IA corporativa local
Olá,
alguém aqui já tentou rodar um modelo de IA interno na própria infraestrutura? Em qual modelo vocês treinaram e quais frameworks usaram — Llama, Mistral, Qwen ou algo próprio? Seria interessante comparar experiências, porque por aqui já começamos a notar alguns pontos bem relevantes.
O tema fica ainda mais sensível quando falamos do setor de saúde. As restrições de dados são muito mais rígidas do que em outras áreas: diagnósticos, resultados de exames, protocolos clínicos, padrões internos — tudo é fortemente regulamentado. E, na prática, surgem várias outras dificuldades:
- A tendência do modelo de “inventar” fatos, mesmo quando treinado com materiais médicos verificados. As alucinações não desaparecem, especialmente quando o modelo tenta “generalizar” conteúdos de diferentes fontes.
- Alta sensibilidade à formulação das perguntas. Pequenas mudanças no enunciado podem levar o modelo a sugerir caminhos clínicos incorretos ou a interpretar de forma errada indicadores médicos.
- Dificuldade na limpeza e padronização dos dados. Documentação médica interna costuma ser pouco unificada: formatos diferentes, termos variados, abreviações inconsistentes… Preparar o dataset leva mais tempo do que o próprio treinamento.
Por isso, gostaria muito de ouvir a experiência de vocês.
Que modelo testaram? O que precisaram adaptar na infraestrutura? E, principalmente, com quais problemas reais vocês se depararam durante a implantação?
Esse é um tema em que o compartilhamento de experiências realmente ajuda a evitar erros caros.
Obrigada!
Deixo aqui alguns links úteis com mais detalhes sobre a implementação de IAs locais:
Exam
Nexuhub
UBD Blog