Do Rastreio à Evolução Clínica: Um Sistema de Prontuário Inteligente para TEA Baseado em Agentes de IA e Análise Semântica
Resumo
O diagnóstico precoce do Transtorno do Espectro Autista (TEA) é determinante para o prognóstico clínico, dependendo frequentemente da análise ágil de instrumentos de triagem e dados sociodemográficos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de análise de dados assistido por Inteligência Artificial (IA), projetado para otimizar a interpretação de datasets de rastreio de autismo. O método adotado utilizou a linguagem Python e o framework Streamlit para criar uma aplicação web que integra Agentes de IA baseados em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) via LangChain. Diferente de chatbots convencionais, o sistema implementa uma arquitetura "Human-in-the-Loop", permitindo que o profissional de saúde audite o código de análise gerado em tempo real. A validação foi realizada utilizando o dataset Autism Screening for Toddlers, processando pontuações do questionário Q-CHAT-10 para identificar correlações e prevalência de traços. Os resultados demonstram uma plataforma funcional capaz de realizar análises exploratórias complexas, gerar visualizações de distribuição de risco e fornecer insights explicáveis, apoiando a tomada de decisão na triagem clínica
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