318 XXXII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 29/09/2025 a 03/10/2025 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre Ciências Exatas e da Terra - Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Autor(a): Juliano Pacheco Coautor(es): Modalidade de Bolsa: Orientador(a): Sandro José Rigo INTEGRAÇÃO MULTI-ONTOLÓGICA COM LARGE LANGUAGE MODELS: UMA ABORDAGEM RAG ESCALÁVEL PARA SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO CLÍNICA A crescente complexidade do conhecimento médico demanda sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) que combinem precisão especializada com cobertura abrangente. Sistemas baseados em ontologias únicas, embora precisos em domínios específicos, enfrentam limitações de cobertura, escalabilidade e interoperabilidade com padrões internacionais. Este trabalho propõe uma evolução dos sistemas RAG-ontológicos, expandindo de arquiteturas mono-ontológicas para um sistema multi-ontológico que integra conhecimento especializado com vocabulários médicos padronizados. Objetivo: Desenvolver e validar uma arquitetura RAG multi-ontológica que integre conhecimento médico especializado com vocabulários padronizados, mantendo precisão e rastreabilidade enquanto expande significativamente a cobertura do sistema. Metodologia: Foi desenvolvida uma arquitetura RAG distribuída integrando: (1) ontologia médico-farmacológica especializada com regras SWRL; (2) vocabulários ICD-11 e Disease Ontology; (3) pipeline de reconciliação semântica; (4) busca paralela em múltiplas bases vetoriais; (5) rastreabilidade completa. A validação comparou três abordagens: mono-ontológica, multi-ontológica básica e multi-ontológica avançada, utilizando casos validados de cefaleias, doenças respiratórias e contraindicações medicamentosas. Resultados: A abordagem multi-ontológica avançada demonstrou viabilidade técnica superior: cobertura aumentou de 70% para 95% (+25pp). Trade-offs controlados mostraram pequena redução em áreas especializadas (-2pp) compensada por ganhos em áreas padrão (+19pp diagnósticos, +20pp sintomas). Precisão média aumentou de
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