Bio-JARVIS: Desenvolvimento de um micro-serviço baseado em IA generativa para geração de textos de interpretação clínica de patógenos em exames de metagenômica

• Processo: 24/17790-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Deyvid Emanuel Amgarten
• Beneficiário: Gustavo Bezerra de Andrade
• Instituição Sede: Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEPAE). Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Biologia computacional Bioengenharia Inteligência artificial Metagenômica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | Desenvolvimento de Ferramentas Computacionais | Engenharia Biomédica | IA generativa | Inteligência Artificial | metagenômica | Inteligência artificial em clínica médica

Resumo

A metagenômica clínica é uma abordagem avançada que combina sequenciamento genético e bioinformática para identificar patógenos diretamente de amostras brutas de pacientes. Em comparação com métodos tradicionais de diagnóstico, suas principais vantagens incluem a não necessidade de cultivo de microrganismos (bactérias e fungos) ou de ensaios moleculares direcionados, como PCR, para vírus. À medida que exames metagenômicos se tornam uma realidade crescente no Brasil e no mundo, essa tecnologia é cada vez mais crucial para a tomada de decisões na medicina de precisão. O presente projeto visa desenvolver um microserviço baseado em inteligência artificial generativa, denominado Bio-JARVIS (Just an artificial reasoning and very interpretative system), com o objetivo de automatizar a geração de textos interpretativos para exames de metagenômica. Esta ferramenta irá apoiar médicos e pacientes na compreensão dos patógenos identificados, fornecendo uma interpretação clínica acessível e confiável. Para isso, realizaremos uma avaliação dos principais provedores de inteligência artificial generativa (OpenAI, Google e Amazon) a fim de identificar as soluções mais adequadas para a implementação do Bio-JARVIS. O desenvolvimento do microserviço será conduzido utilizando os frameworks Django (Python) e Angular (TypeScript), com validação rigorosa através de testes A/B com médicos e analistas. As métricas principais de sucesso incluirão precisão, eficiência econômica e aceitação pelos profissionais de saúde. Ao término do projeto, o código-fonte do Bio- JARVIS será disponibilizado publicamente, com a expectativa de que essa ferramenta se torne uma solução prática e escalável, melhorando de forma significativa a interpretação clínica dos exames de metagenômica.