Base de Dados de Conhecimentos de Intervenções de Atividade Física para Hipertensão por Modelos de Linguagem Grandes

O que aconteceu

O exercício físico reduz a pressão arterial, mas as diretrizes abordam populações amplas e raramente consideram idade, comorbidades, medicamentos ou gravidade basal. Não existe um banco de dados estruturado e questionável de intervenções de exercício para hipertensão arterial e a cura manual não é escalável. Apresentamos PAHD (Fisical Ativity for Hypertension Database), construído com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Um LLM rastreou 2.548 registros PubMed por título e resumo, em seguida, texto completo, selecionando 255 estudos. Os LLMs extraíram os grupos de cada estudo, protocolos de exercício, características do paciente e resultados; dois LLMs cruzaram a estrutura do estudo, e cada valor carrega uma citação literal. O código foi padronizado e juntou as extrações em 17.312 registros de 254 estudos, um por comparação relatada. Contra benchmarks adjudicados, a triagem atingiu 86,3% de memória e 80,6% de precisão, e a extração recuperou 90,1% dos valores pressóricos com 90,5% de precisão. Um portal web corresponde ao estágio de hipertensão do paciente e comorbidades aos estudos. O PAHD fornece uma base de evidências estruturada para intervenções personalizadas de exercícios sobre o manejo da hipertensão arterial.