REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO EM LESÕES HEPÁTICAS: UM ESTUDO COM FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO EM LESÕES HEPÁTICAS: UM ESTUDO COM FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

• Autor
• Jóice Cleide Cardoso Ennes de Souza
• Co-autores
• Rosana Portugal Tavares de Moraes , Sergio de Castro Martins , Elan Cardozo Paes de Almeida , Matheus Souza da Silva
• Resumo

• O estudo investiga o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) Generativa na elaboração de definições conceituais voltadas à modelagem de uma ontologia no domínio das lesões hepáticas, a partir de imagens macroscópicas, lâminas histopatológicas e laudos anatomopatológicos. O objetivo é analisar as contribuições de chatbots baseados em IA, especialmente Scite e Perplexity AI, como sintetizadores de definições terminológicas aplicadas à construção de ontologias. A metodologia envolveu a definição do termo “tecido hepático”, elaborada com base nas recomendações de Dahlberg, garantindo clareza semântica e evitando ambiguidades. Os resultados mostraram que ambas as ferramentas produziram informações válidas, embora distintas: o Scite gerou síntese breve e coloquial, enquanto o Perplexity AI apresentou descrição detalhada e técnica, incluindo possíveis lesões hepáticas. Conclui-se que prompts bem estruturados possibilitam maior precisão na modelização conceitual, mas a validação por especialistas e o apoio teórico da Organização do Conhecimento são indispensáveis para assegurar consistência e rigor terminológico.

• Palavras-chave
• Inteligência Artificial Generativa, Definição conceitual, Lesões hepáticas.
• Área Temática
• Organização e Representação da Informação e do Conhecimento

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