Inteligência Artificial: Pesquisa da Ufal ganha prêmio nacional de Computação e Saúde (Foto: Ascom Ufal)

Uma pesquisa da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) que aplica inteligência artificial (IA) na medicina foi eleita o Melhor Artigo Científico no Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2026). O evento, considerado um dos mais importantes do país na área, aconteceu em Ouro Preto (MG) e escolheu o estudo alagoano entre mais de 168 trabalhos concorrentes de todo o Brasil. 

O estudo premiado resolve um problema comum nos hospitais: a falta de padrão nos laudos de exames. Hoje, os radiologistas escrevem os resultados das tomografias em formato de texto livre, mudando o estilo e os termos de médico para médico. Essa variação dificulta a organização dos hospitais, a realização de auditorias e o compartilhamento de dados com prontuários eletrônicos. 

Para mudar isso, os pesquisadores testaram o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs), a mesma tecnologia por trás de ferramentas modernas de IA, para ler e converter automaticamente 1.102 laudos reais de tomografia de tórax em arquivos digitais padronizados (em formato JSON). O grande diferencial do projeto é fazer isso diretamente em português, já que a maioria das ferramentas de IA é desenvolvida apenas em inglês.

A pesquisa foi validada por 12 médicos radiologistas e demonstrou que a estruturação automatizada é totalmente viável. O professor Marcelo Costa Oliveira, do Instituto de Computação da Ufal e um dos autores do artigo, reforça que a tecnologia chega para somar. "O objetivo não é substituir o radiologista, mas oferecer uma ferramenta de apoio que torne a informação clínica mais estruturada e útil, ajudando na gestão e no atendimento do sistema público de saúde", explicou.

O artigo é assinado pela médica radiologista do Hospital Universitário Juliana Simon Petruceli, pelo professor Marcelo Oliveira, pelo graduando José Arthur Lopes Sabino e pelo pesquisador Tarcísio Lima Ferreira. Além desse prêmio principal, a Ufal também venceu o simpósio na categoria "Ferramentas" com o GestAR, uma plataforma de telessaúde criada para fazer a triagem e o acompanhamento de gestantes de alto risco.