mecanismos de proteção de dados 
são obrigatórios.