Pipeline de IA Agentic para um Sistema de Informação Ambiental em Saúde: Desenvolvimento e Avaliação

PreprintNível 3 · Ciência emergentemedRxiv29 out 20260 citações

Pré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.

O que aconteceu

Os sistemas de informação ambiental e de saúde existentes normalmente fornecem fluxos de dados isolados, exigindo que os usuários interpretem fontes de informação heterogêneas sem orientação personalizada. Residentes e provedores de saúde de regiões urbanas com condições ambientais complexas, como o Vale de Salt Lake, frequentemente buscam informações oportunas e específicas sobre o clima, a qualidade do ar e seus impactos na saúde associados, mas podem achar difícil integrar essas informações em sua tomada de decisão, impossibilitando a efetiva tradução de valiosas informações de saúde ambiental em ação. Este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar um oleoduto de inteligência artificial agente (IA) que fornece respostas fundamentadas em evidências, em escala de vizinhança, a questões ambientais relacionadas à saúde levantou os leigos, orquestrando dinamicamente o clima autorizado, as observações ambientais em escala de vizinhança, a qualidade do ar e os recursos de evidência em saúde. Desenvolvemos um pipeline de IA agente utilizando modelos de linguagem grande LangGraph e OpenAI para interpretar consultas de linguagem natural, selecionar e invocar ferramentas externas relevantes, recuperar dados ambientais em tempo real e orientações de saúde baseadas em evidências e sintetizar respostas. O gasoduto integra múltiplos recursos autoritários, incluindo previsões meteorológicas, observações de qualidade do ar, serviços geoespaciais e um módulo de geração aumentada de recuperação (RAG) construído a partir de orientações clínicas relacionadas à asma. O sistema incorpora mecanismos de retorno para melhorar a robustez quando os serviços externos não estão disponíveis. Avaliou-se o pipeline utilizando um benchmark curado de questões representativas do usuário, avaliando-se o reconhecimento necessário para a ferramenta, seleção correta da ferramenta, evitação de ferramentas irrelevantes, mapeamento de parâmetros, seleção de caminhos analíticos e incorporação de saídas de ferramentas na resposta final.

O que encontraram

O sistema desenvolvido integrou com sucesso fontes heterogêneas de informações ambientais e de saúde em uma interface conversacional unificada que produz respostas baseadas em evidências em escala de vizinhança para o Vale Salt Lake. A avaliação demonstrou, em geral, forte reconhecimento de ferramentas, mapeamento de parâmetros e incorporação de informações recuperadas em diversos tipos de perguntas, apoiando a capacidade do pipeline de recuperar e integrar informações ambientais e de saúde consumíveis por leigos e proporcionando um passo importante para as fases T3 e T4 do pipeline translacional de informática em saúde de exposição.

Por que isso importa

Ao combinar o conhecimento existente em saúde ambiental com observações de sensores locais e medições ambientais em escala de vizinhança, e recursos estatais e nacionais de qualidade do clima e do ar, o sistema oferece orientação mais localizada e consciente do contexto do que abordagens que dependem de informações autoritárias regionais ou estaduais. Em vez de depender do conhecimento interno de um modelo de linguagem grande, o gasoduto recupera dinamicamente, sintetiza e atribui evidências de fontes autoritárias. A arquitetura modular permite uma integração perfeita de fluxos de dados ambientais adicionais, fontes de conhecimento em saúde e regiões geográficas, proporcionando uma base escalável para futuros pipelines translacionais, completando o caminho T3 para T4 para a saúde ambiental.

Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.