Síntese de conhecimento baseada em evidências e validação de hipóteses: navegando em bases de conhecimento biomédico por meio de IA explicável e sistemas agenciais

Este artigo descreve o RUGGED (Retrieval Under Graph-Guided Explainable disease Distinction), que integra a inferência do Large Language Model (LLM) com a Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ele extrai evidências de bases de conhecimento biomédico com curadoria de especialistas e publicações biomédicas revisadas por pares para sintetizar novos conhecimentos a partir de informações atualizadas, identificar previsões explicáveis e acionáveis e identificar direções promissoras para investigações baseadas em hipóteses.