Geração Automática de Laudos de Glaucoma por LLMs: Estudo Experimental Baseado em Exames de Campimetria computadorizada
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
De acordo com a Organização Mundial de Saúde (OMS), o glaucoma é uma das principais causas de cegueira irreversível no mundo, sendo o diagnóstico precoce essencial para reduzir a progressão da doença. Nesse contexto, a geração automática de laudos médicos por meio de modelos de linguagem de grande porte (Large Language Models – LLMs) apresenta potencial para auxiliar especialistas e otimizar o fluxo de trabalho clínico. Este trabalho propõe a utilização de LLMs para a geração automática de laudos de glaucoma a partir de exames de campimetria computadorizada. Para isso, foram avaliados os modelos Llama-3.3-70B-Versatile, GPT-OSS-20B e Gemini-2.5-Flash, utilizando um conjunto de 118 exames representados em formato JSON. Os laudos gerados foram comparados aos laudos de referência por meio das métricas BLEU, ROUGE-1, ROUGE-L, Similaridade Semântica e da abordagem LLM-as-a-Judge. Os resultados indicaram que o modelo Llama-3.3-70B-Versatile apresentou melhor desempenho em relação ao tempo médio de geração (10,61s) por laudo e à similaridade semântica, enquanto o Gemini-2.5-Flash destacou-se na abordagem qualitativa realizada pelo LLM juiz. Além disso, a combinação de métricas automáticas e avaliação qualitativa permitiu uma análise abrangente da qualidade dos laudos produzidos, demonstrando o potencial dos LLMs como ferramenta de apoio à elaboração de laudos oftalmológicos.
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Keywords
Glaucoma, Large Language Models, Campimetria computadorizada, Processamento de Linguagem Natural