Simulador virtual de clínica médica - anamnese: inteligência artificial generativa

Abstract

A principal ferramenta utilizada no diagnóstico médico é a anamnese, ou seja, o processo em que o paciente traz de volta à mente os sinais e sintomas referentes a sua patologia. Entretanto, processos para a prática de Anamnese com outras pessoas envolvem extenso treinamento e planejamento. O uso então de pacientes virtuais para a simulação de consultas tem sido utilizado para complementar a prática com pacientes reais, com o uso de pacientes virtuais sendo amplamente aceito e uma maneira de desenvolver as habilidades clínicas de alunos de forma superior aos métodos tradicionais de ensino. Com o desenvolvimento das inteligências artificiais (IA) generativas nos últimos anos, os pacientes virtuais podem se tornar mais realistas e gerar ambientes mais imersivos para o aprendizado da anamnese. Entretanto os pacientes virtuais atuais focam apenas em áreas pré-determinadas ou ainda não utilizam de modelos de IA mais recentes. Diante disso, o presente projeto busca desenvolver um ambiente virtual que contenha um paciente virtual completo, o qual possa conversar de forma natural com um usuário final. Para realizar o projeto foi utilizado a plataforma Unity para o desenvolvimento do ambiente virtual, o Google Gemini para simular o paciente final e um arquivo CSV contendo diversas patologias e seus respectivos sintomas e antecedentes. O projeto elaborado então atinge aos objetivos estabelecidos, gerando um ambiente com um paciente virtual conectado a IA Generativa que simula fielmente um paciente sofrendo de determinada patologia, podendo assim auxiliar no treinamento de futuros estudantes de medicina e enfermagem.

The primary tool used in medical diagnosis is anamnesis, which involves the process in which the patient recalls the signs and symptoms related to their pathology. However, conducting anamnesis with other individuals requires extensive training and planning. As a result, the use of virtual patients for anamnesis simulations has been widely adopted to complement practice with real patients. Virtual patients have been broadly accepted as a way to develop students' clinical skills, often surpassing traditional teaching methods. With the development of generative artificial intelligence (AI) in recent years, virtual patients can become more realistic and create more immersive environments for learning anamnesis. However, current virtual patients focus only on predetermined areas or do not yet utilize the latest AI models. In light of this, the present project aims to develop a virtual environment containing a fully functional virtual patient, capable of engaging in natural conversations with an end user. The Unity platform was used to develop the virtual environment, the Google Gemini API to simulate the final patient, and a CSV file containing various pathologies along with their respective symptoms and medical histories. The resulting project successfully achieves its objectives, creating an environment with a virtual patient connected to generative AI that faithfully simulates a patient suffering from a specific pathology, thereby aiding the training of future medical and nursing students.