Sete publicações mostram o fio da pesquisa Sofya: estruturar linguagem clínica, preservar contexto e avaliar modelos onde o cuidado realmente acontece.
editorial · 7 min
A pesquisa da Sofya não começou com um modelo generativo. Começou com uma pergunta mais fundamental: como representar o que acontece no cuidado sem perder o significado clínico? Sete publicações, entre 2022 e 2025, registram uma trajetória que vai de terminologias e ontologias a modelos fundacionais e avaliação de LLMs.
Estrutura antes de geração
Em 2022, um servidor de terminologias apresentado no CBIS propôs reconhecer e codificar doenças, procedimentos e sintomas a partir de notas clínicas. No mesmo ano, o trabalho do ONTOBRAS combinou SNOMED CT, OWL-Time e regras semânticas para representar risco de quedas em pacientes hospitalizados. O ponto comum já estava definido: inteligência clínica precisa de linguagem compartilhada, tempo e relações explícitas.
trajetória de pesquisa
A geração veio depois da estrutura clínica.
Os trabalhos avançam por quatro camadas dependentes: representar conceitos, definir um problema clínico, avaliar em linguagem real e só então ampliar a capacidade do modelo.
2022
Semântica clínica
Terminologias, tempo e relações tornam o significado computável.
2023
Problema definido
A anafilaxia vira um campo clínico delimitado para investigação.
2024
Avaliação aplicada
Ontologias e LLMs são confrontados com critérios e textos clínicos.
AAAI · fundação
Modelo com estrutura
O SoftTiger leva essa base a uma das principais sociedades científicas de IA.
Síntese das sete publicações listadas abaixo. As etapas mostram dependência conceitual, não uma linha isolada de produto.
Um problema clínico como campo de prova
A anafilaxia se tornou um campo de prova exigente. Um resumo apresentado no congresso da ASBAI, em 2023, explorou IA e processamento de linguagem clínica para apoiar o diagnóstico. Em 2024, uma sub-ontologia SNOMED CT estruturou critérios capazes de sinalizar casos suspeitos. Outro estudo comparou quatro LLMs na identificação de casos verdadeiros e recebeu menção honrosa no CBIS.
Avaliar antes de generalizar
O trabalho publicado em Asia Pacific Allergy ampliou essa avaliação para 969 textos clínicos em português. Mais importante do que um resultado isolado é a disciplina que o estudo representa: definir um problema clínico, construir referência, medir sensibilidade e especificidade e expor o modelo a linguagem real. Em saúde, avaliação não é a etapa posterior ao produto; é parte da arquitetura.
Do dado estruturado ao modelo fundacional
No AAAI Spring Symposium de 2024, o SoftTiger levou essa trajetória a um modelo clínico fundacional capaz de estruturar notas em IPS, impressão clínica e encontro médico, seguindo padrões internacionais. Fundada em 1979, a Association for the Advancement of Artificial Intelligence se define como a principal sociedade científica dedicada ao avanço da compreensão da IA — e é uma das referências mundiais da área. Apresentar esse trabalho em sua série de simpósios posicionou a pesquisa da Sofya dentro de uma conversa científica internacional. O salto não elimina o trabalho anterior. Ele depende dele: terminologias, interoperabilidade e proveniência tornam a saída do modelo utilizável dentro de um sistema clínico.
O fio que permanece
Essas publicações não formam um roadmap linear de produto. Formam algo mais durável: um conjunto de princípios. Contexto precisa ser estruturado; conceitos precisam viajar entre sistemas; modelos precisam ser avaliados contra problemas clínicos definidos; e qualquer sugestão precisa manter ligação com sua origem. É esse fio que conecta a pesquisa da Sofya ao segundo olhar clínico que acompanha cada caso.
